Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) - яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100 , разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.
Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:
- Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
- Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
- Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?
Попробуем разобраться с этими вопросами по порядку, начиная с первых простых видеопроцессоров и заканчивая современными высокопроизводительными устройствами.
Эпоха GPU
Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.
Первые шаги
Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.
Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидером в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.
Общие вычисления на GPU
В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.
Признанный лидер
Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств - высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.
Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях - перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:
- CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 — 28 потоков с HyperThreading, 2.4 GHZ;
- GPU. NVIDIA GTX 1080 — 2560 CUDA Cores, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.
Используем пример вычисления перемножения матриц на CPU и GPU в Jupyter Notebook:
В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная - Время выполнения в секундах:
Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.
Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.
Кому в Selectel жить хорошо с GPU?
Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.
Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.
В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.
Наука о данных
Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.
Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:
- Большие данные (Big Data). Основная проблема в данной сфере - колоссальный объем информации, который не может быть обработан на единственном сервере. С точки зрения инфраструктурного обеспечения, требуется решать задачи создания кластерных систем, масштабируемости, отказоустойчивости, и распределенного хранения данных;
- Ресурсоемкие задачи (Машинное обучение, глубокое обучение и другие). В этом случае поднимается вопрос использования высокопроизводительных вычислений, требующих большого количества ОЗУ и процессорных ресурсов. В таких задачах активно используются системы с графическими ускорителями.
Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.
Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.
Новое направление
Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.
Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере - все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.
От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.
Технологии анализа данных
За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:
- Глубинное обучение;
- Обучение с подкреплением;
- Компьютерное зрение;
- Автоматическая обработка текстов.
Студенты используют специализированные инструменты в своих учебных заданиях и исследованиях. Некоторые библиотеки предназначены для приведения данных к необходимому виду, другие предназначены для работы с конкретным типом информации, например, текстом или изображениями. Глубинное обучение - одна из самых сложных областей в анализе данных, которая активно использует нейронные сети. Мы решили узнать, какие именно фреймворки преподаватели и студенты применяют для работы с нейронными сетями.
Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.
Дальнейшее развитие и проекты
Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы - некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).
О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.
По мнению Влада Шахуро , преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении - обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий , ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.
Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:
«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:
- скачать веса уже обученной нейросети (например, в keras);
- сделать с ее помощью решение для своей задачи (fine-tuning, zero-shot learning);
- встроить её в свой веб-сайт или мобильное приложение (tensorflow / caffe 2).
Многие большие компании и стартапы уже выиграли на такой стратегии (например, Prisma), но еще больше задач только предстоит открыть и решить. И, быть может, вся эта история с машинным/глубинным обучением когда-нибудь станет такой же обыденностью, как сейчас python или excel»
Точно предсказать технологию будущего сегодня не сможет никто, но когда есть определенный вектор движения можно понимать, что следует изучать уже сейчас. А возможностей для этого в современном мире — огромное множество.
Возможности для новичков
Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс « ».
Вместо заключения
Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.
Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе .
А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.
В этой статье можно получить пояснение, что GPU в компьютере - это графический процессор, или, как многим удобно говорить, видеокарта. Она может быть встроенной или дискретной. В зависимости от можно подобрать необходимое охлаждение и достойное питание.
Встроенный GPU
Интегрированная видеокарта располагается на материнской плате или в процессоре. То, что это GPU в компьютере, не означает, что надо запускать требовательные игры или фильмы в высоком качестве. Дело в том, что видеокарты данного типа рассчитаны на работу с простыми приложениями, которые не требуют больших ресурсов. К тому же они не потребляют большое количество энергии.
Что касается объема памяти, то интегрированное GPU в компьютере использует для работы объем и частоты оперативной памяти.
Большинство пользователей используют карты данного типа только для того, чтобы установить драйвера на дискретную видеокарту.
Дискретный GPU
Дискретный вид GPU в компьютере - что это такое? В отличии от интегрированного графического процессора, дискретные видеокарты представляют собой отдельный модуль, который состоит из самого процессора, нескольких радиаторов, кулеров охлаждения, чипов памяти, конденсаторов, а в случае повышенной мощности - водяного охлаждения.
