işlemci gpu karşılaştırması. Bilgisayarınızdaki GPU nedir? GPU için güç

ders çalışıyor özellikler bilgisayar, GPU terimiyle karşılaşabilirsiniz. Bu dönem genellikle açıklanmaz basit terimlerle, bu nedenle kullanıcılar bunun tam olarak ne anlama geldiğini nadiren anlarlar. Bazen kullanıcılar GPU'yu bir video kartı olarak anlarlar, ancak bu tamamen doğru değildir. GPU aslında grafik kartının değil, grafik kartının bir parçasıdır. Bu yazıda, bir bilgisayarda GPU'nun ne olduğu ve ayrıca GPU'nuzu ve sıcaklığını nasıl öğreneceğiniz hakkında ayrıntılı olarak konuşacağız.

Kısaltma GPU, grafik işleme birimi olarak çevrilebilen Grafik İşlem Birimi anlamına gelir. Aslında, GPU tam olarak budur ve grafiklerin işlenmesinden sorumlu ayrı bir bilgisayar modülüdür. AT Bilgisayar GPU anakartta veya kendi ayrı kartında (video kartı) lehimlenen ayrı bir silikon çip olarak veya bir parçası olarak yapılabilir. İşlemci veya yonga seti ( Kuzey köprüsü).

Bir bilgisayarda GPU nasıl görünür?

GPU ayrı bir yonga olarak yapılmışsa, genellikle grafik işlemcisi olarak adlandırılır ve GPU, merkezi işlem biriminin veya yonga setinin bir parçasıysa, buna atıfta bulunmak için genellikle entegre grafik veya entegre grafik terimi kullanılır.

Bazı durumlarda, GPU terimi, tamamen doğru olmayan bir video kartı olarak anlaşılır, çünkü GPU tam olarak grafikleri işleyen çiptir (grafik işlemcisi) ve video kartı, grafik işlemeden sorumlu tüm cihazdır. Video kartı bir grafik işlemcisinden, bellekten oluşur, kendi kartına ve BIOS'a sahiptir.

Diğer bir deyişle, GPU, ayrı bir kart (video kartı) üzerinde bir silikon çip olan bir grafik işleme birimidir. Ayrıca GPU, merkezi işlem birimine (bilgisayarın ana yongası) yerleştirilmiş bir modül olarak anlaşılabilir. Her iki durumda da GPU, grafik işlemeye dahil olur.

AT modern koşullar GPU genellikle yalnızca grafik işleme için değil, aynı zamanda GPU ile CPU'dan daha verimli şekilde gerçekleştirilebilen diğer görevler için de kullanılır. Örneğin GPU, video kodlaması için kullanılır, makine öğrenme, bilimsel hesaplamalar.

Bilgisayarda hangi GPU'nun olduğunu nasıl öğrenebilirim?

Kullanıcılar genellikle bilgisayarlarında ne tür bir GPU kullanıldığıyla ilgilenirler. Aynı zamanda, GPU terimi çoğunlukla bir video kartı olarak anlaşılır. Bunun nedeni, kullanıcıların genellikle GPU ile değil, genel olarak grafik kartıyla ilgilenmesidir. Örneğin, uygun sürücüleri yüklemek ve kontrol etmek için video kartının adı gereklidir. minimum Gereksinimler bilgisayar oyunları. GPU'nun adı kullanıcı tarafından neredeyse hiçbir zaman istenmez.

Sonuç olarak, Aygıt Yöneticisi penceresi açılmalıdır. Burada "Video bağdaştırıcıları" bölümünde video kartının adı belirtilecektir.

Ancak, cihaz yöneticisi seçeneği en güvenilir değil. Video kartı için sürücü yüklemediyseniz, sistem kartı tanımayabilir ve aygıt yöneticisinde adı hakkında hiçbir bilgi olmayacaktır. Bu durumda, iletişim kurmak daha iyidir. üçüncü taraf programları. Örneğin, hepsini gösterecek bir program yükleyebilirsiniz. olası bilgi hakkında yüklü video kartı. Örneğin, GPU-Z'de video kartının adı, program penceresinin en üstündeki "Ad" satırında bulunabilir. Aşağıdaki ekran görüntüsü ekran kartının adını gösterir, bu NVIDIA GTX GeForce 950'dir.

Ayrıca GPU-Z'de GPU'nun adını (grafik işleme birimi) öğrenebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki ekran görüntüsü şunu gösteriyor: NVIDIA grafik kartı GTX GeForce 950, GM206 GPU'ya dayanmaktadır.

GPU sıcaklığı

GPU, bir bilgisayardaki en sıcak bileşenlerden biridir. CPU gibi, GPU da çok fazla ısı üretir ve verimli bir şekilde dağıtılması gerekir. Aksi takdirde, GPU aşırı ısınmaya başlayacak ve bu da yavaş performansa, çökmelere, bilgisayarın aşırı yüklenmesine ve hatta hasara yol açacaktır.

Bilmek GPU sıcaklığı yardımıyla mümkün özel programlar. Örneğin, daha önce bahsettiğimiz birini kullanabilirsiniz. eğer GPU-Z"Sensörler" sekmesine gidin, ardından video kartının mevcut durumu hakkında bilgi alabilirsiniz. Burada belirtilecek GPU frekansı, yüklemesi, sıcaklığı ve diğer parametreleri.

