Si tu t’es jamais vraiment demandé qu’est-ce qu’un GPU, en quoi il consiste et comment cela fonctionne, alors vous êtes au bon endroit.
Dans cet article, nous aborderons ce sujet assez controversé mais intéressant et vous comprendrez pourquoi ce composant est important sur votre ordinateur.
Le GPU pour ainsi dire, aide à convertir les interfaces graphiques convivialité dans des icônes et des designs visuellement attrayants au lieu de rames de lignes noires et blanches. C’est un moyen assez clair de comprendre pourquoi il est important dans le matériel informatique.
Les GPU sont bien connus dans les jeux sur PC (ordinateur personnel), permettant une reproduction graphique fluide et de haute qualité. Les développeurs ont également commencé à utiliser les GPU pour accélérer les charges de travail dans des domaines tels que l’intelligence artificielle (IA).
À quoi servent les GPU aujourd’hui?
Aujourd’hui, les puces graphiques s’adaptent à une plus grande variété de tâches que celles pour lesquelles elles avaient été conçues à l’origine, en partie parce que les GPU modernes sont plus programmables que par le passé.
Voici quelques exemples de cas d’utilisation de GPU:
- GPU peut accélérer le rendu des applications Graphiques 2D et 3D en temps réel.
- Le montage vidéo et la création de contenu vidéo ont été améliorés avec les GPU. Les éditeurs vidéo et les graphistes, par exemple, peuvent utiliser le traitement parallèle d’un GPU pour accélérer la lecture vidéo et graphique haute définition.
- Les graphismes des jeux vidéo sont devenus plus intensifs en calcul, donc pour suivre les technologies d’affichage telles que la 4K et les taux de rafraîchissement élevés, l’accent a été mis sur les GPU hautes performances.
- Les GPU peuvent partager le travail des processeurs et former des réseaux de neurones d’apprentissage en profondeur pour les applications d’IA. Chaque nœud d’un réseau neuronal effectue des calculs dans le cadre d’un modèle analytique.
Les programmeurs ont finalement réalisé que pourrait utiliser la puissance des GPU pour augmenter les performances des modèles dans une matrice d’apprentissage en profondeur, tirant parti d’un parallélisme beaucoup plus important que ce qui est possible avec les processeurs conventionnels.
- Les fournisseurs de GPU en ont pris note et créent maintenant des GPU pour des utilisations en apprentissage profond en particulier.
- Des GPU ont également été utilisés pour extraire bitcoins et autres crypto-monnaies comme Ethereum.
Comment fonctionne un GPU
Un GPU peut être trouvé intégré à un CPU sur le même circuit électronique, sur une carte graphique ou sur la carte mère d’un ordinateur personnel ou d’un serveur.
Les GPU et les processeurs sont assez similaires dans la construction. Cependant, Les GPU sont spécifiquement conçus pour effectuer des calculs mathématiques et des géométries plus complexes. Ces calculs sont nécessaires pour rendre les graphiques. Les GPU peuvent contenir plus de transistors qu’un CPU.
Les GPU utiliseront le traitement parallèle, où plusieurs processeurs gèrent des parties distinctes de la même tâche. Un GPU aura également sa propre RAM (mémoire vive) pour stocker des données sur les images qu’il traite.
Les informations sur chaque pixel sont stockées, y compris son emplacement sur l’écran. Un convertisseur numérique-analogique (DAC) est connecté à la RAM et convertit l’image en un signal analogique afin que le moniteur puisse l’afficher. RAM la vidéo fonctionnera normalement à des vitesses élevées.
Les GPU seront de deux types: intégrés et discrets. Les GPU intégrés sont intégrés aux côtés du GPU, tandis que les GPU discrets peuvent être montés sur un circuit imprimé séparé.
Pour les entreprises qui nécessitent beaucoup de puissance de calcul ou qui travaillent avec l’apprentissage automatique ou les visualisations 3D, avoir des GPU fixes dans le cloud peut être une bonne option. Les GPU cloud de Google en sont un exemple, offrant des GPU hautes performances sur Google Cloud.
Par conséquent, l’hébergement de GPU dans le cloud aura les avantages de libérer des ressources locales, d’économiser du temps, des coûts et de l’évolutivité. Les utilisateurs peuvent choisir parmi une variété de types de GPU tout en bénéficiant de performances flexibles en fonction de leurs besoins.
GPU vs CPU
Les GPU sont assez similaires aux architectures CPU. Cependant, les processeurs sont utilisés pour répondre et traiter les instructions de base gérées par un ordinateur, tandis que les GPU sont spécifiquement conçus pour rendre rapidement des images et des vidéos haute résolution.
Essentiellement, Les processeurs sont responsables de l’interprétation de la plupart des commandes d’un ordinateurtandis que les GPU se concentrent sur le rendu des graphiques.
