Время идет, процессоры становятся все мощнее и многоядернее. Видеокарты также наращивают количество вычислительных блоков и помимо создания 3D-изображения пытаются решать те задачи, которыми до сих пор занимались центральные процессоры. При этом разработчики видеокарт обещают значительное повышение производительности, что, в общем-то, подкрепляется цифрами. Но остается вопрос - на самом ли деле архитектура видеокарт лучше подходит для решения хорошо распараллеливаемых задач и потоковой обработки больших массивов данных? Если так, то зачем нам тогда многоядерные процессоры, может действительно стоит "переложить" нагрузку на видеокарты? Сегодня мы попытаемся ответить на вопрос - "кто кого поборет, кит или слон?", применительно к соревнованию CPU и GPU в части физических расчетов. Данный материал не претендует на полноту и всеохватность, более того - рассматриваемые здесь вопросы являются далеко не единственным примером "соревнования" CPU и GPU в области вычислений. Собственно, эти заметки и появились лишь в результате дискуссии с коллегами по поводу "кто сильнее, CPU или GPU". Не откладывая в долгий ящик, решено было проверить, а действительно - кто? Вы не поверите, но итог соревнования оказался не столь очевиден, и результаты удивили обе стороны. А почему так получилось, сейчас и увидим. В качестве тестового приложения мы решили взять 3DMark Vantage, а конкретно, один из входящих в пакет тестов - CPU Physics. Выбор, в общем-то, ничем особым не обусловлен, можно сказать - "что под руку попалось". Просто в 3DMark Vantage обычно мы тестируем видеокарты, а в него входит тест расчета "физики", который может выполнятся как на CPU, так и на видеоадаптерах NVIDIA. Вот давайте и посмотрим, кто считает "физику" быстрее.
Тестовое оборудование
Для сравнения мы взяли три процессора. Один из них уже довольно стар - Intel Core 2 Quad QX6850. Второй процессор более современный - AMD Phenom II X4 965. Третий еще современнее - AMD Athlon II X4 620. Конечно, надо было бы взять еще Core i7 или Core i5, но в это время они были заняты в других тестах. Впрочем, и трех имеющихся представителей "процессорного "лагеря будет вполне достаточно для получения качественных и количественных оценок.Что касается видеокарт, то мы использовали три следующие модели NVIDIA:
- GeForce 9500GT (32 унифицированных процессора)
- GeForce 9600GT (64 унифицированных процессора)
- GeForce GTX260 (216 унифицированных процессоров)
Тестирование
В качестве "удельной мощности" CPU или GPU мы будем рассматривать величину производительности в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test (которая измеряется в количестве кадров в секунду), поделенную на количество ядер или шейдерных блоков, а также частоту в мегагерцах. То есть, будем измерять "удельную мощность" в FPS/(МГц*количество вычислительных потоков). Собственно, для получения этой величины осталось измерить количество FPS в тесте при разных частотах процессоров и видеокарт, так как количество ядер CPU фиксировано, как и количество потоковых процессоров у видеокарт. Итак, приступим. Поскольку CPU до сих пор является "сердцем" компьютера, начнем именно с него. Мы решили немножко усложнить себе задачу и заодно выяснить, как масштабируется производительность CPU в данном тесте не только от частоты, но и от количества ядер. Ядра "отключались" путем задания соответствия на требуемое число ядер CPU для 3DMark Vantage в "Диспетчере задач". Данный метод неидеален, но для наших задач его вполне хватит. Кстати, несмотря на то, что процессор Intel Core 2 Quad QX6850 по сути состоит из двух ядер на одной подложке, какого либо влияния в данном тесте это не оказало. То есть, вариант, когда два ядра используют общий кэш объемом 4 Мб и случай, когда каждое из ядер использует кэш по 4 Мб, показали результаты, совпадающие в пределах погрешности. Ну а масштабирование по частоте осуществлялось путем изменения коэффициента умножения процессора в сторону понижения, прочие параметры системы оставались неизменными. Смотрим, что получилось.Как видите, с увеличением частоты производительность в тесте растет практически линейно. Теоретически, прямые линии должны начинаться от начала координат, поскольку при нулевой частоте CPU мы просто не получим никаких результатов, то есть нулевой FPS. Давайте проведем прямые линии от начала координат и проверим, насколько они совпадут с экспериментальными кривыми.