Yalnızca GPU'nun sıcaklığını değil, aynı zamanda diğer bilgisayar bileşenlerinin sıcaklıklarını da kontrol etmek istiyorsanız, bunun için programı kullanmak uygundur. Bu program tüm bileşenler için aynı anda sıcaklık, frekans, yük ve diğer parametreleri görüntüler.

Sıcaklığı kontrol ettikten sonra, soru genellikle ortaya çıkar. Bu sorunun kesin bir cevabı yoktur, çünkü farklı GPU'ların sonuçsuz olarak tolere edebilecekleri farklı sıcaklık limitleri vardır. Fakat, ortalama normal sıcaklık GPU:

• 55 °C'ye kadar rölanti;
• yük altında 80 °C'ye kadar;

GPU'nuzun sıcaklığı bu sınırların üzerine çıkarsa, aşırı ısınma olarak kabul edilebilir. Bu durumda bu değerleri normale döndürmek için grafik yongasının soğumasını iyileştirmeniz gerekiyor.

Gerekirse radyatöründe biriken tozu temizleyerek başlamalısınız. Soğutucu tozla aşırı derecede tıkanmışsa, bu GPU'nun sıcaklığını 5-10 derece artırabilir. Eğer bir basit temizlik soğutucu yardımcı olmuyor, o zaman termal macunu değiştirmeniz gerekiyor. Aşırı durumlarda, hava girişi ve çıkışı için birkaç fan ekleyerek bilgisayar kasasının havalandırmasını iyileştirebilirsiniz.

Akıllı telefon seçerken ilk olarak neye bakarız? Bir an için maliyet bir yana, ilk seçtiğimiz şey tabii ki ekran boyutu. Sonra kamera, RAM miktarı, çekirdek sayısı ve işlemcinin frekansı ile ilgileniyoruz. Ve burada her şey basit: sırasıyla daha fazla, daha iyi ve daha az, daha kötü. Ancak, içinde modern cihazlar Ayrıca GPU olarak da bilinen bir grafik işlemcisi kullanır. Nedir, nasıl çalışır ve neden bu konuda bilgi sahibi olmak önemlidir, aşağıda açıklayacağız.

GPU (Grafik İşlem Birimi), grafik işleme işlemleri ve kayan nokta hesaplamaları için özel olarak tasarlanmış bir işlemcidir. Kaynak yoğun oyunlar veya 3D grafiklere sahip uygulamalar söz konusu olduğunda, öncelikle ana işlemcinin çalışmasını kolaylaştırmak için vardır. Bir oyun oynadığınızda, GPU grafik, renk ve doku oluşturmaktan sorumludur, CPU ise yapay zeka veya oyun mekaniği hesaplamaları.

GPU mimarisi, CPU mimarisinden çok farklı değildir, ancak daha fazla optimize edilmiştir. etkili çalışma grafiklerle. GPU'yu başka hesaplamalar yapmaya zorlarsanız, kendisini en kötü yönden gösterecektir.

Ayrı olarak bağlanan ve üzerinde çalışan video kartları yüksek güç, yalnızca dizüstü bilgisayarlarda bulunur ve masaüstü bilgisayarlar. Android cihazlardan bahsediyorsak, entegre grafiklerden ve SoC (Chip-on-a-Chip) dediğimiz şeyden bahsediyoruz. Örneğin, Adreno 430 GPU işlemciye entegre edilmiştir.Çalışması için kullandığı bellek, Sistem belleği, masaüstü bilgisayarlardaki grafik kartlarına ise yalnızca kendilerine sunulan bellek tahsis edilir. Doğru, hibrit çipler var.

Birden çok çekirdeğe sahip bir işlemci yüksek hızlarda çalışırken, GPU'da çalışan birçok işlemci çekirdeği vardır. düşük hızlar ve yalnızca köşelerin ve piksellerin hesaplanmasıyla ilgilenir. Köşe işleme, çoğunlukla koordinat sistemi etrafında döner. GPU, ekranda üç boyutlu bir alan oluşturarak ve nesnelerin içinde hareket etmesine izin vererek geometrik görevleri yerine getirir.

Piksel işleme, çok fazla işlem gerektiren daha karmaşık bir işlemdir. işlem gücü. Bu noktada GPU çeşitli katmanları kaplar, efektler uygular, karmaşık dokular ve gerçekçi grafikler oluşturmak için her şeyi yapar. Her iki işlem de işlendikten sonra sonuç akıllı telefonunuzun veya tabletinizin ekranına aktarılır. Tüm bunlar siz oyun oynarken saniyede milyonlarca kez oluyor.


Tabii ki, GPU'nun çalışmasıyla ilgili bu hikaye çok yüzeysel, ancak doğru olanı oluşturmak için yeterli. Genel fikir ve yoldaşlarla veya bir elektronik satıcısıyla sohbeti sürdürebilir veya oyun sırasında cihazınızın neden bu kadar sıcak olduğunu anlayabilirsiniz. Daha sonra, belirli oyunlar ve görevlerle çalışırken belirli GPU'ların avantajlarını kesinlikle tartışacağız.

