Графический процессор (GPU): что это, для кого, разновидности

Дизайнерам, проектировщикам и разработчикам требуются мощные вычислительные ресурсы для работы. Обычный процессор (CPU) не справится с такими задачами, как обработка Big Data, рендеринг или обучение AI-моделей. Для этого нужен графический процессор (GPU, Graphics Processing Unit).

Это мощное оборудование, которое умеет обрабатывать изображения и совершать параллельные вычисления, а также является важнейшим компонентом в визуализации данных. Облачные решения Рег.ру с GPU становятся отличной альтернативой традиционным серверам. Они предоставляют мощные ресурсы, что позволяет запускать ресурсоемкие сервисы без затрат на собственное оборудование. В статье мы разберем, что значит графический процессор и как он работает.

В отличие от привычных нам традиционных процессоров, которые выполняют задачи последовательно, GPU совершает множество операций одномоментно.

Что дает использование графического процессора:

• обеспечение бесшовного воспроизведения видео с высоким разрешением,
• возможность декодирования и кодирования видеоматериалов, а также коррекции цветов и создание эффектов, которые улучшают общее восприятие,
• гладкий запуск приложений и видеоигр, что значительно влияет на пользовательский опыт,
• высококачественная графика в играх, включая обработку трехмерных моделей, освещения, теней, текстур и водных эффектов, что делает виртуальные миры более реалистичными,
• поддержка задач, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом, а также эффективная работа с большими объемами данных,
• интерактивный рендеринг и создание 3D-моделей, что позволяет визуализировать идеи и концепции,
• проектирование и моделирование сложных процессов, таких как горение и распространение газа, что открывает широкие возможности в научных исследованиях и инженерии.

С развитием цифрового мира появляется все больше и больше задач, для которых необходимо использование мощных графических процессоров. И благодаря GPU мы можем наслаждаться плавной графикой, детальной проработкой травы и водной зеркальной поверхности в играх, смотреть видео в высоком качестве и совершать научные исследования.

Как работает GPU?

В основе работы графического процессора лежит принцип параллельной обработки данных. GPU состоит из множества небольших ядер (или вычислительных блоков), которые могут одновременно выполнять одни и те же операции над различными наборами данных. Эта архитектура позволяет эффективно обрабатывать сложные визуальные эффекты, трехмерную графику и модели, а также выполнять вычисления, что делает графический процессор универсальным инструментом.

Когда программа отправляет команды на рендеринг, GPU получает информацию о вершинах, текстурах и эффектах, которые затем обрабатывает параллельно. Это позволяет быстро создавать высококачественные изображения и уменьшает время ожидания. Кроме того, современные GPU могут использовать память для хранения временных данных, что значительно ускоряет доступ к ним.

GPU работает иначе, чем CPU. Массовый параллелизм ― GPU содержит сотни или тысячи ядер, работающих одновременно над разными частями задачи. Оптимизация под графику ― изначально GPU создавались для ускорения рендеринга 3D-сцен, работы с текстурами и освещением. Современные GPU умеют выполнять сложные научные расчеты, работать с криптографией и AI, что расширяет их функциональность.

GPU и видеокарта — это одно и то же?

Термины "GPU" и "видеокарта" часто используют как синонимы, но между ними существует важное различие.

GPU — специализированный процессор для графических данных и расчетов. В свою очередь, видеокарта — это целый комплект оборудования, куда входит сам GPU, а также VRAM, система охлаждения, платы и дополнительные интерфейсы. То есть видеокарта является полным решением для обработки и вывода графической информации на экран, предоставляя пользователю интерфейс для взаимодействия с компьютером через визуальные элементы.

Таким образом, можно сказать, что каждый GPU является частью видеокарты, но не каждая видеокарта состоит только из одного GPU.

Архитектура GPU

Архитектура графического процессора включает несколько ключевых компонентов:

• Ядра (CUDA-ядра / Stream Processors) ― выполняют математические операции.
• Текстурные блоки (TMUs) ― отвечают за наложение текстур, обрабатывают их и применяют к 3D-моделям.
• Блоки растеризации (ROPs) ― отвечают за преобразование векторной информации о сцене в пиксели, которые мы видим на экране (переводят 3D в 2D-пиксели).
• Видеопамять (VRAM) ― быстрая память (GDDR6/HBM), хранящая текстуры и данные для вычислений.
• Шейдерные блоки ― обрабатывают вершины (vertex shaders) и пиксели (pixel shaders).

Современные GPU также поддерживают различные технологии, такие как CUDA (Compute Unified Device Architecture) от NVIDIA и OpenCL (Open Computing Language), которые позволяют разработчикам использовать графические процессоры для общих вычислений, значительно расширяя область их применения.

Категории графических процессоров

Какие есть типы графических процессоров? Каждый из них из которых обладает уникальными характеристиками и предназначен для выполнения специфических задач. Каждый из этих типов GPU играет свою роль в мире компьютерной графики.