Получаются весьма занятные результаты. Результаты Intel Core 2 Quad QX6850 практически идеально ложатся на прямые линии (за исключением случая для трех активных ядер, что может быть обусловлено как раз несимметричностью распределения кэш-памяти между ними в силу архитектуры). Результаты процессора AMD Athlon II X4 620 также хорошо ложатся на линию, проходящую через начало координат. А вот для AMD Phenom II X4 965 все несколько сложнее. Если проводить прямую от начала координат через точку, соответствующую минимальной частоте, то следующие точки отклоняются от этой прямой вниз (случай для одного и двух активных ядер). Если же проводить прямую через точки, соответствующие более высокой частоте CPU, то получается, что результаты на частоте 2000 МГц лежат сверху над прямой. Вероятно, такое поведение результатов можно объяснить наличием у AMD Phenom кэш-памяти третьего уровня. При частоте CPU равной 2000 МГц ядра и кэш-память L3 работают синхронно, поэтому результат максимален. При увеличении частоты ядер частота L3-кэш процессора остается неизменной, и он может вносить какие-то задержки, поэтому результаты "переходят" на прямую, коэффициент наклона которой ниже. Теперь давайте вычислим "удельную мощность" рассматриваемых процессоров в этом тесте. Напомним, что это по сути есть коэффициент наклона касательной, дополнительно разделенный на количество задействованных ядер CPU. Результаты приведены в таблице ниже.
| "Удельная мощность" CPU, FPS/(МГц*кол-во ядер) | |||
| Кол-во ядер | Core 2 Quad QX6850 | Phenom II X4 965 | Athlon II X4 620 |
| 1 | 0.001363 | 0.001467 | |
| 2 | 0.001252 | 0.001381 | |
| 3 | 0.001249 | 0.001331 | |
| 4 | 0.00124 | 0.001346 | 0.001348 |
Удивительно, но в при расчетах "физики" в 3DMark Vantage рассматриваемые процессоры AMD показывают чуть лучшие результаты, чем представитель архитектуры Intel Core 2 Quad. Теперь давайте посмотрим, какую "удельную мощность" продемонстрируют GPU производства NVIDIA. Поскольку видеопроцессор является довольно сложным устройством, возник вопрос - а как вообще эту "удельную мощность" считать? Поскольку вычислениями в основном занимаются шейдерные блоки, было решено строить графики результатов на основе именно этого параметра. Что касается частоты блоков ROP, то она выбиралась максимально возможной при данной частоте шейдеров. Как оказалось, минимальный коэффициент частоты шейдерных блоков по отношению к частоте ROP-блоков равен двум. Именно такое соотношение частот и сохранялось на протяжении всех тестов. Для этой части тестов использовался тестовый стенд на основе Core 2 Quad QX6850, рабочая частота процессора - 3600 МГц, все четыре ядра активны. Результаты показаны на графике ниже.
Как видите, в данном тесте по абсолютным показателям видеокарты значительно опережают центральные процессоры в производительности. Причем даже самая слабая из присутствующих модель на минимальных частотах оказывается быстрее четырехъядерного CPU с частотой 3600 МГц. Однако поведение линий результатов несколько отличается от того, что мы видели для центральных процессоров. Более подробно это видно на графике ниже.
На этом графике через точки, соответствующие минимальным рабочим частотам видеокарт, мы провели прямые линии. Как оказалось, они сходятся не в начале координат, а пересекают ось ординат на уровне примерно 20 FPS. Странно, не правда ли? Как оказалось, ничего странного нет, а поведение линий вполне закономерно. Для этого достаточно было посмотреть на загрузку CPU во время выполнения теста - она достигала 100% для каждого из ядер. Если вернуться к данным графика №1, то легко заметить, что результат теста на процессоре Intel Core 2 Quad QX6850 @ 3600 МГц как раз и составляет 18 FPS. Мы пробовали снижать частоту процессора и уменьшать количество активных ядер, и каждый раз уровень вертикального смещения линий результатов для GPU с хорошей точностью совпадал с производительностью центрального процессора в данном тесте. Что касается отклонения линий результатов от построенных прямых, то это объясняется проще - начиная с определенного момента часть шейдерных блоков, по всей видимости, загружены не полностью. Возможно, сказываются ограниченные возможности по распараллеливанию нагрузки самого теста, а может играют роль какие-то ограничения в архитектуре видеопроцессора. Как бы там ни было, давайте вычислим "удельную мощность" GPU, используя, как и прежде, коэффициент наклона построенных прямых, поделенный на количество потоковых процессоров. Полученные результаты отображены в таблице ниже. Также в ней указана "удельная мощность" Intel Core 2 Quad QX6850.