AndroidPit'e göre

Zaman geçtikçe, işlemciler daha güçlü ve çok çekirdekli hale geliyor. Video kartları da bilgi işlem birimlerinin sayısını artırmakta ve 3 boyutlu bir görüntü oluşturmanın yanı sıra, merkezi işlemcilerin bugüne kadar yaptığı görevleri çözmeye çalışmaktadır. Aynı zamanda, video kartı geliştiricileri, genel olarak sayılarla desteklenen performansta önemli bir artış vaat ediyor. Ancak soru hala devam ediyor - video kartlarının mimarisi, yüksek düzeyde paralelleştirilebilir görevlerin çözülmesi ve büyük veri dizilerinin akışlı işlenmesi için gerçekten daha uygun mu? Eğer öyleyse, neden biz çok çekirdekli işlemciler, belki de video kartlarındaki yükü "değiştirmeye" gerçekten değer mi? Bugün fiziksel hesaplamalar açısından CPU ve GPU arasındaki rekabetle ilgili olarak "kim kimi yenecek, balina mı fil mi?" sorusuna cevap vermeye çalışacağız. Bu materyal tam ve kapsamlı olduğunu iddia etmemektedir, ayrıca burada ele alınan konular, bilgi işlem alanındaki CPU ve GPU "rekabetinin" tek örneği değildir. Aslında, bu notlar yalnızca meslektaşlarla "kim daha güçlü, CPU veya GPU" hakkında bir tartışmanın sonucu olarak ortaya çıktı. Gecikmeden kontrol etmeye karar verildi, ama gerçekten - kim? İnanmayacaksınız ama yarışmanın sonucu o kadar da bariz olmadı ve sonuçlar her iki tarafı da şaşırttı. Ve neden oldu, şimdi göreceğiz. Bir test uygulaması olarak, 3DMark Vantage'ı ve özellikle pakette bulunan testlerden biri olan CPU Fiziği'ni almaya karar verdik. Genel olarak seçim, özel bir şeyden kaynaklanmıyor, "eldeki ne" diyebilirsiniz. Sadece 3DMark Vantage'da genellikle video kartlarını test ediyoruz ve hem CPU'da hem de NVIDIA video adaptörlerinde gerçekleştirilebilen bir "fizik" hesaplama testi içeriyor. Öyleyse, kimin "fiziği" daha hızlı düşündüğünü görelim.

Test ekipmanı

Karşılaştırma için üç işlemci aldık. Bunlardan biri zaten oldukça yaşlı - Intel çekirdek 2 Dörtlü QX6850. İkinci işlemci daha modern - AMD Phenom II X4 965. Üçüncüsü daha da modern - AMD Athlon II X4 620. Elbette bir tane daha Core i7 veya Core i5 almak gerekecekti ama o zamanlar başka testlerle meşguldüler. Ancak, "işlemci" kampının mevcut üç temsilcisi bile niteliksel ve niceliksel değerlendirmeler elde etmek için oldukça yeterli olacaktır.

Video kartlarına gelince, aşağıdaki üç NVIDIA modelini kullandık:

• GeForce 9500GT (32 birleşik işlemci)
• GeForce 9600GT (64 birleşik işlemci)
• GeForce GTX 260 (216 birleştirilmiş işlemci)

Test sürecinde sürekli değiştikleri için video kartlarının frekanslarını belirtmiyoruz.

Test yapmak

Bir CPU veya GPU'nun "güç yoğunluğu" olarak, 3DMark Vantage CPU Fizik Testindeki (saniyede kare olarak ölçülen) performans değerini, çekirdek veya gölgelendirici birimlerinin sayısına ve ayrıca frekansa bölünerek dikkate alacağız. megahertz'de. Yani, FPS / (MHz * hesaplama iş parçacığı sayısı) cinsinden "özgül gücü" ölçeceğiz. Aslında, bu değeri elde etmek için, CPU çekirdeklerinin sayısı ve video kartları için akış işlemcilerinin sayısı sabit olduğundan, farklı işlemci ve video kartları frekanslarında testteki FPS sayısını ölçmek kalır. Öyleyse başlayalım. CPU hala bilgisayarın "kalbi" olduğundan, onunla başlayalım. Görevimizi biraz daha zorlaştırmaya karar verdik ve aynı zamanda bu testteki CPU performansının sadece frekansta değil, aynı zamanda çekirdek sayısında da nasıl ölçeklendiğini bulmaya karar verdik. Çekirdekler, "Görev Yöneticisi"nde 3DMark Vantage için gerekli sayıda CPU çekirdeği eşleştirilerek "devre dışı bırakıldı". Bu method ideal değil, ancak görevlerimiz için oldukça yeterli. Bu arada, Intel Core 2 Quad QX6850 işlemcinin temelde bir alt tabaka üzerinde iki çekirdekten oluşmasına rağmen, bunun bu testte herhangi bir etkisi olmadı. Yani, iki çekirdeğin ortak bir 4 MB önbellek kullandığı ve her bir çekirdeğin 4 MB'lik bir önbellek kullandığı durum, hata payı dahilinde çakışan sonuçlar gösterdi. Peki, frekansta ölçekleme, işlemci çarpanı aşağı doğru değiştirilerek gerçekleştirildi, diğer sistem parametreleri değişmeden kaldı. Ne olduğunu görelim.