Такие видеокарты могут быть как игровыми, так и офисными. Например, у производителя Invidia они различаются сериями выхода. Вот модель GT630 является офисной, а GTX660 именуется игровой. Первая цифра означает поколение графического процессора, а две последующие указывают на серию. Нумерация до 50 серии говорит о том, что оборудование является офисным, а от 50 до 90 - это игровые карты. Причем чем больше цифра, тем производительнее чип используется в видеокарте. Приставка в виде буквы "Х" означает предлежание к игровой категории, так как такие видеокарты имеют разгонный потенциал. Также им требуется отдельное дополнительное питание, потому что их ресурсы потребляют много энергии. Теперь есть общее представление о том, что это - GPU в компьютере.
Что касается Radeon, то у них система опознания очень проста. В четырехзначной системе первая цифра отвечает за поколение, вторая - за серию, а две последние цифры указывают на последовательность модели. За различие между офисными и дискретными представителями отвечают именно они.
Нормальная температура GPU в компьютере
Для нормального функционирования в процессоре должна поддерживаться оптимальная температура, и для каждого комплектующего она своя. Что касается GPU, то его рабочая температура обычно не превышает отметки 65 градусов. Чип может выдержать нагрев до 90 градусов, но лучше не допускать подобного, иначе составляющие видеочипа подвергаются разрушению.
За нормальную температуру отвечают несколько составляющих видеокарты - это термопаста, кулеры, радиаторы и система питания.
Термопасту необходимо регулярно менять, так как со временем она твердеет и теряет свою охлаждающую функцию. Ее замена не занимает много времени - достаточно удалить остатки старой пасты и аккуратно нанести новую.
Еще один способ, как понизить температуру GPU в компьютере - это грамотный выбор кулеров. Любая игровая видеокарта оснащена кулерами от одного до трех штук. Чем больше вентиляторов, тем лучше будут охлаждаться радиаторы. Что касается офисных представителей, то производители размещают на платах в основном только радиаторы или один кулер.
Питание для GPU
Встроенные графические процессоры не нуждаются в дополнительном питании, однако дискретные представители требуют более мощного блока питания. Офисные видеокарты будут нормально функционировать и с блоком в 450 ватт. Для съемных графических ускорителей потребуется блок питания более 500 ватт. При грамотном его подборе можно полностью раскрыть потенциал видеокарты. Тем более что система охлаждения дискретной видеокарты будет лучше функционировать при достаточном количестве электроэнергии.
Питание играет немаловажную роль. Без процессора графического ускорения невозможно вывести изображение на экран. Чтобы увидеть, как отображается видеокарта в системе, достаточно зайти в панель управления и открыть вкладку "Видеоадаптеры". Если отображается надпись "Устройство не опознано", то необходимо установить драйвера для своего графического процессора. После установки драйверов модель карты будет корректно отображаться в системе.
Доброго всем времени суток, мои дорогие друзья и гости моего блога. Сегодня я бы хотел поговорить немного об аппаратной части наших компьютеров. Скажите пожалуйста, вы слышали про такое понятие как GPU? Оказывается просто многие впервые слышат такую аббревиатуру.
Как бы банально это не звучало, но сегодня мы живем в эру компьютерных технологий, и порой сложно найти человека, который понятия не имеет, как работает компьютер. Так, например, кому-то достаточно осознания, что компьютер работает благодаря центральному процессору (CPU).
Кто-то пойдет дальше и узнает, что есть ещё и некий GPU. Такая замысловатая аббревиатура, но похожая на предыдущую. Так давайте же разберемся, что такое GPU в компьютере, какие они бывают и какие различия есть у него с CPU.
Небольшая разница
Простыми словами, GPU - это графический процессор, иногда его именуют видеокартой, что отчасти является ошибкой. Видеокарта - это готовое компонентное устройство, в состав которого как раз и входит нами описываемый процессор. Он способен обрабатывать команды для формирования трёхмерной графики. Стоит отметить, что он является для этого ключевым элементом, от его мощности зависит быстродействие и различные возможности видеосистемы в целом.
Графический процессор имеет свои отличительные особенности по сравнению с его собратом CPU. Основное различие кроется в архитектуре, на которой он построен. Архитектура GPU построена таким образом, что позволяет обрабатывать большие массивы данных более эффективно. CPU, в свою очередь, обрабатывает данные и задачи последовательно. Естественно, не стоит воспринимать эту особенность как минус.
