Для чего нужно графическое ядро
Графическое ядро в процессоре: что это такое и зачем оно в компьютере?
GPU переводится как Graphics Processing Unit, по факту это отдельный небольшой компонент компьютера, который несет ответственность за обработку видеографики. GPU на компьютере — это отдельный небольшой микрочип, который может быть:
GPU в компьютере — что это такое?
Не нужно путать GPU в компьютере с видеокартой, потому что GPU — это небольшой микрочип для обрабатывания графики, а видеокарта — это уже полноценное отдельное устройство. GPU является частью видеокарты. Когда GPU в компьютере размещается как отдельный микрочип, тогда его именуют графическим процессором. А если GPU интегрирован в процессор или материнскую плату, то в этом случае его часто называют встроенным или интегрированным графическим ядром.
Графическое ядро в процессоре
Процессор — это небольшой микрочип, который устанавливается на материнскую плату ; это не «весь компьютер», как считают некоторые. Мы уже знаем, что такое GPU в компьютере и как это может быть организовано.
С видеокартой как бы ясно — это отдельное устройство, которое можно купить в магазине и установить в свой ПК. Хорошая видеокарта стоит недешево. Она занимает отдельное место в материнской плате и греется при своей работе.
Графическое ядро в процессоре — это та же видеокарта, только более простая и минимизированная. Оно не занимает отдельного места в материнской плате, так как находится внутри самого процессора. Как правило, такие ядра могут быть менее мощными, чем стационарные видеокарты. Но со своей основной целью — выводить изображение на экран компьютера — они справляются на «отлично». Поэтому такие процессоры рекомендуется применять в офисных компьютерах, где нет больших нагрузок на GPU.
Для чего нужно такое «объединение»?
Такое «объединение» несет в себе 3 задачи:
То есть такая компоновка с центральным процессором существенно разгружает саму материнскую плату. А отсутствие отдельной видеокарты позволяет создавать устройства того же размера, но с увеличенной мощностью.
Недостатки встроенного ГП в компьютере
Встроенный графический процессор обладает рядом собственных недостатков:
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
Для чего в процессоре встроенное графическое ядро?
Приветствую друзья! Сегодня я постараюсь простым языком рассказать вам зачем нужно процессору встроенное графическое ядро. Надеюсь что вы все поймете и вопросов у вас не будет.
Сразу определимся — процессор это устройство, маленькое, которое устанавливается на материнскую плату в специальное гнездо/разьем (сокет). Под словом процессор не имею ввиду системный блок (компьютер).
Итак, смотрите, компьютер это у нас что? Это системный блок, мышка, клавиатура.. и главное — это монитор. Чтобы выводить на монитор изображение, в компьютере должно быть специальное устройство — видеокарта.
Видеокарту можно купить. Но она стоит денег, даже самая дешевая видеокарта будет стоить как самый дешевый процессор. Во-вторых она выделяет тепло, даже минимальное, но все равно. В третьих она занимает место в слоте PCI-E на материнке. Все это мелочи, но в целом, если суммировать — то если можно обойтись и купить процессор, в котором встроена видеокарта, то это кажется лучшим решением.
То есть графическое ядро в процессоре — это видеокарта, но базового уровня, то есть она простенкая, но отлично подходит для офисного ПК. Она не занимает место и вообще ничего не требует, так как она — встроена в процессор:
На многих материнских платах есть видеовыходы VGA/HDMI/DVI:
Некоторые могут отсутствовать, зависит от модели, от цены платы.
Вот все эти видеовыходы будут работать при условии что процессор содержит графическое видеоядро, или простыми словами — видеокарту. Скажу сразу — во многих процессорах она есть.
Видеоядро в процессоре нужно попросту для того чтобы выводить изображение на экран, при том еще скажу что его более чем хватает для офисного ПК. Даже если монитор с высоким разрешением — никаких проблем, все показывает идеально.
И при том смотрите, самый дешевый процессор с встроенной видеокартой будет стоить как самая дешевая отдельная видеокарта. Другими словами для офисного ПК, или если вы собираетесь смотреть фильмы, то встроенного графического ядра в процессоре — более чем достаточно.