Gördüğünüz gibi frekans arttıkça testteki performans neredeyse lineer olarak artıyor. Teorik olarak, düz çizgiler orijinden başlamalıdır, çünkü sıfırdan CPU frekansı sadece herhangi bir sonuç almayacağız, yani sıfır FPS. Orijinden düz çizgiler çizelim ve deneysel eğrilerle ne kadar iyi uyuştuklarını kontrol edelim.

Çok ilginç sonuçlar var. Intel Core 2 Quad QX6850'nin sonuçları, düz çizgiler üzerinde neredeyse mükemmel bir şekilde ortaya çıkıyor (mimariden dolayı önbelleğin aralarındaki asimetrik dağılımından kaynaklanabilecek üç aktif çekirdek durumu hariç). AMD Athlon II X4 620'nin sonuçları da orijinden geçen çizgiye çok iyi uyuyor. Ancak AMD Phenom II X4 965 için her şey biraz daha karmaşık. Minimum frekansa karşılık gelen bir noktadan koordinatların orijinden düz bir çizgi çizersek, aşağıdaki noktalar bu düz çizgiden aşağı doğru sapar (bir ve iki aktif çekirdek için durum). Daha fazlasına karşılık gelen noktalardan geçen düz bir çizgi çizersek yüksek frekans CPU, 2000 MHz frekansındaki sonuçların düz çizginin üzerinde olduğu ortaya çıktı. Muhtemelen sonuçların bu davranışı, AMD Phenom'un üçüncü seviye bir önbelleğe sahip olmasıyla açıklanabilir. 2000 MHz'lik bir CPU frekansı ile çekirdekler ve L3 önbellek eşzamanlı olarak çalışır, bu nedenle sonuç maksimum olur. Çekirdek frekansı arttıkça, işlemcinin L3 önbellek frekansı değişmeden kalır ve bazı gecikmelere neden olabilir, bu nedenle sonuçlar, eğimi daha düşük olan düz bir çizgiye "gider". Şimdi bu testte söz konusu işlemcilerin "güç yoğunluğunu" hesaplayalım. Bunun esasen bir teğet eğim faktörü olduğunu ve ayrıca ilgili CPU çekirdeği sayısına bölündüğünü hatırlayın. Sonuçlar aşağıdaki tabloda gösterilmiştir.

"Belirli güç" CPU, FPS / (MHz * çekirdek sayısı)
Çekirdek sayısı	Çekirdek 2 Dörtlü 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

Şaşırtıcı bir şekilde, 3DMark Vantage'daki "fizik" hesaplamalarında, AMD işlemciler biraz göster En iyi skorlar bir temsilciden daha Intel mimarileriÇekirdek 2 Dörtlü. Şimdi NVIDIA GPU'ların ne tür bir "güç yoğunluğu" göstereceğini görelim. Video işlemcisi oldukça karmaşık bir cihaz olduğundan, soru ortaya çıktı - bu "özgül gücü" genel olarak nasıl hesaplayabiliriz? Gölgelendirici birimleri esas olarak hesaplamalarda yer aldığından, bu özel parametreye dayalı olarak sonuç grafiklerinin oluşturulmasına karar verildi. ROP bloklarının frekansına gelince, belirli bir gölgelendirici frekansı için mümkün olan maksimum değer olarak seçilmiştir. Sonuç olarak, gölgelendirici birimlerinin frekansının ROP birimlerinin frekansına göre minimum oranı ikiye eşittir. Tüm testler boyunca korunan bu frekans oranıydı. Testin bu kısmı için kullandık test standı Core 2 Quad QX6850'ye dayalı, çalışma frekansı işlemci - 3600 MHz, dört çekirdeğin tümü aktif. Sonuçlar aşağıdaki grafikte gösterilmiştir.

Gördüğünüz gibi, bu testte, mutlak anlamda video kartları, performansta merkezi işlemcilerin önemli ölçüde önündedir. Ayrıca, minimum frekanslarda bulunan en zayıf modeller bile, 3600 MHz frekanslı dört çekirdekli bir CPU'dan daha hızlıdır. Ancak sonuç satırlarının davranışı, CPU'lar için gördüklerimizden biraz farklıdır. Bu, aşağıdaki çizelgede daha ayrıntılı olarak görülebilir.

