Was ist eine GPU?  Was sind Hauptmerkmale und Funktionen? 2

Wenn Sie sich jemals wirklich gefragt haben Was ist eine GPU?, woraus es besteht und wie es funktioniert, dann sind Sie bei uns genau richtig.

In diesem Artikel werden wir dieses ziemlich kontroverse, aber interessante Thema ansprechen und Sie werden verstehen, warum diese Komponente auf Ihrem Computer wichtig ist.

Die GPU sozusagen, Hilft bei der Konvertierung grafischer Oberflächen Benutzerfreundlichkeit in optisch ansprechenden Symbolen und Designs anstelle von unzähligen schwarzen und weißen Linien. Es ist ein ziemlich klarer Weg zu verstehen, warum es in Computergeräten wichtig ist.

GPUs sind im PC-Gaming bekannt (persönlicher Computer)Dies ermöglicht eine reibungslose und qualitativ hochwertige Grafikwiedergabe. Entwickler begannen auch, GPUs zu verwenden, um die Arbeitsbelastung in Bereichen wie künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen.

Wofür werden GPUs heute verwendet?

Heutzutage passen sich Grafikchips einer größeren Vielfalt von Aufgaben an, als sie ursprünglich entwickelt wurden, auch weil moderne GPUs programmierbarer sind als in der Vergangenheit.

Einige Beispiele für GPU-Anwendungsfälle sind:

  • GPUs kann das Rendern von Anwendungen beschleunigen 2D- und 3D-Grafiken in Echtzeit.
  • Die Videobearbeitung und die Erstellung von Videoinhalten wurden mit GPUs verbessert. Video-Editoren und Grafikdesigner können beispielsweise die Parallelverarbeitung von a verwenden GPU zur Beschleunigung der Video- und Grafikwiedergabe hochauflösend.
  • Videospielgrafiken sind rechenintensiver geworden. Um mit Anzeigetechnologien wie 4K und hohen Bildwiederholraten Schritt zu halten, wurde ein Schwerpunkt auf Hochleistungs-GPUs gelegt.
  • GPUs können die Arbeit von CPUs teilen und trainieren Sie tief lernende neuronale Netze für KI-Anwendungen. Jeder Knoten in einem neuronalen Netzwerk führt Berechnungen als Teil eines analytischen Modells durch.

Die Programmierer haben das endlich erkannt könnte die Leistung der GPUs nutzen, um die Leistung der Modelle zu steigern In einer Deep-Learning-Matrix wird viel mehr Parallelität ausgenutzt, als dies mit herkömmlichen CPUs möglich ist.

  • GPU-Anbieter haben dies zur Kenntnis genommen und erstellen jetzt GPUs, die insbesondere für Deep-Learning-Zwecke geeignet sind.
  • GPUs wurden auch zum Extrahieren verwendet Bitcoins und andere Kryptowährungen wie Ethereum.

Wie eine GPU funktioniert

Eine GPU befindet sich in einer CPU auf derselben elektronischen Schaltung, auf einer Grafikkarte oder auf der Hauptplatine eines PCs oder Servers.

Die GPUs und CPUs sind im Aufbau ziemlich ähnlich. Dennoch, GPUs wurden speziell für mathematische Berechnungen entwickelt und komplexere Geometrien. Diese Berechnungen sind erforderlich, um Grafiken zu rendern. GPUs können mehr Transistoren als eine CPU enthalten.

GPUs verwenden Parallelverarbeitung, wo mehrere Prozessoren separate Teile derselben Aufgabe bearbeiten. Eine GPU verfügt außerdem über einen eigenen RAM (Direktzugriffsspeicher), in dem Daten zu den von ihr verarbeiteten Bildern gespeichert werden.

Informationen zu jedem Pixel werden gespeichert, einschließlich seiner Position auf dem Bildschirm. Ein Digital-Analog-Wandler (DAC) ist an den RAM angeschlossen und wandelt das Bild in ein analoges Signal um, damit der Monitor es anzeigen kann. RAM Video läuft normalerweise mit hoher Geschwindigkeit.

Es gibt zwei Arten von GPUs: integrierte und diskrete. Integrierte GPUs werden neben der GPU integriert, während diskrete GPUs auf einer separaten Leiterplatte montiert werden können.

Für Unternehmen, die viel Rechenleistung benötigen oder mit maschinellem Lernen oder 3D-Visualisierungen arbeiten, kann es eine gute Option sein, feste GPUs in der Cloud zu haben. Ein Beispiel hierfür sind die Cloud-GPUs von Google. Angebot von Hochleistungs-GPUs in Google Cloud.

Das Hosten von GPUs in der Cloud bietet daher den Vorteil, dass lokale Ressourcen frei werden, Zeit, Kosten und Skalierbarkeit gespart werden. Benutzer können aus einer Vielzahl von GPU-Typen auswählen und gleichzeitig eine flexible Leistung erzielen, die ihren Anforderungen entspricht.

GPU gegen CPU

Was ist eine GPU?

GPUs sind CPU-Architekturen ziemlich ähnlich. CPUs werden jedoch verwendet, um die grundlegenden Anweisungen eines Computers zu beantworten und zu verarbeiten, während GPUs speziell für das schnelle Rendern hochauflösender Bilder und Videos entwickelt wurden.

Im Wesentlichen, CPUs sind für die Interpretation der meisten Befehle eines Computers verantwortlichWährend sich GPUs auf das Rendern von Grafiken konzentrieren.