Современные процессоры (особенно топовые модели) содержат такое графическое ядро, что его хватит даже для просмотра HD-фильмов, возможно не всех, но то что технологии развиваются — поверьте, это точно.
Надеюсь информация пригодилась, удачи и добра, до новых встреч друзья!
Какой процессор выбрать: с графическим ядром или без?
Вопрос выбора нового процессора для многих зачастую становится непростым делом. Все из-за того, что сейчас доступен их огромный выбор как от Intel, так и от AMD. Каждый хочет выжать максимум из определенного, имеющегося у него бюджета.
У современного процессора есть масса параметров, определяющих его производительность. Одним из них является наличие встроенного графического ядра. В данной статье мы расскажем о том, что дает его наличие, благодаря чему вы сможете определиться какой процессор купить: с графическим ядром или без.
Что дает встроенная в процессор графика?
Графическое ядро, встроенное в процессор, дает возможность использования компьютера без дорогостоящей видеокарты. Но здесь стоит учитывать для каких целей планируется использовать компьютер.
Если вы хотите играть в современные игры на высоких настройках графики, то без дорогостоящей видеокарты не обойтись. Ни одно встроенное графическое ядро не справиться с этой задачей. Процессорной графики хватит только для не очень требовательных игр, 2-3 летней давности и старше.
Вариант расположения графического ядра в процессоре
Поэтому для игрового компьютера можно брать процессор без графики. Они зачастую дешевле, чем аналоги со встроенным видеорядом.
Разница в стоимости одного и того же процессора, но с графикой и без нее
Если же компьютер планируется как вариант для учебы/работы, то переплачивать за видеокарту точно не стоит. Лучше взять процессор со “встройкой”, тем более что в последних процессорах Ryzen (на 2021 год) графическое ядро является достаточно неплохим.
Вывод
Для игрового компьютера встроенная в процессор графика не важна. Она может быть, а может и не быть. Если хотите сэкономить, то можно брать без нее.
В офисно-учебный компьютер лучше взять процессор с графическим ядром и при этом не покупать видеокарту. Это даст серьезную экономию денежных средств и меньшие требования к блоку питания.
Возможно ли играть на встроенной графике? Тест процессоров
Содержание
Содержание
На фоне заоблачных цен на видеокарты как никогда актуальны стали процессоры с графическим ядром. Давайте разберемся, можно ли играть на встройках в современные игры. Возьмем три популярных процессора от Intel и три от AMD и проверим их производительность.
В обычных условиях встроенная графика актуальна для офисных и домашних ПК, которые не используются для игр. Однако пандемия коронавируса и дефицит микрочипов кардинально поменяли ситуацию на рынке. Достать игровую видеокарту по приемлемой цене практически невозможно. Даже модели, считавшиеся ранее бюджетными, вроде GeForce GTX 1660, сейчас обойдутся в сумму свыше 40 тысяч рублей — а ведь еще осенью они стоили вдвое меньше!
Как вариант, можно переждать и выбрать процессор с интегрированным видеоядром, ведь цены на них практически не изменились за эти полгода. Для тестов мы подобрали актуальные решения от Intel и AMD.
Участники тестирования
Со стороны «синей» команды выступают Intel Pentium Gold G6400, Core i5-11400 и Core i5-11500 с графикой в лице UHD Graphics 610, 730 и 750 соответственно.
Для «красной» команды взяли процессоры AMD Athlon 3000G, Ryzen 5 3350G и Ryzen 5 3400G с графикой RX Vega 3, 10 и 11.
Процессоры Intel тестировали на материнской плате MSI Z590-A PRO.
Для Ryzen использовали плату ASUS TUF GAMING X570-PLUS, а для Athlon — бюджетную GIGABYTE B450M-H.
Во всех трех вариантах укоплектовали систему оперативной памятью от G.Skill с частотой 3200 МГц и таймингами 14-14-14-34.
Блоком питания выступил Cougar GX на 800 Вт.
Тесты в играх
Тестирование проводилось в разрешениях 1080p (по умолчанию) и 720p (для тяжелых проектов) при минимальных настройках графики.
