GPU - что это означает? GPU: что это в компьютере

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.

CPU и GPU очень похожи между собой. Они оба сделаны из миллионов транзисторов, способны совершать тысячи операций в секунду, поддаются . Но в чем разница между CPU и GPU ?

Что такое CPU?

CPU (Central Processing Unit) – это центральный процессор, другими словами – “мозг” компьютера. Это набор из нескольких миллионов транзисторов, которые могут выполнять сложные вычисления. Стандартный процессор имеет от одного до четырех ядер с тактовой частотой от 1 до 4 ГГц, хотя недавно .

CPU – достаточно мощное устройство, которое способно выполнять любые задачи на компьютере. Количество ядер и тактовая частота CPU это одни из ключевых

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit) – это специализированный тип микропроцессора, который оптимизирован для отображения графики и решения специфичных задач. Тактовая частота GPU существенно ниже, чем в CPU, но обычно он имеет больше ядер.

В чем разница между CPU и GPU?

Графический процессор может совершать лишь часть из многих операций CPU, но делает он это с невероятной скоростью. GPU использует сотни ядер для расчетов в реальном времени, чтобы отображать тысячи пикселей на мониторе. Это позволяет плавно отображать сложную игровую графику.

Тем не менее, CPU являются более гибкими, чем GPU. Центральные процессоры имеют больший набор команд, так что они могут решать более широкий круг задач. CPU работают на более высоких максимальных частотах и могут управлять вводом и выводом всех компонентов компьютера. CPU способны работать с виртуальной памятью, которая нужна для современных операционных систем, а GPU – нет.

Немного об вычислениях на GPU

Несмотря на то, что графические процессоры являются лучшими для видео рендеринга, технически они способны сделать больше. Обработка графических данных это только один из видов повторяющихся и высоко параллельных задач. Другие задачи, такие как добыча Bitcoin или перебор паролей полагаются на те же типы больших наборов данных и математические операции. Вот почему многие люди используют GPU для “неграфических” целей.

Итог

Центральные и графические процессоры имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислительных задач. В этом и разница между CPU и GPU. Для правильной и эффективной работы компьютер должен иметь оба типа микропроцессоров.

Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?

В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.

CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют "мозгом" компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.

Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.

Также можно сказать, что GPU - это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели - рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.

Отличие CPU и GPU

Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.

Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.

Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.

Вычисления на GPU

Даже несмотря на то, что графические процессоры предназначены для рендеринга, они способны на большее. Обработка графики - это только вид повторяющихся параллельных вычислений. Другие задачи, такие как майнинг Bitcoin и взломы паролей полагаются на одни и те же виды массивных наборов данных и простых математических вычислений. Именно поэтому некоторые пользователи используют видеокарты для не графических операций. Такое явление называется GPU Computation или же вычисления на GPU.

Выводы

В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.

Привет, друзья.

Вы любите поиграть в реалистичные игры на компе? Или посмотреть фильм в качестве, при котором четко видно каждую мелочь? Значит, вы должны представлять, что такое gpu в компьютере. Ничего о нем не знаете? Моя статья поможет вам избавиться от этого недоразумения;-).

GPU - это не видеокарта

Неизвестное для многих сочетание букв подразумевает под собой понятие «graphics processing unit», что на нашем языке означает графический процессор. Именно он отвечает за воспроизведение картинки на вашем железе, и чем лучше его характеристики, тем качественнее будет изображение.

Всегда считали, что эти функции выполняет ? Вы, конечно, правы, но она является комплексным устройством, и главным ее компонентом выступает как раз графический проц. Он может существовать и автономно от видюхи. Об этом поговорим немного позже.

GPU: не путать с CPU

Несмотря на сходство аббревиатур, не путайте предмет нашего разговора с (Central Processor Unit). Да, они похожи, как в названии, так и в функциях. Последний тоже может воспроизводить графику, правда, слабее в этом деле. Все же это абсолютно разные устройства.

Они отличаются архитектурой. CPU является многоцелевым девайсом, который отвечает за все процессы в компьютере. Для этого ему хватает нескольких , с помощью которых он последовательно обрабатывает одну задачу за другой.

В свою очередь, GPU изначально разработан как специализированное устройство, предназначенное для выполнение графического рендеринга, с высокой скоростью обрабатывающее текстуры и сложные изображения. Для таких целей его оснастили многопоточной структурой и множеством ядер, чтобы он работал с большими массивами информации единовременно, а не последовательно.

В виду этого преимущества, лидеры среди производителей видеоадаптеров выпустили модели, в которых графические процессоры могут стать усовершенствованной заменой центральным. У бренда nVidia такой девайс называется GTX 10xx, а у его главного конкурента AMD - RX.

