Nei dispositivi informatici, abbiamo un'unità di elaborazione che elabora i dati. Questa unità è nota come unità di elaborazione centrale. I compiti principali di questa unità includono la codifica e la decodifica dei dati, l'archiviazione dei dati, l'elaborazione e la compilazione dei dati, l'esecuzione dei dati, ecc. La frequenza del processore determina la velocità di elaborazione o di funzionamento del dispositivo. Quando si lavora su una grande quantità di dati, è necessaria una maggiore memoria. Oggi, con l'aumento delle tecniche di elaborazione delle immagini, stiamo godendo di immagini ad alta definizione, grafica chiara, ecc. Le operazioni matematiche richieste per queste tecniche sono molto enormi e richiedono un'unità di elaborazione più veloce. Per ovviare a questo problema, la GPU (Graphical Processing Unit) è entrata in scena.
Cos'è un'unità di elaborazione grafica?
Le unità di elaborazione vengono impiegate per eseguire calcoli in un dispositivo di elaborazione. Con l'avvento di concetti tecnologici come immagini 3D, streaming video ad alta definizione, grafica, ecc. Vengono introdotti. Per implementare questi concetti su un dispositivo hardware è necessario eseguire operazioni matematiche grandi e complesse e con maggiore velocità.
L'unità di elaborazione centrale, sebbene abbia un'alta frequenza, non è in grado di elaborare in modo efficace i calcoli di così ampia scala. Quindi, è stata introdotta un'unità di elaborazione dedicata per eseguire calcoli più grandi con alta frequenza. Questa unità di elaborazione è stata chiamata unità di elaborazione grafica. La GPU è un dispositivo elettronico specializzato utilizzato principalmente per i calcoli basati sulla computer grafica e l'elaborazione delle immagini. Questi sono incorporati nel file SoC insieme al microprocessore o al processore principale o disponibili come chip stand-alone con unità di memoria dedicate.
Funzioni computazionali
Per i calcoli relativi alla computer grafica 3D, GPU utilizza i transistor presenti nel suo design. I calcoli intorno alla grafica 3D includono operazioni geometriche come rotazione e traslazione dei vertici in diversi sistemi di coordinate, mappatura delle texture e rendering di poligoni. Molte recenti funzioni della GPU includono anche la funzionalità della CPU, il sovracampionamento e le tecniche di interpolazione per ridurre l'aliasing.
Oggi c'è stato un enorme aumento nell'uso della GPU con l'aumento delle tecnologie di deep learning e machine learning. Per addestrare un modello di apprendimento profondo è necessario eseguire un numero maggiore di calcoli complessi. L'utilizzo della GPU ha reso più semplice l'addestramento di modelli di machine learning.
Le unità di elaborazione grafica risultano essere 250 volte più veloci della CPU. Nella decodifica video con accelerazione GPU, la GPU esegue le parti del processo di decodifica video e della post-elaborazione video. Le API comunemente utilizzate per questo scopo sono DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Qui DxVA è per il sistema operativo basato su Windows e gli altri sono per sistemi operativi basati su Linux e Unix. XvMC può decodificare solo video codificati con MPEG-1 e MPEG-2.
I processi di decodifica video che possono essere eseguiti dalla GPU sono i seguenti:
- Compensazione del movimento
- Trasformata del coseno discreta inversa
- Trasformata coseno discreta modificata inversa.
- Filtro di deblock in loop
- Previsione intra-frame
- Quantizzazione inversa
- Decodifica a lunghezza variabile
- Deinterlacciamento spazio-temporale
- Rilevamento automatico della sorgente interlacciata
- Elaborazione bitstream
- Perfetto posizionamento dei pixel
Architettura dell'unità di elaborazione grafica
La GPU viene solitamente utilizzata come coprocessore insieme alla CPU. In questo modo, la CPU può eseguire calcoli scientifici e ingegneristici di uso generale con una frequenza più elevata. Qui, la parte del codice che richiede molto tempo e calcoli viene spostata sulla GPU mentre il codice rimanente funziona ancora sulla CPU. La GPU esegue l'elaborazione parallela del codice, aumentando così le prestazioni del sistema. Questo tipo di elaborazione è noto come calcolo ibrido.
Architettura dell'unità di elaborazione grafica
A differenza della CPU che contiene da due a otto core della CPU, la GPU è composta da centinaia di core più piccoli. Tutti questi core lavorano insieme nell'elaborazione parallela. Per utilizzare efficacemente le funzioni dell'architettura di elaborazione parallela della GPU, gli sviluppatori di applicazioni di NVIDIA hanno progettato un modello di programmazione parallela chiamato 'CUDA'.
L'architettura della GPU differisce in base al modello. L'architettura generale della GPU è costituita da più cluster di elaborazione. Questi cluster contengono più multiprocessori di streaming. Qui, ciascuno degli streaming multiprocessori contiene uno strato di cache di istruzioni di livello 1 insieme ai suoi core associati.
Moduli GPU
In base alla loro funzionalità e ai metodi di elaborazione, sono disponibili sul mercato diverse forme di GPU. Esistono due forme principali di GPU nei personal computer: scheda grafica dedicata, grafica integrata. La scheda grafica dedicata è anche nota come GPU discreta. La grafica integrata è anche nota come architettura di memoria unificata, soluzioni grafiche condivise.
