В чем отличие CPU от GPU. GPU Speed что это такое

На что мы смотрим в первую очередь, выбирая себе смартфон? Если на минутку отвлечься от стоимости, то в первую очередь мы, конечно, выбираем размер экрана. Затем нас интересует камера, объем оперативной, количество ядер и частота работы процессора. И тут все просто: чем больше, тем лучше, а чем меньше, тем, соответственно, хуже. Однако в современных устройствах используется еще и графический процессор, он же GPU. Что это такое, как он работает и почему про него важно знать, мы расскажем ниже.

GPU (Graphics Processing Unit) — это процессор, предназначенный исключительно для операций по обработке графики и вычислений с плавающей точкой. Он в первую очередь существует для того, чтобы облегчить работу основного процессора, когда дело касается ресурсоемких игр или приложений с 3D-графикой. Когда вы играете в какую-либо игру, GPU отвечает за создание графики, цветов и текстур, в то время как CPU может заняться искусственным интеллектом или расчетами механики игры.

Архитектура графического процессора не сильно отличается от архитектуры CPU, однако она более оптимизирована для эффективной работы с графикой. Если заставить графический процессор заниматься любыми другими расчетами, он покажет себя с худшей стороны.


Видеокарты, которые подключаются отдельно и работают на высоких мощностях, существуют только в ноутбуках и настольных компьютерах. Если мы говорим об Android-устройствах, то мы говорим об интегрированной графике и том, что мы называем SoC (System-on-a-Chip). К примеру, в процессоре интегрирован графический процессор Adreno 430. Память, которую он использует для своей работы, это системная память, в то время как для видеокарт в настольных ПК выделяется доступная только им память. Правда, существуют и гибридные чипы.

В то время как процессор с несколькими ядрами работает на высоких скоростях, графический процессор имеет много процессорных ядер, работающих на низких скоростях и занимающихся лишь вычислением вершин и пикселей. Обработка вершин в основном крутится вокруг системы координат. GPU обрабатывает геометрические задачи, создавая трехмерное пространство на экране и позволяя объектам перемещаться в нем.

Обработка пикселей является более сложным процессом, требующим большой вычислительной мощности. В этот момент графический процессор накладывает различные слои, применяет эффекты, делает все для создания сложных текстур и реалистичной графики. После того как оба процесса будут обработаны, результат переносится на экран вашего смартфона или планшета. Все это происходит миллионы раз в секунду, пока вы играете в какую-нибудь игру.


Конечно же, этот рассказ о работе GPU является весьма поверхностным, но его достаточно для того, чтобы составить правильное общее представление и суметь поддержать разговор с товарищами или продавцом электроники либо понять — почему ваше устройство так сильно нагрелось во время игры. Позднее мы обязательно обсудим преимущества тех или иных GPU в работе с конкретными играми и задачами.

По материалам AndroidPit

Изучая технические характеристики компьютера, вы можете встретить такой термин как GPU. Данный термин обычно не объясняется простыми словами, поэтому пользователи редко понимают, что конкретно он означает. Иногда под GPU пользователи понимают видеокарту, хотя это не совсем верно. На самом деле GPU является частью видеокарты, а не самой видеокартой. В этом материале мы подробно расскажем о том, что такое GPU в компьютере, а также как узнать свой GPU и его температуру.

Аббревиатура GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, что можно перевести как устройство для обработки графики. Фактически GPU именно этим и является это отдельный модуль компьютера, который отвечает за обработку графики. В компьютере GPU может быть выполнен как отдельный кремниевый чип, который распаян на материнской или собственной отдельной плате (видеокарте), либо как часть центрального процессора или чипсета (северный мост).

Как выглядит GPU в компьютере.

Если GPU выполнен в качестве отдельного чипа, то его обычно называет графическим процессором, а если GPU является частью центрального процессора или чипсета, то часто для его обозначения используется термин интегрированная графика или встроенная графика.

В некоторых случаях под термином GPU понимают видеокарту, что не совсем верно, поскольку GPU – это именно чип (графический процессор), который занимается обработкой графики, а видеокарта - это целое устройство ответственное за обработку графики. Видеокарта состоит из графического процессора, памяти, имеет собственную плату и BIOS.

Другими словами, GPU – это графический процессор, который представляет собой кремниевый чип, на отдельной плате (видеокарте). Также под GPU может пониматься модуль, встроенный в центральный процессор (основной чип компьютера). В обоих случаях GPU занимается обработкой графики.

В современных условиях GPU часто используется не только для обработки графики, но и для решения других задач, которые могут быть обработаны с помощью графического процессора более эффективно, чем с помощью центрального процессора. Например, GPU используют для кодирования видео, машинного обучения, научных расчетов.

Как узнать какой GPU в компьютере

Пользователи часто интересуются, какой GPU используется в их компьютере. При этом под термином GPU чаще всего понимают видеокарту. Это связано с тем, пользователи обычно имеют дело с видеокартой в целом, а не конкретно с GPU. Например, название видеокарты необходимо для установки подходящих драйверов и проверки минимальных требований компьютерных игр. В то время как название GPU пользователю практически никогда не требуется.

В результате должно открыться окно «Диспетчера устройств». Здесь в разделе «Видеоадаптеры» будет указано название видеокарты.

Но, вариант с диспетчером устройств не самый надежный. Если вы не установили драйверы для видеокарты, то система может ее не опознать и в диспетчере устройств не будет информации о ее названии. В таком случае лучше обратиться к сторонним программам. Например, можно установить программу , которая покажет всю возможную информацию об установленной видеокарте. Например, в GPU-Z название видеокарты можно узнать в строке «Name» в самом верху окна программы. На скриншоте внизу показано название видеокарты, это NVIDIA GTX GeForce 950.

