Что такое cpu и gpu в компьютере: Что такое gpu в компьютере. Заметки на полях

Что такое gpu в компьютере. Заметки на полях

Время идет, процессоры становятся все мощнее и многоядернее. Видеокарты также наращивают количество вычислительных блоков и помимо создания 3D-изображения пытаются решать те задачи, которыми до сих пор занимались центральные процессоры. При этом разработчики видеокарт обещают значительное повышение производительности, что, в общем-то, подкрепляется цифрами. Но остается вопрос — на самом ли деле архитектура видеокарт лучше подходит для решения хорошо распараллеливаемых задач и потоковой обработки больших массивов данных? Если так, то зачем нам тогда многоядерные процессоры, может действительно стоит «переложить» нагрузку на видеокарты? Сегодня мы попытаемся ответить на вопрос — «кто кого поборет, кит или слон?», применительно к соревнованию CPU и GPU в части физических расчетов. Данный материал не претендует на полноту и всеохватность, более того — рассматриваемые здесь вопросы являются далеко не единственным примером «соревнования» CPU и GPU в области вычислений.

Собственно, эти заметки и появились лишь в результате дискуссии с коллегами по поводу «кто сильнее, CPU или GPU». Не откладывая в долгий ящик, решено было проверить, а действительно — кто? Вы не поверите, но итог соревнования оказался не столь очевиден, и результаты удивили обе стороны. А почему так получилось, сейчас и увидим. В качестве тестового приложения мы решили взять 3DMark Vantage, а конкретно, один из входящих в пакет тестов — CPU Physics. Выбор, в общем-то, ничем особым не обусловлен, можно сказать — «что под руку попалось». Просто в 3DMark Vantage обычно мы тестируем видеокарты, а в него входит тест расчета «физики», который может выполнятся как на CPU, так и на видеоадаптерах NVIDIA. Вот давайте и посмотрим, кто считает «физику» быстрее.

Тестовое оборудование

Для сравнения мы взяли три процессора. Один из них уже довольно стар — Intel Core 2 Quad QX6850. Второй процессор более современный — AMD Phenom II X4 965. Третий еще современнее — AMD Athlon II X4 620. Конечно, надо было бы взять еще Core i7 или Core i5, но в это время они были заняты в других тестах. Впрочем, и трех имеющихся представителей «процессорного «лагеря будет вполне достаточно для получения качественных и количественных оценок.

Что касается видеокарт, то мы использовали три следующие модели NVIDIA:

• GeForce 9500GT (32 унифицированных процессора)
• GeForce 9600GT (64 унифицированных процессора)
• GeForce GTX260 (216 унифицированных процессоров)

Мы не указываем частоты видеокарт, поскольку в процессе тестирования они постоянно менялись.

Тестирование

В качестве «удельной мощности» CPU или GPU мы будем рассматривать величину производительности в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test (которая измеряется в количестве кадров в секунду), поделенную на количество ядер или шейдерных блоков, а также частоту в мегагерцах. То есть, будем измерять «удельную мощность» в FPS/(МГц*количество вычислительных потоков). Собственно, для получения этой величины осталось измерить количество FPS в тесте при разных частотах процессоров и видеокарт, так как количество ядер CPU фиксировано, как и количество потоковых процессоров у видеокарт. Итак, приступим. Поскольку CPU до сих пор является «сердцем» компьютера, начнем именно с него. Мы решили немножко усложнить себе задачу и заодно выяснить, как масштабируется производительность CPU в данном тесте не только от частоты, но и от количества ядер. Ядра «отключались» путем задания соответствия на требуемое число ядер CPU для 3DMark Vantage в «Диспетчере задач». Данный метод неидеален, но для наших задач его вполне хватит. Кстати, несмотря на то, что процессор Intel Core 2 Quad QX6850 по сути состоит из двух ядер на одной подложке, какого либо влияния в данном тесте это не оказало. То есть, вариант, когда два ядра используют общий кэш объемом 4 Мб и случай, когда каждое из ядер использует кэш по 4 Мб, показали результаты, совпадающие в пределах погрешности. Ну а масштабирование по частоте осуществлялось путем изменения коэффициента умножения процессора в сторону понижения, прочие параметры системы оставались неизменными. Смотрим, что получилось.

Как видите, с увеличением частоты производительность в тесте растет практически линейно. Теоретически, прямые линии должны начинаться от начала координат, поскольку при нулевой частоте CPU мы просто не получим никаких результатов, то есть нулевой FPS. Давайте проведем прямые линии от начала координат и проверим, насколько они совпадут с экспериментальными кривыми.

Получаются весьма занятные результаты. Результаты Intel Core 2 Quad QX6850 практически идеально ложатся на прямые линии (за исключением случая для трех активных ядер, что может быть обусловлено как раз несимметричностью распределения кэш-памяти между ними в силу архитектуры). Результаты процессора AMD Athlon II X4 620 также хорошо ложатся на линию, проходящую через начало координат. А вот для AMD Phenom II X4 965 все несколько сложнее. Если проводить прямую от начала координат через точку, соответствующую минимальной частоте, то следующие точки отклоняются от этой прямой вниз (случай для одного и двух активных ядер). Если же проводить прямую через точки, соответствующие более высокой частоте CPU, то получается, что результаты на частоте 2000 МГц лежат сверху над прямой.

Вероятно, такое поведение результатов можно объяснить наличием у AMD Phenom кэш-памяти третьего уровня. При частоте CPU равной 2000 МГц ядра и кэш-память L3 работают синхронно, поэтому результат максимален. При увеличении частоты ядер частота L3-кэш процессора остается неизменной, и он может вносить какие-то задержки, поэтому результаты «переходят» на прямую, коэффициент наклона которой ниже. Теперь давайте вычислим «удельную мощность» рассматриваемых процессоров в этом тесте. Напомним, что это по сути есть коэффициент наклона касательной, дополнительно разделенный на количество задействованных ядер CPU. Результаты приведены в таблице ниже.