Bu grafikte, video kartlarının minimum çalışma frekanslarına karşılık gelen noktalardan düz çizgiler çizdik. Ortaya çıktığı gibi, orijinde birleşmiyorlar, ancak y eksenini yaklaşık 20 FPS'de geçiyorlar. Garip, değil mi? Anlaşıldığı üzere, garip bir şey yok ve çizgilerin davranışı oldukça doğal. Bunun için bakman yeterliydi. CPU yükü test sırasında - her bir çekirdek için %100'e ulaştı. 1 numaralı grafikteki verilere dönersek, Intel Core 2 Quad QX6850 @ 3600 MHz işlemci üzerinde yapılan test sonucunun tam olarak 18 FPS olduğunu görmek kolaydır. İşlemci frekansını düşürmeyi ve aktif çekirdek sayısını düşürmeyi denedik ve GPU sonuç satırlarının dikey kayma seviyesi bu testte CPU performansıyla iyi bir doğrulukla eşleştiğinde her seferinde. Sonuç çizgilerinin oluşturulmuş düz çizgilerden sapmasına gelince, bu daha basit bir şekilde açıklanmıştır - şuradan başlayarak: Belli bir an gölgelendirici bloklarının bir kısmı görünüşe göre tam olarak yüklenmemiş. Belki de etkiler Sınırlı Fırsatlar testin yükünü paralel hale getirmek için veya belki video işlemcisinin mimarisindeki bazı kısıtlamalar bir rol oynar. Her neyse, GPU'nun "güç yoğunluğunu", daha önce olduğu gibi, oluşturulan çizgilerin eğimini akış işlemcilerinin sayısına bölerek hesaplayalım. Elde edilen sonuçlar aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. Ayrıca Intel Core 2 Quad QX6850'nin "güç yoğunluğunu" da gösterir.

	"Özel Güç"	Gecikme katsayısı CPU'dan GPU
Intel Core 2 Quad QX6850	0.00124
9500gt (32 gölgelendirici)	0.00084	1.48
9600gt (64 gölgelendirici)	0.00063	1.97
GTX260 (216 gölgelendirici)	0.00050	2.46

İnanması zor, ancak 3DMark Vantage CPU Fizik Testinde, günümüz standartlarına göre oldukça eski bir "özgül güç", CPU'nun modern NVIDIA'nın "özgül gücünden" en az bir buçuk kat daha büyük olduğu ortaya çıkıyor. video işlemciler Paradoksal sonuç budur. Ancak GPU üzerindeki hesaplamaları merkezi işlemciler lehine terk etmeyi kesinlikle önermiyoruz. GPU'nun başka bir kozu daha var - tüketilen güç watt başına daha yüksek performans. Bu tahminleri yapmak zor değil, bu yüzden bu fırsatı okuyuculara bırakıyoruz. Peki, çerçevede elde edilen CPU ve GPU'nun mutlak sonuçlarını karşılaştırırsak Bu test, sonra modern işlemciler büyümeleri uzun sürmez. Ancak, işlemci geliştirmenin başarısını inkar etmemek gerekir. Çok uzun zaman önce, hız aşırtmalı altı çekirdekli işlemci Intel Core i9 Gulftown test sonuçları yayınlandı. 5892 MHz'e hız aşırtmalı bu işlemci, 3DMark Vantage CPU Fizik Testinde 63.01 FPS gösterdi. Yeniliğin "özgül gücünü" hesaplarsak, "özgül güçten" 1,44 kat daha fazla olan 0.00178 FPS / (MHz * çekirdek sayısı) değerini elde ederiz. işlemci çekirdeği 2 Dörtlü QX6850. Yani artışın %44'ü faydalardan dolayı sağlanmaktadır. Çekirdek mimariler i9 ve HyperThreading teknolojileri. Ve çözülmekte olan görevlerin tüm cephesinde CPU ve GPU arasında henüz doğrudan bir çatışma olmamasına rağmen, aralarında şiddetli rekabetin nerede ortaya çıkacağını kim bilebilir. 2,7 TFLOPS işlem gücüne sahip AMD Radeon HD 5870'in yanı sıra bahsetmeye değer. Microsoft DirectX Hesaplamaları GPU'ya kaydırmanıza izin veren Compute Shader teknolojisi desteği ile 11. Bu sadece başlangıç...

CPU'lar ve GPU'lar birbirine çok benzer, her ikisi de yüz milyonlarca transistörden yapılmıştır ve saniyede binlerce işlemi gerçekleştirebilir. Ama bu ikisi arasındaki fark nedir önemli bileşenler herhangi bir ev bilgisayarı?

Bu yazımızda CPU ile GPU arasındaki farkın ne olduğunu çok basit ve erişilebilir bir şekilde anlatmaya çalışacağız. Ama önce bu iki işlemciyi ayrı ayrı ele almamız gerekiyor.

CPU (Merkezi İşlem Birimi veya Merkezi İşleme Cihazı) genellikle bilgisayarın "beyni" olarak adlandırılır. Merkezi işlem biriminin içinde, yardımı ile yaklaşık bir milyon transistör vardır. çeşitli hesaplamalar. Ev bilgisayarları tipik olarak, saat hızları yaklaşık 1 GHz ila 4 GHz olan 1 ila 4 çekirdeğe sahip işlemcilere sahiptir.

İşlemci güçlü çünkü her şeyi yapabilir. Bir bilgisayar bir görevi gerçekleştirebilir çünkü işlemci bu görevi gerçekleştirebilir. Programcılar, modern CPU'lar arasında paylaşılan geniş talimat setleri ve devasa işlev listeleri sayesinde bunu başarabildiler.

GPU nedir?

GPU (Grafik İşlem Birimi veya Grafik İşlem Birimi), çok özel bilgi işlem ve grafik görüntüleme için optimize edilmiş özel bir mikroişlemci türüdür. GPU, CPU'dan daha düşük bir saat hızında çalışır, ancak çok daha fazla işlemci çekirdeğine sahiptir.