Виды графических процессоров
Существует не так много видов графических процессоров, один из них именуется, как дискретный, и применяется на отдельных модулях. Такой чип достаточно мощный, поэтому для него требуется система охлаждения из радиаторов, кулеров, в особо нагруженных системах может применяться жидкостное охлаждение.
Сегодня мы можем наблюдать значительный шаг в развитие графических компонентов, это обуславливается появлением большого количества видов GPU. Если раньше любой компьютер приходилось снабжать дискретной графикой, чтобы иметь доступ к играм или другим графическим приложениям, то сейчас такую задачу может выполнять IGP - интегрированный графический процессор.
Интегрированной графикой сейчас снабжают практически каждый компьютер (за исключением серверов), будь то, ноутбук или настольный компьютер. Сам видео-процессор встроен в CPU, что позволяет значительно снизить энергопотребление и саму цену устройства. Кроме того, такая графика может быть и в других подвидах, например: дискретная или гибридно-дискретная.
Первый вариант подразумевает наиболее дорогое решение, распайку на материнской плате или же отдельный мобильный модуль. Второй вариант называется гибридным неспроста, фактически он использует видеопамять небольшого размера, которая распаяна на плате, но при этом способен расширять её за счёт оперативной памяти.
Естественно, такие графические решения не могут поравняться с полноценными дискретными видеокартами, но уже сейчас показывает достаточно хорошие показатели. В любом случае, разработчикам есть куда стремиться, возможно за таким решением будущее.
Ну а на этом у меня, пожалуй, все. Надеюсь, что статья вам понравилась! Жду вас снова у себя на блоге в гостях. Удачи вам. Пока-пока!
Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. - central processing unit ), так и GPU (англ. - graphics processing unit ) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.
CPU
Основная задача CPU, если говорить простыми словами, это выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время. CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько таких цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней, и именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера .
GPU
Основная функция GPU - рендеринг 3D графики и визуальных эффектов, следовательно, в нем все немного проще: ему необходимо получить на входе полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций, на выходе выдать координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач, следовательно, он содержит большой объем памяти, но не такой быстрой, как в CPU, и огромное количество исполнительных блоков: в современных GPU их 2048 и более, в то время как у CPU их количество может достигать 48, но чаще всего их количество лежит в диапазоне 2-8.
Основные отличия
CPU отличается от GPU в первую очередь способами доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый - если из памяти читается тексел текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью похожая ситуация - пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Также графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь 128–256 килобайт. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате GPU доступна в разы большая пропускная способность, что также весьма важно для параллельных расчетов, оперирующих с огромными потоками данных.
Есть множество различий и в поддержке многопоточности: CPU исполняет 1– 2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а GPU может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук! И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками. Вышеописанное устройство схематично изображено ниже:
Разница в скорости вычислений
Если CPU - это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU - это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на GPU независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Данным отличием успешно пользуются майнеры биткоинов.
Майнинг Bitcoin
Суть майнинга заключается в том, что компьютеры, находящиеся в разных точках Земли, решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины . Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды в 25 биткоинов за раз. Так как скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков, получается, что GPU значительно лучше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины. Дело даже дошло до сооружения целых ферм из видеокарт.
Главный чип на материнской плате – это центральный процессор (CPU – Central Processor Unit). Центральный, потому что управляет всеми остальными подсистемами, с помощью системы шин и чипсета.
Подсистема, которая управляет визуализацией и выводом информации на экран называется видеосистемой. Она интегрируется в материнскую плату через слот в виде видеокарты. Видеокарта – инженерное решение и представляет собой плату с собственным процессором (тем самым GPU) и оперативной памятью.
GPU NVidia Nv45 на видеокарте
Процессор на видеокарте называют GPU (Graphic Processor Unit), чтобы подчеркнуть:
- Что это процессор.
- Что он не центральный, то есть подчиненный для CPU.
- Что он ориентирован на обработку специальных данных – графики.
Расположение GPU на материнской плате
Поскольку обработка графики – это специализация в обработке данных, GPU – это специализированный CPU. Логически специализация выражается отделением GPU от CPU, физически – тем, что GPU устроен иначе.
