gpu компьютер что это

Содержание

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.

Источник

Что такое GPU и в чём разница между видеокартой

Для проведения вычислительных операций в каждом современном компьютере предусмотрен не только центральный, но ещё и графический процессор (GPU). Последний преимущественно используется для отрисовки графики.
В этой статье разберёмся, какие бывают графические процессоры, чем они отличаются GPU от видеокарт, а также как узнать, какой именно GPU установлен в ПК или ноутбуке.

Что такое GPU

Что такое GPU в компьютере и для чего он используется

GPU это вспомогательный микрочип, который берёт часть вычислительных операций на себя вместо процессора. И за счёт специализированной архитектуры, GPU лучше подходит для проведения расчётов с плавающей точкой, тогда как CPU больше ориентирован на работу в многопоточном режиме.

То есть видеокарта GPU способна быстро проводить расчёты, где используется одна или схожая формула (например, вычисление точки затенения графики при попадании тени на текстуру). Центральный процессор же ориентирован на проведение расчётов сразу в несколько потоков, когда пользователь работает одновременно с большим количеством приложений.

Графический процессор и видеокарта одно и то же

Многие считают, что графический процессор (GPU) и видеокарта — это синонимы. Но это — ошибочное мнение. Графический процессор (GPU) — это микрочип, который представляет собой кремниевый кристалл. Визуально схож на CPU. Но архитектура GPU кардинально отличается от той, что используется в обычном центральном процессоре. В видео это объясняется простым языком

Видеокарта — это плата, которая включает в себя графический процессор, оперативную память, линию питания, шлюз для обмена информации (по линии PCI Express), а также набор видеовыходов для подключения мониторов.

То есть GPU — это часть видеокарты. С технической стороны, видеоадаптер — это мини-компьютер. Ведь у него есть собственный процессор (графический), ОЗУ, шина данных.

Что такое интегрированный графический процессор

Видеокарты вплоть до 2005 года выпускались в форме отдельной платы, подключаемой к материнской плате компьютера или ноутбука. Но затем графические процессоры (GPU) начали интегрировать в CPU, такие кристаллы принято обозначать как iGPU.

У них нет собственной оперативной памяти или кэша. Соответственно, при отрисовке графики они резервируют часть имеющейся в компьютере ОЗУ.

Также интегрированные GPU менее производительные. И за счет этого — потребляют в десятки раз меньше электроэнергии. Именно поэтому их чаще всего и используют в производстве недорогих ноутбуков, портативной техники.

Что такое графический процессор(GPU), интегрированный в CPU с технической точки зрения? Это отдельный кремниевый микрочип, который находится на одной плате («подложке») с центральным процессором. То есть он работает отдельно, хоть и использует ту же самую линию питания, что и CPU.

Как узнать какой GPU в компьютере

Узнать, какой графический чип установлен в ПК, дискретный или интегрированный можно двумя способами:

Есть нюанс: во многих современных ноутбуках устанавливается одновременно и интегрированная, и дискретная видеокарта. По умолчанию используется iGPU. А дискретный GPU задействуется в тех ситуациях, когда производительности iGPU недостаточно (например, при запуске видеоигры, приложения для видеомонтажа).

Графический процессор GPU при выполнении расчётов довольно сильно нагревается. Это специфика кремниевых кристаллов.

Температура свыше 100 градусов существенно ускоряет деградацию кремниевого кристалла. И именно перегрев — одна из самых распространённых причин выхода из строя видеокарт.

А для тестирования можно воспользоваться бесплатной утилитой Furmark.

Что делать, если температура в нагрузке CPU слишком высокая? Подробно описано здесь

Что такое дискретный графический процессор

Дискретный графический процессор — это тот, который устанавливается отдельно от CPU. Поставляется в форме платы, чаще всего — с портом PCI Express для подключения к материнской плате.

Недостатки встроенного GPU в компьютере

Ключевые недостатки интегрированных графических процессоров (iGPU):

Но есть у iGPU и весомое преимущество. Это малое энергопотребление.

Для сравнения, видеокарта GPU Nvidia Geforce последнего поколения потребляет порядка 300 Вт в нагрузке. Интегрированный графический процессор — порядка 3 – 10 Вт (в зависимости от модели видеокарты). Также следует упомянуть, что в игровых приставках последних поколений (XBOX, PlayStation), а также в портативной игровой консоли Steam Deck используются именно iGPU.

Аналитики вообще считают, что в ближайшие 10 – 20 лет дискретные видеокарты вообще станут невостребованными и их производство вовсе прекратят.

Итого, в каждом ПК или ноутбуке устанавливается два процессора, один из которых — графический( GPU). Интегрированные iGPU отлично подходят для «офисных» ПК, тогда как с дискретными GPU — для игровых компьютеров или так называемых «графических станций». А какая видеокарта установлена в вашем ПК или ноутбуке? Расскажите об этом в комментариях.

Источник

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.

Источник

GPU в компьютере — что это такое?

В статьях компьютерной тематики частенько можно встретить непонятные аббревиатуры. Например, GPU — что это такое и как расшифровывается? Рассмотрим, для чего нужен данный компонент, и как узнать его параметры.

Что такое GPU?

Ни для кого не секрет, что центральный процессор, который является мозгом любого компьютера, имеет аббревиатуру CPU. Данное буквосочетание пошло из английского языка и расшифровывается оно как Central Processor Unit. Почему процессор называют центральным? Все очень просто. Данное «звание» вычислитель получил, потому что именно он управляет всеми подсистемами компьютера. Это и является основной функцией данного устройства. Управление осуществляется через чипсет и шины.