| "Удельная мощность" | Коэффициент "отставания" GPU от CPU |
|
| Intel Core 2 Quad QX6850 | 0.00124 | |
| 9500GT (32 shaders) | 0.00084 | 1.48 |
| 9600GT (64 shaders) | 0.00063 | 1.97 |
| GTX260 (216 shaders) | 0.00050 | 2.46 |
В это трудно поверить, но в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test "удельная мощность" довольно старого, по нынешним меркам, центрального процессора оказывается как минимум в полтора раза больше "удельной мощности" современных видеопроцессоров NVIDIA. Такой вот парадоксальный результат. Впрочем, мы вовсе не предлагаем отказаться от расчетов на GPU в пользу центральных процессоров. У GPU есть еще один козырь - большая производительность на ватт потребляемой мощности. Эти прикидки сделать несложно, поэтому оставим эту возможность читателям. Ну а если сравнить абсолютные результаты CPU и GPU, полученные в рамках данного тестирования, то современные процессоры еще не скоро до них дорастут. Впрочем, и отрицать успехи процессоростроения не стоит. Не так давно были опубликованы результаты тестирования разогнанного шестиядерного процессора Intel Core i9 Gulftown . Разогнанный до частоты 5892 МГц, этот процессор в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test показал результат 63,01 FPS. Если подсчитать "удельную мощность" новинки, то получаем величину 0.00178 FPS/(МГц*кол-во ядер), что в 1.44 раза больше "удельной мощности" процессора Core 2 Quad QX6850. То есть 44% прибавки достигаются за счет преимуществ архитектуры Core i9 и технологии HyperThreading. И хотя прямого противостояния CPU и GPU по всему фронту решаемых задач пока не наблюдается, кто знает, где именно между ними развернется жестокая конкуренция. Стоит упомянуть AMD Radeon HD 5870 , обладающий вычислительной мощностью 2,7 TFLOPS, а также Microsoft DirectX 11 с поддержкой технологии Compute Shader, позволяющей переложить расчеты на GPU. То ли еще будет...
Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. - central processing unit ), так и GPU (англ. - graphics processing unit ) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.
CPU
Основная задача CPU, если говорить простыми словами, это выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время. CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько таких цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней, и именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера .
GPU
Основная функция GPU - рендеринг 3D графики и визуальных эффектов, следовательно, в нем все немного проще: ему необходимо получить на входе полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций, на выходе выдать координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач, следовательно, он содержит большой объем памяти, но не такой быстрой, как в CPU, и огромное количество исполнительных блоков: в современных GPU их 2048 и более, в то время как у CPU их количество может достигать 48, но чаще всего их количество лежит в диапазоне 2-8.
Основные отличия
CPU отличается от GPU в первую очередь способами доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый - если из памяти читается тексел текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью похожая ситуация - пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Также графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь 128–256 килобайт. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате GPU доступна в разы большая пропускная способность, что также весьма важно для параллельных расчетов, оперирующих с огромными потоками данных.
Есть множество различий и в поддержке многопоточности: CPU исполняет 1– 2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а GPU может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук! И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками. Вышеописанное устройство схематично изображено ниже:
Разница в скорости вычислений
Если CPU - это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU - это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на GPU независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Данным отличием успешно пользуются майнеры биткоинов.
Майнинг Bitcoin
Суть майнинга заключается в том, что компьютеры, находящиеся в разных точках Земли, решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины . Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды в 25 биткоинов за раз. Так как скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков, получается, что GPU значительно лучше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины. Дело даже дошло до сооружения целых ферм из видеокарт.
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.
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.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:
- Что это процессор.
- Что он не центральный, то есть подчиненный для CPU.
- 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:
- Архитектура (максимальный упор на обработку графических текстур)
- 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.