CPU содержит десятки ядер, GPU - тысячи
Такая физическая реализация GPU обоснована необходимостью обрабатывать тысячи параллельных задач, связанных с отрисовкой. Центральный процессор ориентирован на обработку данных – долгие и последовательные задачи.
Современный ЦП (CPU) может включать в себя графический процессор.
Четрыехядерный процессор с дополнительным графическим ядром GPU
Такое решение позволяет компьютеру обойтись без видеокарты за счет встроенного в центральный процессор GPU. Это снижает потребляемую энергию от 30 до 180%. Стоимость процессора при этом возрастает не более чем на 20%.
Главный минус такой реализации – низкая производительность. Такое решение подходит для офисных компьютеров, где работают с документами и базами данных, но современную компьютерную игру на нем не запустишь, Фотошоп будет притормаживать, а Автокад может зависнуть намертво.
Как узнать GPU в компьютере
Для пользователя GPU прочно ассоциируется с видеокартой, хотя это только процессор. Знать, какой графический адаптер установлен в компьютере полезно в трех случаях:
- при установке или обновлении драйверов;
- при оценке компьютера на соответствие системным требованиям программного обеспечения;
- чтобы хвастаться перед друзьями.
Ели на компьютере установлены все драйвера, то самый быстры способ – посмотреть в диспетчере устройств, в разделе видеоадаптеры:
Просмотр GPU в диспетчере устройств
Если драйвера не установлены диспетчер устройств покажет только надпись о неизвестных устройствах:
GPU в диспетчере устройств в случае отсутствия драйверов
В этом случае скачайте утилиту CPU-Z, запустите и перейдите на вкладку «Графика» (Graphics в англ. версии):
Просмотр GPU в программе CPU-Z
helpadmins.ru
GPU что это в компьютере?
Всем привет GPU это обозначение видеокарты, если быть точнее то графический процессор. Данное слово, ну то есть аббревиатуру часто можно встретить в каких-то характеристиках, ну вот например в характеристиках процессора Intel есть такое понятие как Integrated GPU, что означает встроенная видеокарта. Ну все верно, она реально встроена, видео чип сидит прямо в процессоре, это не новость как бы
То есть вывод мы уже сделали, GPU это видюха. Но что еще важно понимать? Я вот писал, что GPU встречается в характеристиках, все верно, по помимо этого также можно встретить и в программах, которые показывают температуру. Я думаю что вы такие проги знаете.. Ну или не знаете, короче в любом случае, то что я сейчас напишу, то это вам будет полезно знать. Значит речь идет про температуру GPU. Многие уверяют, что видюха может работать и при 80 градусах, а вот я заявляю что это слишком высокая температура! Да и вообще я считаю что выше 70 это не норма!
Кстати GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit
А вот и сам графический чип, ну то есть GPU, вот я его стрелочками указал на плате:
Но какая тогда норм температура? До 60 градусов, ну максимум 66, ну 70 градусов это уже потолок… Но выше я думаю что это уже не оч хорошо, просто срок службы точно не продлит такая температура, согласны со мной? Ну и еще есть интересный момент, короче если видюха прилично греется, то блин она еще и выкидывает свое тепло в корпус, ну в нем явно не будет прохладно, а тут и процессу станет жарко, короче веселуха! Помните, что именно ТЕМПЕРАТУРА способна снизить срок работы устройства! Вот на старых материнках от высокой температуры взрывались электролитические конденсаторы.. Если не верите, то можете сами посмотреть в интернете..
Ну вот скажите мне, вам тут все было понятно? Честно, буду надеяться что да! Ну а если что не так, ну так уж извините!
На главную! видеокарта 17.05.2017
virtmachine.ru
Что означает GPU?
GPU (Графический процессор видеокарты)
GPU (графический процессор) - высокотехнологическое устройство отвечающее за обработку графики в компьютерах, ноутбуках, мобильных телефонах. Современные GPU обладают специализированной конвейерной архитектурой, благодаря чему очень эффективно обрабатывают графическую информацию в сравнении с типичным центральным процессором. Может применяться как в составе дискретной видеокарты, так и в интегрированных решениях (встроенных в северный мост либо в гибридный процессор).