Если проводить аналогию с центральным процессором, то можно догадаться что такое GPU в домашнем компьютере. Данная аббревиатура расшифровывается как Graphic Processor Unit. Если говорить простым языком, то это графический чип, который в простонародье также именуется видеокартой (что неверно, так как видеокарта – отдельный аппаратный модуль).

Чем графический адаптер отличается от центрального процессора? Главное различие между этими двумя компонентам – архитектура. Структура CPU выполнена таким образом, что он обрабатывает порции информации последовательно, поочередно. А видеочип, в свою очередь, способен сразу же взаимодействовать с большими объемами данных. Это стало возможно благодаря огромному количеству ядер, которые проводят параллельные вычисления. Если с функциями ЦПУ мы уже разобрались, то появляется вопрос: а для чего нужен ГПУ? Ответ даст следующий раздел данной статьи.

Предназначение GPU

Графический процессор предназначен для обработки специального формата данных – графики. То есть данный аппаратный модуль отвечает за изображение, которое вы видите на экране компьютера. ГПУ способен принимать и обрабатывать команды, которые формируют трехмерную графику.

Стоит заметить, что графический процессор – ключевой компонент видеосистемы компьютера. Именно от видеочипа зависит то, насколько быстро и качественно будет прорисовываться изображение во время игры или же при просмотре видеоролика высокого качества. В общем ЦПУ отвечает за обработку графики. Однако это далеко не все на что способен данный аппаратный модуль. GPU можно найти уйму применений, которые никак не связаны с обработкой графики. Например, графический процессор используется для добычи криптовалюты.

Температура

Как упоминалось выше, ГПУ обрабатывает огромные объемы данных. Из-за этого видеочип сильно нагревается. Высокая температура GPU может привести к поломке устройства. Чтобы избежать неприятностей необходимо убедиться в том, что ваша система охлаждения достаточно мощная. Как это проверить? Все довольно-таки просто. Руководствуйтесь следующей инструкцией:

Вывод

GPU – это аббревиатура, обозначающая графический процессор. Данный аппаратный модуль есть не только на ПК, но и на лептопах, планшетах, телефонах на базе Андроида и iOS. Предназначение ГПУ — обработка и воспроизведение графики. Эти функции видеочип выполняет благодаря уникальной архитектуре.

Источник

Что такое графический процессор (GPU)?

При покупке нового ПК/ноутбука очень полезно разбираться во всех важных внутренних компонентах, благодаря которым компьютеры, собственно, и работают.

Зная о принципах их работы, вы сможете легко понять, имеет ли рассматриваемый компьютер подходящие характеристики, еще до совершения покупки!

Сегодня мы рассмотрим очень важный внутренний компонент любого ПК: GPU, или графический процессор. Мы расскажем, что это такое, чем он отличается от видеокарты, а также несколько других деталей, о которых важно знать. Поехали!

Что такое GPU?

GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, то есть графический процессор. Это тип процессора, который отвечает за рендеринг графики (создание изображений, которые вы видите на экране).

Графический процессор очень важен для любых вычислительных задач, в частности таких, как 3D-рендеринг и игры.

Поэтому, при покупке ПК или ноутбука для игр или создания различного контента, важно обратить внимание на тип графического процессора, поскольку это оказывает прямое влияние на качество картинки и на быстроту выполнения задач.

Графический процессор и видеокарта – одно и то же?

В разговорной речи графический процессор часто используется в качестве синонима к видеокарте. Но технически это не совсем правильно.

Графический процессор на самом деле является частью видеокарты. Он отвечает за рендеринг графики, а видеокарта обеспечивает необходимую мощность и доступ к высокоскоростной памяти.

Кроме того, видеокарта подключает сам графический процессор к другим частям компьютера, которые требуют к нему доступ (центральный процессор, системная память и накопитель) для выполнения нужных задач.

А что такое интегрированный графический процессор?

iGPU – это интегрированный графический процессор. Иными словами, это GPU, встроенный в центральный процессор.

При наличии интегрированной графики основной процессор использует память совместно с графическим, благодаря чему снижается энергопотребление и общая нагрузка на ПК.

Интегрированный графический процессор отлично подходит для обычных повседневных задач (например, просмотр веб-страниц и работа с текстом). Но если вам нужен мощный компьютер для игр или редактирования видео, то нужно рассмотреть покупку устройства с дискретным графическим процессором, или же dGPU.

Что такое дискретный графический процессор?

dGPU – дискретный графический процессор. Он ставится отдельно от основного процессора и имеет свою выделенную память, которая не передается ЦП.

Обычно дискретные графические системы обеспечивают лучшую производительность и способны справляться с более интенсивными задачами. Но они также потребляют больше энергии и выделяют больше тепла.

Некоторые ноутбуки оснащаются дискретной графикой, но чаще всего такие процессоры встречаются на настольных компьютерах.

Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?

Получить информацию о графическом процессоре на своем компьютере можно в настройках устройства.

Если у вас Windows 10, нужно перейти в «Диспетчер устройств», затем выбрать пункт «Видеоадаптеры», где вы и увидите полный список графических процессоров, установленных на компьютере.

Затем нужно погуглить название, чтобы узнать, является ли процессор встроенным или дискретным.

Вы можете получить более подробную информацию о графическом процессоре вашего ПК и других характеристиках другими способами, включая использование сторонних программ.

Итоги

Теперь вы знаете немного больше о графических процессорах. Главный плюс в том, что вы можете использовать эти знания при покупке нового ПК/ноутбука.

Еще раз пройдемся по основным тезисам:

Источник

Поделиться с друзьями
Компьютеры и приложения