GPU olduğunu da söyleyebilirsiniz. özel CPU belirli bir amaç için yapılmıştır - video oluşturma. Oluşturma sırasında GPU büyük miktar basit matematiksel hesaplamalar yapar. GPU, aynı anda çalışacak binlerce çekirdeğe sahiptir. Her bir GPU çekirdeği CPU çekirdeğinden daha yavaş olmasına rağmen, basit işlemler için hala daha verimlidir. Matematiksel hesaplamalar grafikleri görüntülemek için gereklidir. Bu muazzam paralellik, GPU'yu modern oyunların gerektirdiği karmaşık 3D grafikleri oluşturma yeteneğine sahip kılan şeydir.

CPU ve GPU arasındaki fark

GPU, CPU'nun yapabildiklerinin yalnızca bir alt kümesini yapabilir, ancak bunu inanılmaz bir hızda yapar. GPU, binlerce piksel üzerinde zaman açısından kritik hesaplamalar yapmak ve süreçte karmaşık 3D grafikler oluşturmak için yüzlerce çekirdek kullanacak. Ama başarmak için yüksek hızlar GPU, tekrarlayan işlemler gerçekleştirmelidir.

Örneğin, Nvidia GTX 1080. Bu ekran kartında 2560 shader çekirdeği var. Bu çekirdekler sayesinde Nvidia GTX 1080, tek bir saat döngüsünde 2560 talimat veya işlemi gerçekleştirebilir. Resmi %1 daha parlak hale getirmek istiyorsanız, GPU bunu çok zorlanmadan halledebilir. Ancak dört çekirdekli Intel Core i5 CPU, döngü başına yalnızca 4 talimat yürütebilir.

Ancak, CPU'lar GPU'lardan daha esnektir. CPU'lar var Daha büyük set daha geniş bir işlev yelpazesi gerçekleştirebilmeleri için talimatlar. CPU'lar ayrıca daha yüksek maksimum saat hızlarında çalışır ve bilgisayar bileşenlerinin giriş ve çıkışını kontrol etme yeteneğine sahiptir. Örneğin, CPU ile entegre edilebilir. sanal bellek bir modern başlatmak için gerekli olan işletim sistemi. GPU'nun yapamayacağı şey tam olarak budur.

GPU hesaplama

GPU'lar işleme için tasarlanmış olsalar da daha fazlasını yapabilirler. Grafik işleme, sadece bir tür tekrarlayan paralel hesaplamadır. gibi diğer görevler bitcoin madenciliği ve şifre kırıcılar, aynı türden büyük veri kümelerine ve basit matematiksel hesaplamalara dayanır. Bu nedenle bazı kullanıcılar grafik dışı işlemler için video kartlarını kullanır. Bu fenomene GPU Hesaplaması veya GPU hesaplaması denir.

sonuçlar

Bu yazıda CPU ve GPU'yu karşılaştırdık. GPU ve CPU'nun benzer hedeflere sahip olduğu, ancak farklı hesaplamalar için optimize edildiği herkes için netleşti. Fikrinizi yorumlara yazın, cevaplamaya çalışacağım.

ana çip anakart- Bu, merkezi işlem birimidir (CPU - Merkezi İşlemci Birimi). Merkezi, çünkü bir veri yolu sistemi ve bir yonga seti yardımıyla diğer tüm alt sistemleri kontrol ediyor.

Ekrandaki bilgilerin görselleştirilmesini ve görüntülenmesini kontrol eden alt sisteme video sistemi denir. Bir video kartı şeklindeki bir yuva aracılığıyla anakarta entegre edilmiştir. Video kartı - mühendislik çözümü ve kendi işlemcisine (dolayısıyla GPU) sahip bir karttır ve Veri deposu.

Ekran kartında GPU NVidia Nv45

Aşağıdakileri vurgulamak için video kartındaki işlemciye GPU (Grafik İşlemci Birimi) adı verilir:

1. işlemci nedir.
2. Merkezi değil, yani CPU için bir köle.
3. Özel verileri - grafikleri işlemeye odaklanmış olması.

GPU'nun anakart üzerindeki konumu

Grafik işleme, veri işlemede bir uzmanlık olduğundan, GPU özel bir CPU'dur. Mantıksal olarak, uzmanlaşma GPU'nun CPU'dan ayrılmasıyla, fiziksel olarak GPU'nun farklı şekilde düzenlenmesiyle ifade edilir.

CPU düzinelerce çekirdek içerir, GPU - binlerce

GPU'nun bu fiziksel uygulaması, binlerce paralel işleme görevini yerine getirme ihtiyacı ile doğrulanır. Merkezi işlem birimi veri odaklıdır - uzun ve sıralı görevler.

Modern bir CPU (CPU), bir grafik işleme birimi içerebilir.

Ek ile dört çekirdekli işlemci grafik çekirdeği GPU

Bu çözüm, merkezi işlemcide yerleşik olarak bulunan GPU sayesinde bilgisayarın video kartı olmadan çalışmasını sağlar. Bu, enerji tüketimini %30 ila %180 oranında azaltır. İşlemcinin maliyeti aynı zamanda% 20'den fazla artmaz.

