U računalnim uređajima imamo procesorsku jedinicu koja obrađuje podatke. Ova je jedinica poznata kao centralna procesna jedinica. Glavni zadaci ove jedinice uključuju kodiranje i dekodiranje podataka, pohranu podataka, obradu i sastavljanje podataka, izvršavanje podataka itd. Učestalost CPU određuje brzinu obrade ili rada uređaja. Kada radite na velikoj količini podataka, potrebna je veća memorija. Danas, s porastom tehnika obrade slika, uživamo u slikama visoke razlučivosti, jasnoj grafici itd. Matematički zahtijevi koji su potrebni za ove tehnike vrlo su veliki i potrebna je brža jedinica za obradu. Da bi se to prevladalo, grafička procesna jedinica (GPU) došla je u središte pozornosti.
Što je jedinica za grafičku obradu?
Procesorske jedinice koriste se za izračun u računarskom uređaju. Pojavom tehnoloških koncepata kao što su 3D slike, streaming video zapisa visoke rezolucije, grafika itd. Da bi se ti koncepti implementirali na hardverskom uređaju, velike i složene matematičke operacije moraju se izvoditi velikom brzinom.
Središnja procesorska jedinica, iako ima visoku frekvenciju, ne može učinkovito obrađivati izračune tako velikih razmjera. Dakle, predstavljena je posebna procesorska jedinica za izvršavanje većih izračuna s visokom frekvencijom. Ova procesna jedinica nazvana je grafička procesna jedinica. GPU je specijalizirani elektronički uređaj koji se uglavnom koristi za izračune na temelju računalne grafike i obrade slika. Oni su ili ugrađeni u SoC zajedno s mikroprocesorom ili glavnim procesorom ili dostupan kao samostalni čipovi s namjenskim memorijskim jedinicama.
Računske funkcije
Za izračune povezane s 3D računalnom grafikom, GPU koristi tranzistore prisutne u svom dizajnu. Izračuni oko 3D grafike uključuju geometrijske operacije kao što su rotacija i prevođenje vrhova u različite koordinatne sustave, mapiranje tekstura i prikazivanje poligona. Mnoge nedavne GPU funkcije također uključuju funkcionalnost CPU-a, tehnike prekomjernog uzorkovanja i interpolacije za smanjenje alijasa.
Danas je zabilježen strašan porast upotrebe GPU-a s porastom tehnologija dubokog učenja i strojnog učenja. Da bi se istrenirao model dubokog učenja, potrebno je napraviti veći broj složenih izračuna. Korištenje GPU-a olakšalo je podučavanje modela strojnog učenja.
Utvrđeno je da su jedinice za grafičku obradu 250 puta brže od CPU-a. U GPU ubrzanom video dekodiranju, GPU izvodi dijelove postupka video dekodiranja i naknadne obrade video zapisa. API koji se najčešće koristi u tu svrhu su DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Ovdje je DxVA za operativni sustav zasnovan na sustavu Windows, a preostali su za operativne sustave zasnovane na Linuxu i Unixu. XvMC može dekodirati samo video zapise kodirane MPEG-1 i MPEG-2.
Procesi video dekodiranja koje GPU može izvesti su sljedeći-
- Kompenzacija pokreta
- Inverzna diskretna kosinusna transformacija
- Inverzna modificirana diskretna kosinusna transformacija.
- Filter za deblokiranje u petlji
- Predviđanje unutar okvira
- Inverzna kvantizacija
- Dekodiranje promjenljive duljine
- Prostorno-vremensko prepletanje
- Automatsko otkrivanje izvora preplitanja
- Bitstream obrada
- Savršeno pozicioniranje piksela
Arhitektura grafičke procesne jedinice
GPU se obično koristi kao ko-procesor zajedno s CPU-om. Ovime CPU može izvoditi opće namjene znanstvenog i inženjerskog računanja s većom frekvencijom. Ovdje se dugotrajan i računski intenzivan dio koda premješta na GPU, dok preostali kôd i dalje radi na CPU-u. GPU vrši paralelnu obradu koda čime poboljšava performanse sustava. Ova vrsta računanja poznata je kao hibridno računanje.
Arhitektura grafičke procesne jedinice
Za razliku od CPU koji sadrži dvije do osam CPU jezgri, GPU se sastoji od stotina manjih jezgri. Sve ove jezgre rade zajedno u paralelnoj obradi. Kako bi učinkovito koristili funkcije paralelne računalne arhitekture GPU-a, programeri aplikacija iz NVIDIA-e osmislili su model paralelnog programiranja nazvan 'CUDA'.
GPU arhitektura razlikuje se ovisno o svom modelu. Opća arhitektura GPU-a sastoji se od više klastera obrade. Ti klasteri sadrže više strujačkih višeprocesora. Ovdje je svaki od streaminga multiprocesori sadrži sloj predmemorije naredbi sloja-1 zajedno s pripadajućim jezgrama.
GPU obrasci
Na temelju njihove funkcionalnosti i metoda obrade na tržištu su dostupni različiti oblici GPU-a. Postoje dva glavna oblika GPU-a u osobnim računalima - namjenska grafička kartica, integrirana grafika. Namjenska grafička kartica poznata je i pod nazivom Discrete GPU. Integrirana grafika poznata je i pod nazivom Unified memory architecture, zajednička grafička rješenja.
