2020'de GPU endüstrisinin gelişme beklentisi

Dünya devlerinden kalkınmanın ayak izlerini aramak

GPU'nun işlevi ve sınıflandırması

GPU (grafik işleme birimi, grafik işlemcisi), ekran çipi olarak da bilinir. Genelde kişisel bilgisayarlarda, iş istasyonlarında, oyun ana bilgisayarlarında ve mobil cihazlarda (akıllı telefonlar, tablet bilgisayarlar, VR cihazları) grafik işlemlerini yürütmek için kullanılır.

Yapı, GPU'nun paralel hesaplama için daha uygun olduğunu belirler. GPU ve CPU arasındaki temel fark, yonga üzerindeki önbellek mimarisinde ve dijital mantık işlem biriminin yapısında yatmaktadır: GPU çekirdek sayısı (özellikle Alu hesaplama birimleri) CPU'nunkinden çok daha fazladır, ancak yapısı bundan daha basittir. CPU olduğundan çok çekirdekli yapı olarak adlandırılır. Çok çekirdekli yapı, her biri için aynı koordinat dönüşümü gibi grafik işlemedeki büyük ve basit işlemleri tamamlamak için, aynı talimat akışını paralel olarak çok çekirdekliye göndermek için çok uygundur. köşe ve aynı aydınlatma modeline göre her köşenin renk değerinin hesaplanması GPU, büyük verileri işleme avantajlarından yararlanır ve toplam veri çıkışını artırarak uzun gecikmenin eksikliğini giderir.

Genel olarak konuşursak, tüketiciler, CPU'nun markası, serisi ve çekirdek sayısı gibi cep telefonları veya dizüstü bilgisayarlar gibi tüketici elektroniği ürünlerini satın alırken CPU'nun (merkezi işlem birimi) performansına daha fazla dikkat ederken, GPU daha az ilgi görür. GPU (grafik işlem birimi) yanı sıra grafik işlemcisi, kişisel bilgisayarlar, iş istasyonları, oyun makineleri ve bazı mobil cihazlarda (tablet bilgisayarlar, akıllı telefonlar vb.) Görüntü ve grafik ile ilgili işlemleri yapabilen bir tür mikroişlemcidir. . PC'nin doğuşunun başlangıcında, GPU fikri vardı ve tüm grafik hesaplamaları CPU tarafından yapılıyordu. Bununla birlikte, grafik hesaplama yapmak için CPU kullanma hızı yavaştır, bu nedenle grafik hesaplamasına yardımcı olmak için özel bir grafik hızlandırıcı kartı tasarlanmıştır. Daha sonra NVIDIA, GPU'yu ayrı bir bilgi işlem birimi statüsüne yükselten GPU konseptini önerdi.

CPU genellikle mantıksal işlem birimi, kontrol birimi ve depolama biriminden oluşur. CPU'nun birden fazla çekirdeği olmasına rağmen, toplam sayı iki basamaktan fazla değildir ve her bir çekirdek yeterli önbelleğe sahiptir; CPU, yeterli sayıda ve mantıksal işlem birimine sahiptir ve dal kararını ve hatta daha karmaşık mantıksal yargıyı hızlandırmak için birçok donanıma sahiptir. Bu nedenle, CPU'nun süper mantıksal yeteneği vardır. GPU'nun avantajı çok çekirdekte yatmaktadır, çekirdek sayısı yüzlerce kişiye ulaşabilen CPU'nunkinden çok daha fazladır, her bir çekirdeğin nispeten küçük önbelleği vardır ve dijital mantık işlem birimlerinin sayısı az ve basittir. Bu nedenle, GPU, veri paralel hesaplama için CPU'dan daha uygundur

GPU'yu sınıflandırmanın iki yolu vardır, biri GPU ile CPU arasındaki ilişkiye, diğeri ise GPU'nun uygulama sınıfına dayanır. CPU ile olan ilişkiye göre, GPU bağımsız CPU ve GPU'ya bölünebilir. Bağımsız GPU, genellikle grafik kartının devre kartına kaynaklanır ve grafik kartının fanının altında bulunur. Bağımsız GPU, özel bir ekran belleği kullanır ve video belleği bant genişliği, GPU ile bağlantı hızını belirler. Entegre GPU genellikle CPU ile entegredir. Entegre GPU ve CPU, bir fan ve önbelleği paylaşır. Entegre GPU, entegre GPU'nun tasarımı, üretimi ve sürücüsü CPU üreticisi tarafından tamamlandığı için iyi bir uyumluluğa sahiptir. Ek olarak, CPU ve GPU'nun entegrasyonu nedeniyle, entegre GPU'nun alanı küçüktür; entegre GPU'nun performansı nispeten bağımsızdır ve entegre GPU'nun güç tüketimi ve maliyeti, CPU ve CPU'nun entegrasyonu nedeniyle nispeten bağımsızdır. Bağımsız GPU bağımsız video belleğine, daha geniş alana ve daha iyi ısı dağılımına sahiptir, bu nedenle bağımsız grafik kartının performansı daha iyidir; ancak karmaşık ve büyük grafik işleme ihtiyaçlarını karşılamak ve verimli video kodlama uygulamaları sağlamak için ek alana ihtiyaç duyar. Ancak, güçlü performans daha yüksek enerji tüketimi anlamına gelir, bağımsız GPU'lar ek güç kaynağı gerektirir ve maliyet daha yüksektir.

Uygulama terminalinin türüne göre pcgpu, sunucu GPU ve mobil GPU olarak ayrılabilir. Pcgpu PC'ye uygulanır. Ürün konumlandırmasına göre, entegre GPU veya bağımsız GPU kullanılabilir. Örneğin, PC ağırlıklı olarak hafif ofis ve metin düzenleme ise, genel ürün entegre GPU taşımayı seçecektir; PC'nin yüksek çözünürlüklü resimler üretmesi, videoları düzenlemesi, oyunları oluşturması vb. gerekiyorsa, seçilen ürün bağımsız bir GPU taşıyacaktır. Sunucu GPU'su, profesyonel görselleştirme, hesaplama hızlandırma, derin öğrenme ve diğer uygulamalar için kullanılabilen sunuculara uygulanır. Bulut bilişim ve yapay zeka gibi bir dizi teknolojinin geliştirilmesine göre, sunucu GPU'su esas olarak bağımsız GPU olacaktır. Mobil terminal gittikçe inceliyor ve terminalin dahili net alanı, çok işlevli modüllerin artması nedeniyle hızla azaldı. Aynı zamanda video ve görüntünün mobil terminal tarafından işlenmesi gerektiği kadarıyla, entegre GPU gereksinimleri karşılayabildi. Bu nedenle, mobil GPU genellikle entegre GPU'yu benimser.