Bu uygulamanın ana dezavantajı, zayıf performans. Bu çözüm için uygundur ofis bilgisayarları, belgeler ve veritabanlarıyla çalıştıkları, ancak modern bilgisayar oyunuüzerinde çalıştıramazsınız, Photoshop yavaşlar ve AutoCAD sıkıca donabilir.

Bir bilgisayarda GPU nasıl tanınır

Kullanıcı için GPU, yalnızca bir işlemci olmasına rağmen, video kartıyla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Hangisini bil grafik bağdaştırıcısı bir bilgisayara yüklenmiş üç durumda yararlıdır:

• sürücüleri kurarken veya güncellerken;
• bir bilgisayarı sistem gereksinimleri açısından değerlendirirken yazılım;
• arkadaşlarına övünmek için.

Tüm sürücüler bilgisayarda yüklüyse, en hızlı yol, video bağdaştırıcıları bölümündeki aygıt yöneticisine bakmaktır:

GPU'yu Aygıt Yöneticisinde Görüntüle

Sürücüler yüklü değilse, aygıt yöneticisi yalnızca bilinmeyen cihazlar:

Sürücü yoksa Aygıt Yöneticisi'nde GPU

Bu durumda indir CPU-Z yardımcı programı, başlatın ve "Grafikler" sekmesine gidin (İngilizce sürümdeki grafikler):

GPU'yu şurada görüntüle: CPU-Z programı

helpadmins.ru

Bilgisayardaki GPU nedir?

Herkese merhaba GPU, bir ekran kartının, daha doğrusu bir grafik işlemcisinin tanımıdır. Bu kelime, yani kısaltma genellikle bazı özelliklerde, örneğin özelliklerde bulunabilir. Intel işlemci Yerleşik ekran kartı anlamına gelen Entegre GPU diye bir şey var. Bu doğru, gerçekten yerleşik, video çipi tam işlemcide oturuyor, bu haber değil, eskisi gibi.

Yani, zaten bir sonuç çıkardık, GPU bir vidyuha. Ama başka neyi anlamak önemlidir? GPU'nun özelliklerde bulunduğunu yazdım, doğru ama buna ek olarak sıcaklık gösteren programlarda da bulunabilir. Bu tür programları bildiğinizi düşünüyorum.. Peki ya bilmiyorsunuz kısacası her halükarda şimdi ne yazacağımı bilmenizde fayda var. Anlamına geliyor Konuşuyoruz GPU sıcaklığı hakkında. Birçoğu vidyuha'nın 80 derecede bile çalışabileceğini iddia ediyor, ancak bunun çok yüksek bir sıcaklık olduğunu beyan ediyorum! Ve genel olarak, 70'in üzerinde norm olmadığını düşünüyorum!

Bu arada GPU, Grafik İşleme Birimi anlamına gelir.

Ve işte grafik yongasının kendisi, yani GPU, bu yüzden tahtada oklarla belirttim:

Ama o zaman sıcaklık nedir? 60 dereceye kadar, maksimum 66, peki, 70 derece zaten tavan ... Ama daha yüksek, bunun artık çok iyi olmadığını düşünüyorum, sadece böyle bir sıcaklık kesinlikle hizmet ömrünü uzatmayacak, benimle aynı fikirde misin? Eh, hala var ilginç nokta, kısacası, eğer vidyukha düzgün bir şekilde ısıtılırsa, o zaman kahretsin, ısısını da kasaya atar, peki, belli ki içinde havalı olmayacak ve o zaman süreç ısınacak, kısacası eğlenceli olacak! Cihazın ömrünü azaltabilecek şeyin SICAKLIK olduğunu unutmayın! İşte eski anakartlarda Yüksek sıcaklık elektrolitik kapasitörler patladı.. Bana inanmıyorsanız internette kendiniz arayabilirsiniz..

Peki, söyle bana, buradaki her şeyi anladın mı? Dürüst olmak gerekirse, umarım öyledir! Pekala, bir şeyler yanlışsa, çok, çok üzgünüm!

Ana! grafik kartı 05/17/2017

virtmachine.com

GPU'nun anlamı nedir?

GPU (Grafik İşlem Birimi)

GPU (grafik işleme birimi) - bilgisayarlarda, dizüstü bilgisayarlarda grafikleri işlemekten sorumlu yüksek teknoloji ürünü bir cihaz, cep telefonları. Modern GPU'lar, işlemeyi çok verimli hale getiren özel bir ardışık düzen mimarisine sahiptir. grafik bilgi Tipik bir CPU ile karşılaştırıldığında. parçası olarak kullanılabilir ayrık grafik kartı, ve entegre çözümlerde (kuzey köprüsüne veya hibrit işlemciye gömülü).

Ana GPU farklılıkları CPU'dan:

1. Mimari (grafik doku işlemeye maksimum vurgu)
2. Sınırlı yürütme komutları seti

Yüksek hız ve güç GPU işlemcilerüzerinde verilen zaman inşaat mimarisinin özellikleri nedeniyle. Modern CPU'lar 2-6 çekirdekten oluşuyorsa, GPU aynı anda yüze kadar çekirdek kullanan çok çekirdekli bir yapı olarak kabul edilir. CPU, bilgileri sırayla işlemek üzere tasarlanmıştır ve GPU, çok iş parçacıklı işlemler için tasarlanmıştır. paralel çalışma bir dizi bilgi ile.

windows-gadjet.ru

GPU nedir ve ne işe yarar?