В Counter Strike: Global Offensive приемлемые результаты показывают UHD 730 и 750, однако даже на них есть кратковременные просадки до 5–7 FPS: в тяжелой сцене в дыму. Младшая UHD 610 с игрой не справилась. 24 кадра для сетевого шутера — это непозволительно мало.
Для AMD ситуация намного лучше: на всех трех встройках можно играть, а старшие Vega 10 и 11 продемонстрировали в среднем более 140 кадров в секунду. Но дым и здесь подпортил картину — есть просадки до неиграбельных 10 FPS.
В популярной Dota 2 ситуация намного лучше у обоих лагерей. Ниже 60 кадров просаживаются только младшие модели в лице Intel UHD Graphics 610 и AMD Vega 3. Впрочем, даже на них вполне можно поиграть.
Переходим к World of Tanks. Небольшие проблемы есть только у 610-го, который периодически скатывается до «консольных» FPS. Но случается это довольно редко и визуально почти не ощущается. Остальные видеокарты справляются на ура, стабильно выдавая больше 60 кадров в секунду.
Для игры Control пришлось понизить разрешение рендеринга до 1280×720. Остальные настройки, естественно, выкручены на минимум. У синей команды ситуация печальная — даже старшая модель UHD Graphics 750 не может выдать стабильные 30 кадров в секунду. На 610-й и вовсе слайд-шоу.
У компании AMD дела обстоят чуть лучше: на RX Vega 10 и 11 со скрипом, но можно играть. Младшая Vega 3, к сожалению, с проектом не справилась.
Чтобы окончательно «добить» наши встройки, пробуем запустить требовательную Shadow of the Tomb Raider. Разрешение также пришлось понизить до 720р. На Intel опять не смогли достичь даже 30 FPS, играть некомфортно.
На платформе AMD фиксируем приемлемые результаты у старших моделей Vega 730 и 750. Тем не менее, здесь тоже есть просадки до 20 FPS.
В тестах мы затронули не так много игр и использовали в основном современные проекты. Если вам интересно, во что еще можно поиграть на интегрированных видеокартах, читайте отдельные материалы по Intel и AMD.
Синтетический тест
Под конец прогоняем синтетику в лице 3D Mark. По «попугаям» ожидаемо побеждают старшие модели от Intel и AMD, причем Vega 10 и 11 оказались почти в полтора раза быстрее UHD 750.
Также наглядно видно разницу между младшими решениями конкурентов: здесь красные быстрее уже вдвое — 273 балла у UHD 610 против 514 у RX Vega 3.
Итоги
Для большинства игр, особенно сетевых, встройка не так уж и плоха: поиграть можно, а где-то даже и с комфортом. Возможно, производительности вам хватит, чтобы пересидеть, пока нормализуется ситуация с ценами на видеокарты.
Но для современных ААА-проектов интегрированной графики уже маловато: FPS находится где-то на уровне консолей предыдущего поколения или даже ниже. Достаточно ли этого — решать вам.
Ускорение вычислений и экономия на ресурсах: когда нужны графические процессоры
Когда графические процессоры (GPU) только появились, никто и не думал, что со временем их станут так широко применять. Сегодня их применяют при исследовании КТ-снимков, производстве мультфильмов и поиске новых лекарств.
Изначально графические процессоры использовали для отрисовки пикселей в графике, а их основным преимуществом была энергоэффективность. Никто не пытался использовать GPU для вычислений: они не способны обеспечить такую же точность, как центральные процессоры (CPU).
Но затем оказалось, что точность вычислений на графических процессорах вполне приемлема для машинного обучения. При этом GPU способны быстро обрабатывать большие объемы данных. Так что сегодня их применяют в разных сферах, о самых интересных рассказываем в статье.
В подготовке статьи нам помогли эксперты Академии больших данных MADE от Mail.ru Group. Кстати, сейчас у них открыт набор на бесплатное обучение, где в том числе учат работать с GPU.
Графический процессор (GPU) — разновидность микропроцессора. В отличие от центрального процессора (CPU), в нем не десятки, а тысячи ядер. Из-за такой архитектуры у графических процессоров есть несколько особенностей:
Посмотрим на основные сферы применения технологии.