Виды графических процев

Чтобы вы могли ориентироваться на рынке GPU, предлагаю ознакомиться с видами этого устройства:

• Дискретный. Входит в состав видеоадаптера. Подключается к системной плате через специально отведенный разъем (чаще всего PCIe или AGP). Имеет собственную оперативную память. Вы требовательный геймер или работаете со сложными графическими редакторами? Берите дискретную модель.

• Интегрированный (IGP). Раньше впаивался в материнскую плату, теперь встраивается в центральный процессор. Изначально не годился для воспроизведения реалистичных игр и тяжелых графических программ, однако новые модели справляются с этими задачами. Все же учтите, что такие чипы несколько медлительнее, потому что не имеют личной оперативки и обращаются к памяти CPU.

• Гибридная графическая обработка. Это 2 в 1, то есть когда в компьютере устанавливается и первый вид, и второй вид GPU. В зависимости от выполняемых задач, включается в работу или один, или другой. Однако бывают ноутбуки, в которых могут работать сразу 2 вида устройств.
• Внешний тип. Как несложно догадаться, это графический процессор, расположенный снаружи компа. Чаще всего такую модель выбирают обладатели ноутбуков, которым сложно впихнуть в свое железо дискретную видеокарту, но очень хочется получить достойную графику.

Как выбирать?

Когда будете подбирать для себя видеоадаптер, обращайте внимание на такие характеристики:

• Тактовая частота. Указывается в мегагерцах. Чем цифра выше, тем больше информации за секунду сможет обработать устройство. Правда, не только она влияет на его результативность. Архитектура также имеет значение.
• Число вычислительных блоков. Они призваны обрабатывать задачи - шейдеры, отвечающие за вершинные, геометрические, пиксельные и универсальные расчеты.

• Быстрота заполнения (филлрейт). Этот параметр может рассказать, с какой скоростью GPU может вырисовывать картинку. Он делится на 2 вида: пиксельный (pixel fill rate) и текстурный (texel rate). На первый влияет количество ROP-блоков в структуре проца, а на второй - текстурных (TMU).

Обычно в последних моделях GPU первых блоков меньше. Они записывают рассчитанные видеоадаптером пиксели в буферы и смешивают их, что по-умному называется блендинг. TMU выполняют выборку и фильтрацию текстур и другой информации, требуемой для выстраивания сцены и общих расчетов.

Геометрические блоки

Раньше на них никто не обращал внимания, потому что виртуальные игры имели простую геометрию. Этот параметр стали учитывать после появления в DirectX 11 тесселяции. Не понимаете, о чем я? Давайте по порядку.

Является средой (набором инструментов) для написания игр. Чтобы вы ориентировались в теме, скажу, что последняя версия продукта - 12-я, которая вышла в 2015 году.

Тесселяция - это деление плоскости на части для заполнения их новой информацией, что повышает реализм игры.

Таким образом, если вы захотите с головой окунуться в атмосферу Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2 и т. п., при выборе GPU учитывайте количество геометрических блоков.

Память

Собрались брать новую видеокарту? Значит, вам нужно учесть еще несколько характеристик оперативки:

• Объем. Важность RAM несколько переоценена, так как не только ее емкость, но также тип и свойства влияют на производительность карты.
• Ширина шины. Это более весомый параметр. Чем шире, тем больше информации сможет отправить память чипу и наоборот за определенное время. Для воспроизведения игр необходимо минимум 128 бит.
• Частота. Тоже определяет пропускную способность оперативки. Но учтите, что память с 256-битной шиной и частотой 800(3200) МГц работает продуктивнее, чем со 128 битами на 1000(4000) МГц.
• Тип. Не буду грузить вас лишней информацией, а лишь назову оптимальные на сегодня типы - это GDDR 3 и 5 поколения.

Немного об охлаждении

Задумали установить мощный чип? Сразу позаботьтесь о дополнительном охлаждении в виде радиаторов, кулеров, а если собираетесь регулярно выжимать из девайса все соки, можно подумать и над жидкостной системой.

В целом, следите за температурой видюхи. Помочь в этом вам может программа GPU-Z и т. п., которая помимо этого параметра расскажет все об устройстве.

Конечно, современные видеокарты оснащаются защитной системой, которая вроде бы не допускает перегрева. Для разных моделей предельная температура отличается. В среднем, она составляет 105 °C, после чего адаптер сам выключается. Но лучше поберечь дорогой девайс и обеспечить вспомогательное охлаждение.

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!