Дискретные графические процессоры

Отдельные видеокарты, такие как NVIDIA RTX и AMD Radeon, демонстрируют высокую производительность и предназначены для комплексных вычислений и работы с требовательной графикой. Дискретные GPU находят применение в игровых системах, рабочих станциях, а также в областях, связанных с AI и ML, благодаря своей мощи и способности обрабатывать сложные визуальные задачи.

Интегрированные графические процессоры

Интегрированные GPU представляют собой графические решения, встроенные непосредственно в центральные процессоры, такие как Intel Iris Xe и AMD Radeon Graphics. Они обеспечивают экономию энергии, но их производительность меньше по сравнению с дискретными вариантами. Такие интегрированные графические процессоры чаще всего встречаются в ноутбуках и бюджетных настольных системах.

Существуют также и гибридные решения — например, Apple M1/M2 объединяют CPU и GPU, что улучшает функциональность даже при низком потреблении энергии. Их используют для автономных девайсов, где время работы от батареи имеет критическое значение.

Серверные и профессиональные GPU ― NVIDIA Tesla, AMD Instinct для дата-центров и ИИ. Это сверхмощные процессоры, благодаря которым бизнес может реализовать технологию VDI (виртуальные рабочие места) для тысячи дизайнеров и проектировщиков. GPU NVIDIA Tesla позволяют работать в AutoCAD, Sony Vegas Pro, 3DS Max, Autodesk Maya, приложениях линейки Adobe и других высоконагруженных приложениях.

Мобильные GPU
Адаптированы для смартфонов и планшетов (Adreno, Mali). Именно благодаря им мы смотрим видео и играем в игры на телефоне. Мобильные GPU не отличаются высокой производительностью, но зато могут долгое время работать без подключения устройства к сети.

Области применения GPU

Что делают графические процессоры в разных сферах?

Графика и игры ― рендеринг реалистичных 3D-сцен с трассировкой лучей (RTX).

Одной из основных и наиболее известных областей является игровая индустрия, где высокая производительность GPU позволяет создавать реалистичную графику и сложные эффекты визуализации. Требования игроков к графике возрастают, и GPU продолжают адаптироваться к этим вызовам.

Видеомонтаж и рендеринг ― ускорение обработки видео в Adobe Premiere, Blender, пост-продакшн в кинематографе.

Кроме игрового контента, GPU также активно используются в создании анимации и визуальных эффектов для фильмов и видео. Кинематографисты применяют графические процессоры для рендеринга и обработки визуальных эффектов, что позволяет значительно сократить время пост-продакшна.

Машинное обучение и ИИ ― обучение нейросетей на GPU в разы быстрее, чем на CPU.

С недавних пор графические процессоры также зарекомендовали себя в области вычислительных задач, таких как машинное обучение и искусственный интеллект. Например, обучение нейронных сетей требует огромных вычислительных ресурсов, и GPU позволяют ускорить этот процесс в 8 раз по сравнению с CPU за счет своей высокой параллельной вычислительной мощности.

Научные вычисления ― моделирование климата, физических процессов, биоинформатика.

Нельзя не отметить большую роль графических процессоров в развитии науки. GPU работает с многими потоками данных одновременно и отличается точностью расчетов, поэтому GPU используют в генетике, физике, биологии, смежных дисциплинах. Это расширяет горизонты научных исследований и способствует быстрому прогрессу, открывая возможности для создания более точных моделей и предсказаний.

Криптовалютный майнинг ― расчет хешей для блокчейна.

Майнинг был особенно популярным в 2017-2019 годах и является одной из самых известных областей применения графических процессоров (GPU). В процессе майнинга криптовалют, таких как Bitcoin или Ethereum, требуется решать криптографические задачи, которые включают вычисление хешей. GPU способны за короткое время выполнять миллионы хеш-функций, что значительно увеличивает шансы нахождения нового блока и получения вознаграждения.

Облачные вычисления ― виртуальные GPU (vGPU) в облаках.

Облачные провайдеры предоставляют пользователям доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости физического обладания дорогостоящим оборудованием. В таких облачных системах vGPU позволяет пользователям выделять часть мощности физического GPU для выполнения различных задач, таких как обработка графики, машинное обучение и анализ больших данных, прямо из облака. Это особенно удобно для компаний, которые нуждаются в масштабируемых ресурсах для выполнения требовательных приложений, не желая инвестировать в инфраструктуру.

Теперь вы знаете, для чего нужен графический процессор. GPU — это мощный инструмент не только для геймеров, но и для разработчиков, ученых и инженеров. Благодаря параллельным вычислениям графические процессоры стали ключевым элементом современных технологий, от игр до искусственного интеллекта. С развитием архитектур и облачных решений их роль будет только расти.

Анна Прозорова