Основные отличия GPU от CPU:
- Архитектура (максимальный упор на обработку графических текстур)
- Ограниченный набор исполнительных команд
Высокая скорость и мощность процессоров GPU на данное время объясняется особенностями архитектуры построения. Если современные CPU состоят из 2-6 ядер, то GPU считается многоядерной структурой, использующей сразу до сотни ядер. CPU предполагает обработку информации последовательно, а GPU рассчитан на многопотоковую параллельную работу с массивом информации.
windows-gadjet.ru
Что такое GPU и для чего нужен
Графический процессор или на английском GPU – Graphics Processing Unit – это устройство, представляющие собой микросхему, чип, являющуюся частью видеоадаптера (видеокарты) или материнской платы.Графический процессор отвечает за построение (рендеринг) изображения.
Упрощенно роль и значение GPU можно описать так:
GPU получает от центрального процессора (CPU) данные на обработку, требуемые для построения изображения, после обрабатывает их и подготавливает для дальнейших операций, тем самым многократно ускоряет процесс формирования изображения и снижает нагрузку на центральный процессор
Графический процессор является необязательным компонентом, его работу способен выполнять центральный.
В отличие от центрального процессора, графический, в силу различия архитектур (строения, устройства), способен обрабатывать в десятки, сотни, тысячи раз быстрее определенные типы операций, например, обработку данных для построения изображения и не только.
GPU может быть дискретным, то есть входить в состав видеокарты, выполняемой в виде платы (устройства) расширения, устанавливаемого в слот расширения материнской платы.В таком случае все дополнительные компоненты располагаются на одной печатной плате, которую в любой момент можно легко извлечь или заменить.
Или является интегрированным, частью самой материнской платы устройства.В таком случае, графический процессор располагается на материнской плате, все дополнительные компоненты расположены неподалеку. Применяется в персональных компьютерах, смартфонах, игровых приставках и так далее.
19-06-2017, 20:38 Detaillook
www.detaillook.com
NVIDIA GPU и сравнение GPU и CPU
Облачные вычисления кардинально изменили все отрасли промышленности, демократизировав дата-центры и полностью изменив принципы работы предприятий. Самые важные активы компании теперь хранятся в облаке выбранного вами провайдера. Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из имеющихся данных, требуется подходящее высокопроизводительное вычислительное решение.
ПО NVIDIA Deep Learning создано для обеспечения максимальной производительности на самых быстрых в мире GPU и содержит оптимизированные фреймворки глубокого обучения, библиотеки, драйверы и ОС.Это унифицированное ПО работает на различных вычислительных платформах, начиная от видеокарт TITAN X и GeForce GTX 1080Ti и заканчивая системами DGX и облаком, и доступно круглосуточно.
Облачные вычисления на GPU также доступны по запросу на всех основных облачных платформах.
КАК ПРИЛОЖЕНИЯ ПОЛУЧАЮТ УСКОРЕНИЕ НА GPU
GPU обрабатывает части приложения, требующие большой вычислительной мощности, при этом остальная часть приложения выполняется на CPU. С точки зрения пользователя, приложение просто работает значительно быстрее.
Простой способ понять разницу между GPU и CPU - сравнить то, как они выполняют задачи. CPU состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных, в то время как GPU имеет тысячи более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для выполнения нескольких задач одновременно.
GPU состоит из тысячи ядер для эффективной обработки параллельных задач
Посмотрите видеоролик ниже, что сравнить GPU и CPU
Видео: "Разрушители легенд наглядно показывают мощь вычислений GPU против CPU" (01:34)
Более 400 приложений,-включая 9 из 10 ведущих HPC-приложений, уже получили ускорение на GPU, благодаря чему все пользователи графических процессоров могут добиться значительно повышения производительности для своих задач. Посмотрите в нашем каталоге приложений, имеет ли приложение, с которым вы работаете, GPU ускорение (PDF 1,9 MБ).
Существует три основных метода, чтобы добавить в ваше приложение GPU-ускорение:
- Использовать GPU-оптимизированные библиотеки
- Добавить директивы или "подсказки" компилятору для автоматического распараллеливания вашего кода
- Использовать расширения для языков программирования, которые вы уже знаете, например, C и Fortran
Узнать, как использовать GPU с моделью параллельного программирования CUDA, очень легко.
Бесплатные онлайн занятия и ресурсы для разработчиков доступны на CUDA Zone.