Im Allgemeinen ist eine GPU für Datenparallelität ausgelegt und wendet denselben Befehl auf mehrere Datenelemente (SIMD) an. Eine CPU ist so konzipiert, dass sie parallele Aufgaben und verschiedene Vorgänge ausführt.

Beide unterscheiden sich auch durch die Anzahl der Kerne. Der Kern ist im Wesentlichen der Prozessor innerhalb des Prozessors. Die meisten CPU-Kerne sind zwischen vier und acht nummeriert, obwohl einige bis zu 32 Kerne haben.

Jeder Kern kann seine eigenen Aufgaben oder Threads verarbeiten. Da einige Prozessoren Multithread-Prozessoren sind, bei denen der Kern praktisch aufgeteilt ist und ein einzelner Kern zwei Threads verarbeiten kann, kann die Anzahl der Threads viel größer sein als die Anzahl der Kerne.

Dies kann bei der Videobearbeitung und Transcodierung hilfreich sein. CPUs können zwei Threads (unabhängige Anweisungen) pro Kern (die unabhängige Prozessoreinheit) ausführen. Ein GPU-Kern kann vier bis 10 Threads pro Kern haben.

GPU vs Grafikkarte: Ähnlichkeiten und Unterschiede

GPU und Grafikkarte sind zwei Begriffe, die manchmal synonym verwendet werden. Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass die GPU eine bestimmte Einheit innerhalb einer Grafikkarte ist.

Die GPU ist diejenige, die die eigentliche Verarbeitung von Bildern und Grafiken übernimmt. Eine Grafikkarte präsentiert der Anzeigeeinheit Bilder.

Die besten GPUs und Grafikkarten auf dem Markt

Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD), Intel und Arm sind einige der Hauptakteure auf dem GPU-Markt.

Im Jahr 2021 haben einige der besten GPUs und Grafikkarten Folgendes enthalten:

  • GeForce RTX 3080
  • GeForce RTX 3090
  • GeForce RTX 3060 Ti
  • AMD Radeon RX 6800 XT
  • AMD Radeon RX 5600 XT

Beim Kauf einer Grafikkarte sollte eine Person den Preis, den Gesamtwert, die Leistung, die Funktionen, den Videospeicher und die Verfügbarkeit berücksichtigen.

Zu den Funktionen, an denen Verbraucher interessiert sein könnten, gehören: 4K-Unterstützung, 60 fps (Bilder pro Sekunde) oder mehr und Raytracing. Der Preis ist manchmal ein Deal Breaker, da einige GPUs für nur 10% -15% mehr Leistung doppelt so viel kosten können

Ein bisschen GPU-Geschichte

Spezialisierte Chips für die Verarbeitung von Grafiken gibt es seit den Anfängen von Videospielen in den 1970er Jahren. Zunächst wurden Grafikfunktionen als Teil einer Grafikkarte, einer diskreten dedizierten Leiterplatte, eines Siliziumchips und einer Kühlung integriert, die 2D bietet. 3D- und manchmal sogar GPGPU-Berechnungen (General Purpose Graphics Processing) für einen Computer.

Moderne Karten mit integrierten Berechnungen für Konfigurations-, Transformations- und Dreiecksbeleuchtungsfunktionen für 3D-Anwendungen werden üblicherweise als GPUs bezeichnet. Einmal selten, High-End-GPUs sind mittlerweile üblich und manchmal sind sie selbst in die CPUs integriert. Alternative Begriffe umfassen Grafikkarte, Anzeigeadapter, Videoadapter, Grafikkarte und fast jede Kombination von Wörtern in diesen Begriffen.

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Im Laufe der Zeit machte die Verarbeitungsleistung von GPUs Chips zu einer beliebten Wahl für andere ressourcenintensive, nicht grafikbezogene Aufgaben.

L.Die ersten Anwendungen umfassten wissenschaftliche Modelle und Berechnungen; Mitte der 2010er Jahre war GPU-Computing auch ein Motor für Software für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Im 2012Nvidia veröffentlichte eine Virtualisierte GPU, wodurch die Grafikverarbeitungsleistung der Server-CPU in eine virtuelle Desktop-Infrastruktur (VDI) verlagert wird. Die Grafikleistung war traditionell eine der häufigsten Beschwerden bei Benutzern von virtuellen Desktops und Anwendungen, und virtualisierte GPUs zielen darauf ab, dieses Problem zu beheben.

Heutzutage gibt es einen zunehmenden Wettbewerb, um die Aufmerksamkeit der Benutzer auf Grafik- und Leistungspotenzial zu lenken, wodurch es immer wahrscheinlicher wird, dass Sie Ihren eigenen PC mit einer besseren GPU verbessern können.

Schlussfolgerungen

Seit dem Beginn, dass diese Art der grafischen Darstellung in unsere Computer integriert wurde, hat die Fähigkeit jedes Benutzers, in mehreren Aufgaben zu interagieren, die Arbeit, Unterhaltung und den Zugang erleichtert und uns größere Möglichkeiten zur Erfüllung komplexer Aufgaben geboten.

Da die GPU-Technologie weiter voranschreitet, muss es auf dem neuesten Stand bleiben, um die Anforderungen verschiedener Programme zu erfüllen, die mehr Grafik erfordern. Abschließend hoffen wir, dass diese Informationen für Ihren Unterricht und Ihr Allgemeinwissen sehr nützlich waren.

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