En général, un GPU est conçu pour le parallélisme des données et l’application de la même instruction à plusieurs éléments de données (SIMD). Un processeur est conçu pour effectuer des tâches parallèles et effectuer différentes opérations.
Les deux sont également différenciés par le nombre de noyaux. Le cœur est essentiellement le processeur dans le processeur. La plupart des cœurs de processeur sont numérotés entre quatre et huit, bien que certains aient jusqu’à 32 cœurs.
Chaque noyau peut traiter ses propres tâches ou threads. Étant donné que certains processeurs sont multi-threads, où le cœur est virtuellement divisé, ce qui permet à un seul cœur de traiter deux threads, le nombre de threads peut être bien supérieur au nombre de cœurs.
Cela peut être utile pour le montage vidéo et le transcodage. Les processeurs peuvent exécuter deux threads (instructions indépendantes) par cœur (l’unité de processeur indépendante). Un cœur GPU peut avoir quatre à 10 threads par cœur.
GPU vs carte graphique: similitudes et différences
GPU et carte graphique sont deux termes parfois utilisés de manière interchangeable. Cependant, il existe des distinctions importantes entre les deux. La principale différence est que le GPU est une unité spécifique au sein d’une carte graphique.
Le GPU est celui qui effectue le traitement réel des images et des graphiques. Une carte graphique est ce qui présente les images à l’unité d’affichage.
Les meilleurs GPU et cartes graphiques du marché
Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD), Intel et Arm comptent parmi les principaux acteurs du marché des GPU.
En 2021, certains des meilleurs GPU et cartes graphiques ont inclus:
- GeForce RTX 3080
- GeForce RTX 3090
- GeForce RTX 3060 Ti
- AMD Radeon RX 6800 XT
- AMD Radeon RX 5600 XT
Lorsqu’elle cherche à acheter une carte graphique, une personne doit tenir compte de son prix, de sa valeur globale, de ses performances, de ses fonctionnalités, de la quantité de mémoire vidéo et de sa disponibilité.
Les fonctionnalités susceptibles d’intéresser les consommateurs incluent Prise en charge 4K, 60 ips (images par seconde) ou plus, et lancer de rayons. Le prix sera parfois un facteur décisif, car certains GPU peuvent coûter deux fois plus cher pour seulement 10% à 15% de performances supplémentaires
Un peu d’histoire GPU
Des puces spécialisées pour le traitement des graphiques existent depuis l’aube des jeux vidéo dans les années 1970. Au début, les capacités graphiques étaient incluses dans une carte vidéo, un circuit imprimé dédié discret, une puce de silicium et un refroidissement. Nécessaire qui fournit 2D, Calculs 3D, et parfois même GPGPU (General Purpose Graphics Processing) pour un ordinateur.
Les cartes modernes avec des calculs intégrés pour la configuration, la transformation et les fonctions d’éclairage triangulaire pour les applications 3D sont communément appelées GPU. Une fois rare, les GPU haut de gamme sont désormais courants et parfois ils sont intégrés dans les processeurs eux-mêmes. Les termes alternatifs incluent la carte graphique, la carte graphique, la carte vidéo, la carte vidéo et presque toutes les combinaisons de mots dans ces termes.
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Au fil du temps, la puissance de traitement des GPU a fait des puces un choix populaire pour d’autres tâches non graphiques gourmandes en ressources.
LLes premières applications comprenaient des modèles et des calculs scientifiques; Au milieu des années 2010, l’informatique GPU alimentait également les logiciels d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
Dans 2012, Nvidia a publié un GPU virtualisé, qui décharge la puissance de traitement graphique du processeur du serveur dans une infrastructure de bureau virtuel (VDI). Les performances graphiques ont toujours été l’une des plaintes les plus courantes parmi les utilisateurs de postes de travail virtuels et d’applications, et les GPU virtualisés visent à résoudre ce problème.
De nos jours, il y a une concurrence croissante pour attirer l’attention des utilisateurs sur les graphiques et le potentiel de performances, ce qui rend de plus en plus probable que vous puissiez améliorer votre propre ordinateur personnel avec un meilleur GPU.
Conclusions
Depuis le début que ce type de visuel graphique a été incorporé dans nos ordinateurs, la capacité de chaque utilisateur à interagir dans plusieurs tâches a rendu le travail, le divertissement et plus accessible avec la capacité de nous offrir de plus grandes possibilités pour accomplir des tâches complexes.
Alors que la technologie GPU continue de progresser, il sera nécessaire de rester à jour pour répondre aux exigences de divers programmes qui exigent plus de graphiques. Pour conclure, nous espérons que ces informations vous ont été très utiles pour votre enseignement et vos connaissances générales.