Также в GPU-Z можно узнать название самого GPU (графического процессора). Например, на скриншоте внизу показано, что видеокарта NVIDIA GTX GeForce 950 построена на базе графического процессора GM206.

Температура GPU

GPU является один из самых горячих компонентов компьютера. Как и центральный процессор, GPU выделяет много тепла и его нужно эффективно отводить. Иначе графический процессор начнет перегреваться, что приведет к снижению производительности, сбоям в работе, перегрузкам компьютера и даже поломке.

Узнать температуру GPU можно с помощью специальных программ. Например, можно использовать , которую мы уже вспоминали. Если в программе GPU-Z перейти на вкладку «Sensors», то можно получить информацию о текучем состоянии видеокарты. Здесь будет указана частота GPU, его загрузка, температура и другие параметры.

Если вы хотите проверить не только температуру GPU, но и температуры других компонентов компьютера, то для этого удобно пользоваться программой . Данная программа отображает температуру, частоты, загрузку и другие параметры сразу для всех компонентов.

После проверки температуры часто возникает вопрос, . Точного ответа на этот вопрос нет, поскольку у разных GPU разный предел температур, которые они могут переносить без последствий. Но, в среднем нормальной температурой графического процессора является :

  • до 55 °C в режиме простоя;
  • до 80 °C под нагрузкой;

Если температура вашего GPU выходит за эти пределы, то это можно считать перегревом. В таком случае нужно улучшить охлаждение графического чипа, для того чтобы привести эти значения к норме.

Если нужно , то стоит начать с удаления пыли, которая скопилась на ее радиаторе. Если радиатор сильно забит пылью, то это может повышать температуру графического процессора на 5-10 градусов. Если простая чистка радиатора не помогает, то нужно заменить термопасту. В крайнем случае можно улучшить продуваемость корпуса компьютера, добавив несколько вентиляторов на вдув и выдув воздуха.

Многие видели аббревиатуру GPU, но не каждый знает, что это такое. Это компонент , который входит в состав видеокарты . Иногда его называют видеокарта, но это не правильно. Графический процессор занимается обработкой команд, которые формируют трехмерное изображение. Это основной элемент, от мощности которого зависит быстродействие всей видеосистемы.

Есть несколько видов таких чипов – дискретный и встроенный . Конечно, сразу стоит оговорить, что лучше первый. Его ставят на отдельные модули. Он мощный и требует хорошего охлаждения . Второй устанавливается практически на все компьютеры. Он встраивается в CPU, делая потребление энергии в разы ниже. Конечно, с полноценными дискретными чипами ему не сравниться, но на данный момент он показывает довольно хорошие результаты .

Как работает процессор

GPU занимается обработкой 2D и 3D графики. Благодаря GPU ЦП компьютера становится свободнее и может выполнять более важные задачи. Главная особенность графического процессора в том, что он старается максимально увеличить скорость расчета графической информации. Архитектура чипа позволяет с большей эффективностью обрабатывать графическую информацию, нежели центральный CPU ПК.

Графический процессор устанавливает расположение трехмерных моделей в кадре. Занимается фильтрацией входящих в них треугольников, определяет, какие находятся на виду, и отсекает те, которые скрыты другими объектами.

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:

  1. Что это процессор.
  2. Что он не центральный, то есть подчиненный для CPU.
  3. 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:

  1. Архитектура (максимальный упор на обработку графических текстур)
  2. 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.

Немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными

Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них - финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных - информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.

Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.

Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.

Что такое GPU

Архитектура современных графических карт строится на основе масштабируемого массива потоковых мультипроцессоров. Один такой мультипроцессор содержит восемь скалярных процессорных ядер, многопоточный модуль инструкций, разделяемую память, расположенную на чипе (on-chip).

Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.

Анализ финансовых данных на GPU

В финансовом анализе применяется множество мер и показателей, расчет которых требует серьезных вычислительных мощностей. Ниже мы перечислим некоторые из них и сравним быстродействие при их обработке, показанное «обычным» процессоромо Intel Core 2 Quad CPU (Q6700) c тактовой частотой 2,66 ГГц и размером кэша 4096 килобайт, а также популярных графических карт.
Экспонента Херста
Мера, называемая экспонентной Херста, используется в анализе временных рядов. Эта величина уменьшается в том случае, если задержка между двумя одинаковыми парами значений во временном ряду увеличивается. Изначально это понятие применялось в гидрологии для определения размеров плотины на реке Нил в условиях непредсказуемых дождей и засух.

Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):

Модель Изинга и метод Монте-Карло
Еще одним инструментом, перекочевавшим в сферу финансов на этот раз из физики, является модель Изинга . Эта математическая модель статистической физики предназначена для описания намагничивания материала.

Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N - число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса - рассматривается его поведение при большом числе атомов N.

В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.

Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.

Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.

Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.

Ускорение с помощью нескольких GPU

Для ускорения обработки данных также используются кластеры GPU-устройств - в данном случае исследователи собрали кластер из двух карточек Tesla C1060 GPU, коммуникация между которыми осуществлялась через Double Data Rate InfiniBand.

В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.

Заключение

Эксперименты показывают, что использование графических процессоров может приводить к существуенному повышению производительности финансового анализа. При этом выигрыш в скорости по сравнению с использованием архитектуры с CPU может достигать нескольких десятков раз. При этом добиться еще большего повышения производительности можно с помощью создания кластеров GPU - в таком случае она растет практически линейно.