La maggior parte delle GPU sono progettate considerando la loro applicazione come per l'elaborazione grafica 3D, giochi, ecc. GeForceGTX è specificamente progettato per il gioco, Nvidia Titan è progettato per il cloud computing, Nvidia Quadro è progettato per workstation e animazioni 3D, Nvidia Tesla progettato per il cloud workstation e formazione sull'intelligenza artificiale, Nvidia Drive PX progettato per l'auto automatizzata, ecc ...
Scheda grafica dedicata
I sistemi con GPU dedicata sono noti come 'Sistemi DIS'. Qui il dedicato si riferisce al fatto che questi chip GPU hanno un apposito RAM utilizzato esclusivamente dalla carta. Questi sono solitamente interfacciati con la scheda madre utilizzando slot di espansione come PCI Express o Accelerated Graphics Port. Questi chip possono essere facilmente sostituiti o aggiornati. A causa delle dimensioni e dei vincoli di peso, la GPU dedicata sui computer portatili è interfacciata tramite uno slot non standard.
Unità di elaborazione grafica integrata
Questo tipo di GPU non dispone di un'unità RAM dedicata. Invece, utilizza una parte della memoria del computer per il suo funzionamento. Questa GPU può essere integrata sulla scheda madre come parte del suo chipset o costruita sullo stesso die con la CPU. Questi hanno una capacità inferiore rispetto alla scheda grafica dedicata ma sono meno costosi da implementare. Intel HD Graphics e AMD Accelerated Processing Unit sono gli esempi di questa GPU.
Elaborazione grafica ibrida
La funzionalità di questa GPU si trova tra la scheda grafica dedicata e la scheda grafica integrata. Questo utilizza una parte della memoria di sistema e ha anche una piccola cache di memoria dedicata. Questa cache dedicata compensa l'elevata latenza della RAM. L'hyper memory di ATI e la TurboCache di Nvidia sono le unità di elaborazione grafica ibrida comunemente utilizzate.
GPU di elaborazione in streaming e di elaborazione generale
Questi sono comunemente chiamati GPGPU. L'unità di elaborazione grafica per scopi generici viene comunemente utilizzata come processore di flusso modificato per eseguire i kernel del computer. Usando questo concetto, l'enorme potenza di calcolo del moderno shader dell'acceleratore grafico viene utilizzata come potenza di calcolo per scopi generali. Per operazioni vettoriali massicce, questo metodo offre prestazioni superiori rispetto a una semplice CPU.
GPU esterna
Simile a un disco rigido esterno di grandi dimensioni, questa unità di elaborazione grafica è presente anche all'esterno dell'unità computer. Questi sono anche collegati esternamente ai computer portatili. I laptop di solito hanno una buona quantità di RAM e una CPU sufficientemente potente. Invece di un potente processore grafico, i laptop sono integrati con un chip grafico integrato meno potente ma più efficiente dal punto di vista energetico. Questi non sono abbastanza potenti per eseguire grafica di gioco e non supportano giochi con grafica superiore. Quindi, questa GPU esterna viene utilizzata con i laptop per prestazioni più elevate.
Con la crescente domanda di grafica elevata e buone risoluzioni delle immagini, aumenta anche la domanda di GPU più potenti. Con la disponibilità di una potente GPU, è possibile ottenere molto di più nel campo delle tecnologie di elaborazione elevata come il machine learning e il deep learning. La GPU ha anche accelerato un enorme boom nel settore dei giochi. Sono stati lanciati molti giochi ad alta grafica che utilizzano appieno la potenza della GPU. Quale tipo di GPU può essere collegato esternamente ai laptop?
Domande frequenti
1). Una GPU è una scheda grafica?
Una scheda grafica presente sul dispositivo di elaborazione è un'intera parte hardware. Considerando che una GPU è un chip presente sulla scheda grafica.
2). Qual è una CPU o una GPU più veloce?
Oggi la GPU è disponibile con unità di memoria più grandi, maggiore potenza di elaborazione e maggiore larghezza di banda della memoria rispetto alla CPU tradizionale. Quindi, la GPU risulta essere da 50 a 100 volte più veloce della CPU.
3). Quanti core ha una GPU?
La GPU esegue il calcolo parallelo. Ha centinaia di core più piccoli che lavorano insieme. Questo enorme calcolo parallelo conferisce alla GPU la sua potenza di calcolo superiore.
4). RTX o GTX sono migliori?
Rispetto alla GTX 1080 Ti, RTX 2080 ha una tecnologia più recente e offre prestazioni migliori e più veloci. RTX ha un costo inferiore rispetto a GTX.
5). Una GPU può sostituire una CPU?
La GPU è più veloce della CPU. Eseguono l'attività molto velocemente eseguendo molte attività alla volta. Ma può eseguire solo alcune operazioni a frequenza più alta e tutte le altre esecuzioni come la gestione degli interrupt, l'archiviazione dei dati vengono eseguite dalla CPU. No, la GPU non può sostituire una CPU.
