Perspektywa rozwoju branży GPU w 2020 roku

2020-11-17

Szukanie śladów rozwoju od światowych gigantów

Funkcja i klasyfikacja GPU

GPU (procesor graficzny, procesor graficzny) jest również nazywany układem wyświetlania. Jest używany głównie w komputerach osobistych, stacjach roboczych, hostach gier i urządzeniach mobilnych (smartfony, tablety, urządzenia VR) do wykonywania operacji graficznych.

Struktura określa, że ​​GPU jest bardziej odpowiedni do obliczeń równoległych. Główna różnica między GPU i CPU polega na architekturze wbudowanej pamięci podręcznej i strukturze cyfrowej jednostki operacyjnej: liczba rdzeni GPU (zwłaszcza jednostek obliczeniowych Alu) jest znacznie większa niż w przypadku procesora, ale jego struktura jest prostsza. procesora, więc nazywa się to strukturą wielordzeniową. Struktura wielordzeniowa jest bardzo odpowiednia do wysyłania tego samego strumienia instrukcji do wielordzeniowego równolegle, przy użyciu różnych danych wejściowych do wykonania, aby zakończyć ogromne i proste operacje przetwarzania grafiki, takie jak ta sama transformacja współrzędnych dla każdego wierzchołek i obliczenie wartości koloru każdego wierzchołka zgodnie z tym samym modelem oświetlenia. GPU wykorzystuje zalety przetwarzania ogromnych ilości danych i rekompensuje niedogodności związane z długim opóźnieniem, poprawiając całkowitą przepustowość danych.

Ogólnie rzecz biorąc, konsumenci będą zwracać większą uwagę na wydajność procesora (jednostki centralnej) przy zakupie konsumenckich produktów elektronicznych, takich jak telefony komórkowe lub laptopy, takich jak marka, seria i liczba rdzeni procesora, podczas gdy GPU będzie zwracać mniejszą uwagę. GPU (jednostka przetwarzania grafiki), podobnie jak procesor graficzny, to rodzaj mikroprocesora, który może wykonywać operacje związane z obrazem i grafiką na komputerach osobistych, stacjach roboczych, automatach do gier i niektórych urządzeniach mobilnych (takich jak tablety, smartfony itp.) . Na początku narodzin PC pojawił się pomysł GPU, a wszystkie obliczenia graficzne były wykonywane przez procesor. Jednak szybkość korzystania z procesora do obliczania grafiki jest niska, dlatego zaprojektowano specjalną kartę akceleratora grafiki, aby pomóc w obliczeniach grafiki. Później NVIDIA zaproponowała koncepcję GPU, która nadała GPU status oddzielnej jednostki obliczeniowej.

Procesor składa się zazwyczaj z jednostki logicznej, jednostki sterującej i jednostki pamięci. Chociaż procesor ma wiele rdzeni, łączna liczba nie przekracza dwóch cyfr, a każdy rdzeń ma wystarczającą pamięć podręczną; CPU ma wystarczającą liczbę i logicznych jednostek operacyjnych oraz ma wiele sprzętu, aby przyspieszyć ocenę gałęzi i jeszcze bardziej złożoną ocenę logiczną. Dlatego procesor ma super logiczne możliwości. Zaletą GPU jest wielordzeniowy, liczba rdzeni jest znacznie większa niż w przypadku procesora, który może sięgać setek, każdy rdzeń ma stosunkowo małą pamięć podręczną, a liczba jednostek operacji logiki cyfrowej jest mała i prosta. Dlatego GPU jest bardziej odpowiedni do przetwarzania równoległego danych niż procesor

Istnieją dwa sposoby klasyfikowania GPU, jeden oparty jest na relacji między GPU i CPU, a drugi na klasie aplikacji GPU. W zależności od relacji z CPU GPU można podzielić na niezależne CPU i GPU. Niezależny procesor graficzny jest zwykle przyspawany do płytki drukowanej karty graficznej i znajduje się pod wentylatorem karty graficznej. Niezależny procesor graficzny wykorzystuje dedykowaną pamięć wyświetlacza, a przepustowość pamięci wideo określa szybkość połączenia z procesorem graficznym. Zintegrowany procesor graficzny jest zwykle zintegrowany z procesorem. Zintegrowany procesor graficzny i procesor współdzielą wentylator i pamięć podręczną. Zintegrowany GPU ma dobrą kompatybilność, ponieważ projekt, produkcja i sterownik zintegrowanego GPU są wykonywane przez producenta procesora. Ponadto, ze względu na integrację procesora i karty graficznej, przestrzeń zintegrowanej karty graficznej jest niewielka; Wydajność zintegrowanego GPU jest stosunkowo niezależna, a zużycie energii i koszt zintegrowanego GPU są względnie niezależne ze względu na integrację procesora i procesora. Niezależny procesor graficzny ma niezależną pamięć wideo, większą przestrzeń i lepsze odprowadzanie ciepła, dzięki czemu wydajność niezależnej karty graficznej jest lepsza; ale potrzebuje dodatkowej przestrzeni, aby sprostać złożonym i ogromnym wymaganiom w zakresie przetwarzania grafiki i zapewnić wydajne aplikacje do kodowania wideo. Jednak wysoka wydajność oznacza większe zużycie energii, niezależne GPU wymagają dodatkowego zasilania, a koszt jest wyższy.

W zależności od typu terminala aplikacji można go podzielić na pcgpu, serwerowe GPU i mobilne GPU. Pcgpu zostanie zastosowany na PC. Zgodnie z pozycją produktu, można użyć zintegrowanego procesora graficznego lub samodzielnego procesora graficznego. Na przykład, jeśli komputer PC to głównie lekkie biuro i edycja tekstu, ogólny produkt wybierze zintegrowany procesor graficzny; jeśli komputer musi produkować obrazy w wysokiej rozdzielczości, edytować filmy, renderować gry itp., wybrany produkt będzie miał niezależny procesor graficzny. Serwerowe GPU są stosowane do serwerów, które mogą być używane do profesjonalnej wizualizacji, akceleracji obliczeniowej, głębokiego uczenia się i innych zastosowań. Zgodnie z rozwojem szeregu technologii, takich jak przetwarzanie w chmurze i sztuczna inteligencja, procesor graficzny serwera będzie w większości niezależny. Terminal mobilny staje się coraz cieńszy, a wewnętrzna przestrzeń netto terminala gwałtownie spadła ze względu na wzrost liczby modułów funkcyjnych. Jednocześnie, o ile wideo i obraz muszą być przetwarzane przez terminal mobilny, zintegrowany GPU był w stanie sprostać wymaganiom. Dlatego mobilny procesor graficzny generalnie przyjmuje zintegrowany procesor graficzny.
We use cookies to offer you a better browsing experience, analyze site traffic and personalize content. By using this site, you agree to our use of cookies. Privacy Policy