Графические процессоры применяют на всех этапах машинного обучения — при подготовке данных, тренировке моделей машинного обучения и их промышленной эксплуатации.
Последние поколения графических процессоров от NVIDIA содержат тензорные ядра — новый тип вычислительных ядер. По сравнению с классическими GPU они выполняют меньше операций за единицу времени, но еще более энергоэффективны. Это важно для крупных компаний с собственными дата-центрами.
Сегодня машинное обучение используют в различных отраслях, например в медицине. Решения на базе ИИ проверяют КТ- и МРТ-снимки и находят на них патологические изменения. В итоге врачи тратят меньше времени на работу со снимками, а риск человеческой ошибки снижается.
«Цельс» — ИИ-платформа для анализа медицинских изображений, она обрабатывает поступающие из больниц снимки. Например, на КТ-снимках легких система способна распознать злокачественные новообразования и COVID-19. Обработка одного исследования занимает 60 секунд, точность выявления патологии — 95%.
Машинное обучение лежит в основе и компьютерного зрения — нейросети, которая умеет распознавать людей и объекты на фотографиях и видео.
Например, компьютерное зрение внедрили в «Инвитро» для решения проблемы очередей. Сотруднику регистратуры требуется время на поиск карточки пациента в базе данных — пока он ищет, очередь увеличивается. Чтобы сократить время ожидания, на входе в клинику пациента снимает камера видеонаблюдения. Она передает изображение в систему, где компьютерное зрение распознает его личность и заранее открывает для регистратора нужную карточку. В итоге пациенты меньше ждут в очередях, а их лояльность возрастает.
Подобные технологии лежат и в основе Valossa AI. Компания предоставляет различные ИИ-решения для работы с изображениями и видео. В частности, нейросети способны обнаруживать в видео нежелательный контент, чтобы его удалить, или распознавать эмоции людей.
Функцию распознавания эмоций, например, использовали в шоу финской телекомпании Yle. По правилам, его участники слушали шутки, стараясь сохранить нейтральное выражение лица. ИИ оценивал, насколько им это удалось.
GPU изначально разрабатывали для работы с графикой. Так что сегодня их используют в системах, которые обрабатывают большие массивы изображений, например снимки из космоса.
Такие снимки в том числе используют, чтобы следить за состоянием лесов или развитием половодья. Но в исходном виде в снимках невозможно разобраться, поэтому их предварительно обрабатывают: убирают все лишнее и наносят определенную разметку — GPU помогают ускорить этот процесс.
«Банк базовых продуктов» Роскосмоса предоставляет другим ведомствам и ученым снимки с космических аппаратов. Используя их, оценивают качество поверхностных вод, состояние лесов, следят за пожарной обстановкой и паводками. Чтобы на снимках можно было легко найти нужную информацию, система предварительно их обрабатывает.
С каждым годом фильмы и мультфильмы, созданные с помощью компьютерной графики, выглядят все реалистичнее. Это достигается с помощью рендеринга — процесса визуализации.
Чтобы компьютерная графика выглядела на экране естественно, современные программы для рендеринга учитывают множество деталей — например, как падает свет и выглядят тени. Это требует больших вычислительных мощностей, так что крупные студии, как правило, используют графические процессоры.
Для мультфильма «Город героев» в Walt Disney использовали Hyperion — симулятор глобального освещения, который создавали около двух лет. Он производит сложные вычисления, чтобы рассчитать, как будет выглядеть непрямой свет, многократно отраженный от всех поверхностей. Для отрисовки «Города героев» расчеты проводились с помощью кластера, состоящего из 55 000 вычислительных ядер.
Еще графические процессоры применяют в KVM — специальных программах для геймеров, например, к ним относится Playkey. Они позволяют запускать игры с хорошей графикой на маломощных компьютерах за счет переноса нагрузки в облако. Так что мощный компьютер не требуется.
Тяжелыми называют вычисления, в которых задействованы сложные алгоритмы, из-за чего они потребляют большое количество ресурсов. Пример таких вычислений — докинг. Это метод молекулярного моделирования, он позволяет подобрать молекулу, которая лучше всего взаимодействует с нужным белком.