Bir grafik işlemcisi veya İngilizce GPU - Grafik İşlem Birimi - bir mikro devre, bir video adaptörünün (video kartı) veya ana kartın parçası olan bir çip olan bir cihazdır.

GPU, görüntünün oluşturulmasından (renderlenmesinden) sorumludur.

Basitleştirilmiş, GPU'nun rolü ve önemi şu şekilde tanımlanabilir:

GPU, bir görüntü oluşturmak için gereken işleme verilerini merkezi işlem biriminden (CPU) alır, daha sonra bunları işler ve sonraki işlemler için hazırlar, böylece görüntü oluşturma sürecini büyük ölçüde hızlandırır ve merkezi işlemci üzerindeki yükü azaltır.

GPU isteğe bağlı bileşen, işi merkezi olan tarafından yapılabilir.

Merkezi işlemciden farklı olarak, mimarilerdeki (yapılar, cihazlar) farklılık nedeniyle grafik işlemcisi, belirli işlem türlerini onlarca, yüzlerce, binlerce kat daha hızlı işleme yeteneğine sahiptir, örneğin bir görüntü oluşturmak için veri işleme ve daha fazlası.

GPU ayrı olabilir, yani anakartın genişletme yuvasına takılı bir genişletme kartı (aygıt) olarak uygulanan bir video kartının parçası olabilir.Bu durumda, her şey ek bileşenler birinde bulunur baskılı devre kartı herhangi bir zamanda kolayca çıkarılabilir veya değiştirilebilir.

Veya entegredir, cihazın anakartının bir parçasıdır.Bu durumda, grafik işlemcisi anakartta bulunur, tüm ek bileşenler yakınlarda bulunur. içinde uygulandı kişisel bilgisayarlar, akıllı telefonlar, oyun konsolları ve benzeri.

19-06-2017, 20:38 Ayrıntı Görünümü

www.detaillook.com

NVIDIA GPU ve GPU vs CPU karşılaştırması

Bulut bilişim tüm endüstrileri kökten değiştirdi, veri merkezlerini demokratikleştirdi ve işletmelerin çalışma prensiplerini tamamen değiştirdi. Şirketin en önemli varlıkları artık seçtiğiniz sağlayıcı ile bulutta saklanıyor. Ancak çıkartmak için maksimum fayda mevcut veriler, uygun bir yüksek performanslı bilgi işlem çözümü gereklidir.

NVIDIA yazılımı derin öğrenme dünyanın en hızlı GPU'larında en iyi performansı sunmak için tasarlandı ve optimize edilmiş çerçeveler içeriyor derin öğrenme, kitaplıklar, sürücüler ve işletim sistemi. Bu birleşik yazılım, TITAN X ve GeForce GTX 1080Ti grafik kartlarından DGX sistemlerine ve buluta kadar birden fazla bilgi işlem platformunda çalışır ve 7/24 kullanılabilir.

GPU bulut bilişim, tüm büyük bulut platformlarında talep üzerine de mevcuttur.

UYGULAMALAR GPU ÜZERİNDE NASIL HIZLANIR?

GPU, uygulamanın çok fazla işlem gücü gerektiren kısımlarını işlerken, uygulamanın geri kalanı CPU üzerinde çalışır. Kullanıcının bakış açısından, uygulama çok daha hızlı çalışır.

GPU ve CPU arasındaki farkı anlamanın kolay bir yolu, görevleri nasıl gerçekleştirdiklerini karşılaştırmaktır. CPU, sıralı işleme için optimize edilmiş birkaç çekirdekten oluşurken, GPU, aynı anda birden fazla görevi gerçekleştirmek için tasarlanmış binlerce daha küçük ve daha fazla güç verimli çekirdeğe sahiptir.

GPU için binlerce çekirdekten oluşur verimli işleme paralel görevler

GPU ve CPU'yu karşılaştırmak için aşağıdaki videoyu izleyin

Video: "MythBusters gücü gösteriyor GPU hesaplama CPU'ya karşı" (01:34)

En iyi 10 HPC uygulamasından 9'u dahil olmak üzere 400'den fazla uygulama GPU hızlandırmasını almış durumda ve tüm kullanıcıların GPU'lar görevleri için önemli performans iyileştirmeleri sağlayabilir. Çalıştığınız uygulamanın sahip olup olmadığını görmek için uygulama dizinimize bakın. GPU hızlandırma(PDF 1.9 MB).

Uygulamanıza GPU hızlandırması eklemenin üç ana yöntemi vardır:

• GPU için optimize edilmiş kitaplıkları kullanın
• Kodunuzu otomatik olarak paralel hale getirmek için derleyiciye yönergeler veya "ipuçları" ekleyin
• C ve Fortran gibi zaten bildiğiniz programlama dilleri için uzantıları kullanın

CUDA paralel programlama modeliyle bir GPU'nun nasıl kullanılacağını öğrenmek çok kolaydır.

Geliştiriciler için ücretsiz çevrimiçi sınıflar ve kaynaklar CUDA Bölgesinde mevcuttur.