Perspectiva de dezvoltare a industriei GPU în 2020

În căutarea urmelor de dezvoltare de la giganții lumii

Funcția și clasificarea GPU

GPU (unitate de procesare grafică, procesor grafic) este, de asemenea, cunoscut sub numele de cip de afișare. Este utilizat în principal în computere personale, stații de lucru, gazde de jocuri și dispozitive mobile (telefoane inteligente, tablete, dispozitive VR) pentru a rula operațiuni grafice.

Structura determină faptul că GPU-ul este mai potrivit pentru calcul paralel. Principala diferență între GPU și CPU constă în arhitectura cache on-chip și structura unității de operare logică digitală: numărul de nuclee GPU (în special unitățile de calcul Alu) este mult mai mare decât cel al procesorului, dar structura sa este mai simplă decât aceea de CPU, deci se numește structură multi core. Structura multi-core este foarte potrivită pentru a trimite același flux de instrucțiuni către multi-core în paralel, folosind diferite date de intrare pentru a executa, astfel încât să se finalizeze operațiile masive și simple în procesarea grafică, cum ar fi aceeași transformare a coordonatelor pentru fiecare vertex și calcularea valorii culorii fiecărui vârf în conformitate cu același model de iluminare. GPU își folosește avantajele de a prelucra date masive și compensează deficiența unei latențe lungi, îmbunătățind capacitatea totală de date.

În general vorbind, consumatorii vor acorda o atenție sporită performanțelor procesorului (unitate centrală de procesare) atunci când achiziționează produse electronice de larg consum, precum telefoane mobile sau laptopuri, precum marca, seria și numărul de nuclee ale procesorului, în timp ce GPU primește mai puțină atenție. GPU (unitate de procesare grafică), precum și procesorul grafic, este un fel de microprocesor care poate efectua operațiuni legate de imagine și grafică pe calculatoare personale, stații de lucru, mașini de jocuri și unele dispozitive mobile (cum ar fi tablete, telefoane inteligente etc.) . La începutul nașterii PC-ului, a existat ideea de GPU, iar toate calculele grafice au fost făcute de CPU. Cu toate acestea, viteza de utilizare a procesorului pentru a face calculul grafic este mică, astfel încât o placă de accelerare grafică specială este concepută pentru a ajuta la calculul grafic. Mai târziu, NVIDIA a propus conceptul de GPU, care a promovat GPU la starea unei unități de calcul separate.

CPU este în general compus din unitate de operare logică, unitate de control și unitate de stocare. Deși CPU are mai multe nuclee, numărul total nu este mai mare de două cifre și fiecare nucleu are suficient cache; CPU are un număr suficient și unități de operare logice și are multe componente hardware pentru a accelera judecata de ramură și judecata logică chiar mai complexă. Prin urmare, CPU are o capacitate super logică. Avantajul GPU constă în multi-core, numărul de nuclee este mult mai mare decât cel al procesorului, care poate ajunge la sute, fiecare nucleu are o memorie cache relativ mică, iar numărul de unități de operare logică digitală este mic și simplu. Prin urmare, GPU este mai potrivit pentru calculul paralel de date decât CPU

Există două moduri de clasificare a GPU, una se bazează pe relația dintre GPU și CPU, cealaltă se bazează pe clasa de aplicație a GPU. În funcție de relația cu CPU, GPU poate fi împărțit în CPU și GPU independente. GPU-ul independent este de obicei sudat pe placa de circuite a plăcii grafice și se află sub ventilatorul plăcii grafice. GPU-ul independent utilizează o memorie de afișaj dedicată, iar lățimea de bandă a memoriei video determină viteza conexiunii cu GPU. GPU-ul integrat este în general integrat cu CPU. GPU-ul și CPU-ul integrate partajează un ventilator și cache. GPU-ul integrat are o bună compatibilitate, deoarece proiectarea, fabricarea și driverul GPU-ului integrat sunt completate de producătorul CPU. În plus, datorită integrării CPU și GPU, spațiul GPU integrat este mic; performanța GPU-ului integrat este relativ independentă, iar consumul de energie și costul GPU-ului integrat sunt relativ independente datorită integrării CPU și CPU. GPU independent are memorie video independentă, spațiu mai mare și o mai bună disipare a căldurii, astfel încât performanța plăcii grafice independente este mai bună; dar are nevoie de spațiu suplimentar pentru a satisface nevoile complexe și uriașe de procesare a graficii și pentru a oferi aplicații eficiente de codificare video. Cu toate acestea, performanța puternică înseamnă consum mai mare de energie, GPU-urile independente necesită o sursă de alimentare suplimentară, iar costul este mai mare.

În funcție de tipul de terminal al aplicației, acesta poate fi împărțit în pcgpu, GPU server și GPU mobil. Pcgpu este aplicat pe PC. În funcție de poziționarea produsului, poate fi utilizat fie GPU integrat, fie GPU autonom. De exemplu, dacă PC-ul este în principal ușor de editare de birou și text, produsul general va alege să transporte GPU integrat; dacă PC-ul trebuie să producă imagini de înaltă definiție, să editeze videoclipuri, să redea jocuri etc., produsul selectat va avea un GPU independent. Serverul GPU este aplicat serverelor, care pot fi utilizate pentru vizualizare profesională, accelerare de calcul, învățare profundă și alte aplicații. Conform dezvoltării unei serii de tehnologii precum cloud computing și inteligență artificială, GPU-ul serverului va fi în principal GPU independent. Terminalul mobil devine din ce în ce mai subțire, iar spațiul net intern al terminalului a scăzut rapid datorită creșterii mai multor module funcționale. În același timp, în măsura în care videoclipul și imaginea trebuie procesate de terminalul mobil, GPU-ul integrat a reușit să îndeplinească cerințele. Prin urmare, GPU-ul mobil adoptă în general un GPU integrat.