Это трудоемкая и дорогая работа, например, в США на разработку одного нового лекарства уходит в среднем 985 млн долларов. Используя графические процессоры, фармкомпании экономят на вычислительных мощностях, ускоряют разработку и за счет этого тратят меньше денег.
Например, в начале пандемии ученые из Московского государственного университета стали искать вещества, которые могут оказаться полезными для лечения коронавируса. Чтобы найти лекарство, они подобрали перспективный белок, проанализировали его структуру и создали модели для докинга. Молекулярное моделирование запустили на суперкомпьютере «Ломоносов».
Другой пример тяжелых вычислений — анализ большого количества разнородных данных. Например, он требуется при обработке сейсмографических данных.
В регионах, где давно добывают нефть, стандартные методы сейсморазведки уже не справляются с поиском залежей в нужных объемах. Так, например, случилось в Башкортостане, где первая скважина появилась еще в 1930-х годах.
Поэтому для разведки нефтяных запасов в ООО НПЦ «Геостра» использовали облачные решения. Расчеты велись на платформе Mail.ru Cloud Solutions. Для сложных расчетов использовали графические процессоры NVIDIA Tesla V100. Пилотный проект оказался успешным: удалось спрогнозировать эффективность будущих скважин и определить места для бурения.
На промышленных предприятиях умные датчики собирают данные о работе оборудования и передают их в аналитическую систему. Используя эту информацию, компании могут следить за работой оборудования, предсказывать поломки, планировать профилактические работы и думать над оптимизацией производства. Для того чтобы данные обрабатывались быстрее, используют графические процессоры.
Например, WaveAccess на базе Mail.ru IoT Platform разработала решения для Единой платформы сбора и анализа данных, с помощью которой государство контролирует природопользование. Всего решений четыре: система мониторинга воздуха, дистанционного надзора за объектами культурного наследия, незаконной вырубкой лесов и зарастания сельхозземель. Платформа собирает данные с помощью датчиков IoT и выявляет инциденты в режиме реального времени. На основании этих данных государственные органы проводят проверки.
Еще решения в области интернета вещей используют для создания цифровых двойников — виртуальных копий станков или целых заводов. В таком случае система не просто анализирует данные с умных датчиков, а строит на их основе трехмерную модель оборудования. Фактически инженеры на компьютере видят, как работает тот или иной станок.
На передачу и обработку данных требуется время. Поэтому на предприятиях, которым важно узнавать о неполадках в режиме реального времени, для ускорения работы используют графические процессоры.
Например, благодаря цифровому двойнику Московской ТЭЦ-20 удалось повысить эффективность работы предприятия на 4%. Другой пример — виртуальный прототип завода КАМАЗ, где оцифровали почти 50 станков, а также манипуляторы, производственные роботы и другое оборудования. Благодаря этому на предприятии могут контролировать все этапы сборки автомобилей.
На заводе Siemens в Амберге выпускают 12 млн программируемых логических контроллеров в год, то есть одно изделие в секунду. На предприятии объединили виртуальное и реальное производство: на изделия нанесены коды, которые передают оборудованию его маршрут и требования к каждой операции — за процессом следят специальные программы.
В итоге новые заказы на заводе выполняются за сутки, 99,99885% выпускаемой продукции полностью соответствует стандартам качества, а себестоимость снизилась на 25%.
Чтобы повысить скорость вычислений, необязательно закупать графические процессоры — мощности можно арендовать у облачного провайдера. У GPU в облаке есть несколько особенностей:
На платформе Mail.ru Cloud Solutions к виртуальным машинам можно подключить графические процессоры NVIDIA Tesla V100. Это одно из последних поколений GPU, в каждом процессоре 640 тензорных ядер. К нужной виртуальной машине графические процессоры подключают по запросу, для этого нужно обратиться в техподдержку.
На платформе есть и другие решения для машинного обучения и работы с большими данными. Используя их, можно построить в облаке собственную аналитическую систему или решение для тренировки нейросетей.