Većina GPU-a dizajnirana je s obzirom na njihovu primjenu poput obrade 3D grafike, igranja itd. GeForceGTX je posebno dizajniran za igre, Nvidia Titan dizajniran je za računarstvo u oblaku, Nvidia Quadro dizajniran je za radne stanice i 3D animacije, Nvidia Tesla dizajnirana za oblak radna stanica i trening za umjetnu inteligenciju, Nvidia Drive PX dizajniran za automatizirani automobil itd.
Namjenska grafička kartica
Sustavi s namjenskim GPU-om poznati su kao 'DIS sustavi'. Ovdje se namjenski odnosi na činjenicu da ovi GPU čipovi imaju namjenski radna memorija koristi isključivo kartica. Oni su obično povezani s matičnom pločom pomoću utora za proširenje poput PCI Express ili Accelerated Graphics Port. Ovi se čipovi lako zamjenjuju ili nadograđuju. Zbog ograničenja veličine i težine, namjenski GPU na prijenosnim računalima povezan je kroz nestandardni utor.
Integrirana jedinica za obradu grafike
Ova vrsta GPU-a nema namjensku RAM jedinicu. Umjesto toga, za rad koristi dio računalne memorije. Ovaj GPU može se integrirati na matičnu ploču ili kao dio čipseta, ili na istoj matrici s CPU-om. Oni imaju manji kapacitet od namjenske grafičke kartice, ali su jeftiniji za implementaciju. Intel HD Graphics i AMD ubrzana procesorska jedinica primjeri su ovog GPU-a.
Obrada hibridne grafike
Funkcionalnost ovog GPU-a leži između namjenske grafičke kartice i integrirane grafičke kartice. Ovo koristi dio sistemske memorije i također ima malu namjensku predmemoriju. Ova namjenska predmemorija nadoknađuje veliku latenciju RAM-a. ATI-jeva hiper memorija i Nvidijin TurboCache najčešće su korištene jedinice hibridne grafičke obrade.
Stream Processing i General Processing GPU-ovi
U narodu se nazivaju GPGPU. Uređaj za grafičku obradu opće namjene obično se koristi kao modificirani procesor za izvođenje računalnih jezgri. Koristeći ovaj koncept, masivna računska snaga sjenčanja modernog grafičkog akceleratora koristi se kao računarska snaga opće namjene. Za masivne vektorske operacije, ova metoda daje veće performanse od jednostavnog CPU-a.
Vanjski GPU
Slično velikom vanjskom tvrdom disku, i ova grafička jedinica za obradu nalazi se na vanjskoj strani računalne jedinice. Oni su također izvana povezani s prijenosnim računalima. Prijenosna računala obično imaju dobru količinu RAM-a i dovoljno moćan CPU. Umjesto moćnog grafičkog procesora, prijenosna računala ugrađena su s manje snažnim, ali energetski učinkovitijim ugrađenim grafičkim čipom. Nisu dovoljno moćni za izvođenje grafike igara i ne podržavaju više grafičke igre. Dakle, ovaj vanjski GPU koristi se s prijenosnim računalima za veće performanse.
S porastom potražnje za velikom grafikom i dobrim razlučivostima slike, povećava se i potražnja za snažnijim GPU-ima. Dostupnošću moćnog GPU-a može se postići puno više na polju visokih tehnologija obrade poput strojnog učenja i dubokog učenja. GPU je također ubrzao strašan procvat u industriji igara. Pokrenute su mnoge visoke grafičke igre koje u potpunosti koriste snagu GPU-a. Koja vrsta GPU-a može biti spojena na prijenosna računala?
Najčešća pitanja
1). Je li GPU grafička kartica?
Grafička kartica prisutna na računarskom uređaju cijeli je hardverski dio. Dok je GPU čip prisutan na grafičkoj kartici.
2). Što je brži CPU ili GPU?
Danas je GPU dostupan s većim memorijskim jedinicama, većom procesorskom snagom i većim propusnim opsegom memorije u odnosu na tradicionalni CPU. Dakle, utvrđeno je da je GPU otprilike 50 do 100 puta brži od CPU-a.
3). Koliko jezgri ima GPU?
GPU radi paralelno računanje. Ima stotine manjih jezgri koje rade zajedno. Ovo masivno paralelno računanje daje GPU-u njegovu superiornu računalnu snagu.
4). Je li RTX ili GTX bolji?
U usporedbi s GTX 1080 Ti, RTX 2080 ima noviju tehnologiju i nudi bolje, brže performanse. RTX je niži u cijeni u odnosu na GTX.
5). Može li GPU zamijeniti CPU?
GPU je brži od CPU-a. Zadatak izvršavaju vrlo brzo izvršavajući istovremeno više zadataka. Ali može izvoditi samo određene radnje veće frekvencije, a sva druga izvršavanja poput upravljanja prekidima, pohrane podataka vrši CPU. Ne, GPU ne može zamijeniti CPU.