«Удельная мощность» CPU, FPS/(МГц*кол-во ядер)
Кол-во ядер	Core 2 Quad 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

Удивительно, но в при расчетах «физики» в 3DMark Vantage рассматриваемые процессоры AMD показывают чуть лучшие результаты, чем представитель архитектуры Intel Core 2 Quad. Теперь давайте посмотрим, какую «удельную мощность» продемонстрируют GPU производства NVIDIA. Поскольку видеопроцессор является довольно сложным устройством, возник вопрос — а как вообще эту «удельную мощность» считать? Поскольку вычислениями в основном занимаются шейдерные блоки, было решено строить графики результатов на основе именно этого параметра.

Что касается частоты блоков ROP, то она выбиралась максимально возможной при данной частоте шейдеров. Как оказалось, минимальный коэффициент частоты шейдерных блоков по отношению к частоте ROP-блоков равен двум. Именно такое соотношение частот и сохранялось на протяжении всех тестов. Для этой части тестов использовался тестовый стенд на основе Core 2 Quad QX6850, рабочая частота процессора — 3600 МГц, все четыре ядра активны. Результаты показаны на графике ниже.

Как видите, в данном тесте по абсолютным показателям видеокарты значительно опережают центральные процессоры в производительности. Причем даже самая слабая из присутствующих модель на минимальных частотах оказывается быстрее четырехъядерного CPU с частотой 3600 МГц. Однако поведение линий результатов несколько отличается от того, что мы видели для центральных процессоров. Более подробно это видно на графике ниже.

На этом графике через точки, соответствующие минимальным рабочим частотам видеокарт, мы провели прямые линии.

Как оказалось, они сходятся не в начале координат, а пересекают ось ординат на уровне примерно 20 FPS. Странно, не правда ли? Как оказалось, ничего странного нет, а поведение линий вполне закономерно. Для этого достаточно было посмотреть на загрузку CPU во время выполнения теста — она достигала 100% для каждого из ядер. Если вернуться к данным графика №1, то легко заметить, что результат теста на процессоре Intel Core 2 Quad QX6850 @ 3600 МГц как раз и составляет 18 FPS. Мы пробовали снижать частоту процессора и уменьшать количество активных ядер, и каждый раз уровень вертикального смещения линий результатов для GPU с хорошей точностью совпадал с производительностью центрального процессора в данном тесте. Что касается отклонения линий результатов от построенных прямых, то это объясняется проще — начиная с определенного момента часть шейдерных блоков, по всей видимости, загружены не полностью. Возможно, сказываются ограниченные возможности по распараллеливанию нагрузки самого теста, а может играют роль какие-то ограничения в архитектуре видеопроцессора. Как бы там ни было, давайте вычислим «удельную мощность» GPU, используя, как и прежде, коэффициент наклона построенных прямых, поделенный на количество потоковых процессоров. Полученные результаты отображены в таблице ниже. Также в ней указана «удельная мощность» Intel Core 2 Quad QX6850.

	«Удельная мощность»	Коэффициент «отставания» GPU от CPU
Intel Core 2 Quad QX6850	0.00124
9500GT (32 shaders)	0.00084	1.48
9600GT (64 shaders)	0.00063	1.97
GTX260 (216 shaders)	0.00050	2.46

В это трудно поверить, но в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test «удельная мощность» довольно старого, по нынешним меркам, центрального процессора оказывается как минимум в полтора раза больше «удельной мощности» современных видеопроцессоров NVIDIA. Такой вот парадоксальный результат. Впрочем, мы вовсе не предлагаем отказаться от расчетов на GPU в пользу центральных процессоров. У GPU есть еще один козырь — большая производительность на ватт потребляемой мощности. Эти прикидки сделать несложно, поэтому оставим эту возможность читателям. Ну а если сравнить абсолютные результаты CPU и GPU, полученные в рамках данного тестирования, то современные процессоры еще не скоро до них дорастут. Впрочем, и отрицать успехи процессоростроения не стоит. Не так давно были опубликованы результаты тестирования разогнанного шестиядерного процессора Intel Core i9 Gulftown . Разогнанный до частоты 5892 МГц, этот процессор в тесте 3DMark Vantage CPU Physics Test показал результат 63,01 FPS. Если подсчитать «удельную мощность» новинки, то получаем величину 0.00178 FPS/(МГц*кол-во ядер), что в 1.44 раза больше «удельной мощности» процессора Core 2 Quad QX6850. То есть 44% прибавки достигаются за счет преимуществ архитектуры Core i9 и технологии HyperThreading. И хотя прямого противостояния CPU и GPU по всему фронту решаемых задач пока не наблюдается, кто знает, где именно между ними развернется жестокая конкуренция. Стоит упомянуть AMD Radeon HD 5870 , обладающий вычислительной мощностью 2,7 TFLOPS, а также Microsoft DirectX 11 с поддержкой технологии Compute Shader, позволяющей переложить расчеты на GPU. То ли еще будет…

Привет, друзья.

Вы любите поиграть в реалистичные игры на компе? Или посмотреть фильм в качестве, при котором четко видно каждую мелочь? Значит, вы должны представлять, что такое gpu в компьютере. Ничего о нем не знаете? Моя статья поможет вам избавиться от этого недоразумения;-).

GPU — это не видеокарта

Неизвестное для многих сочетание букв подразумевает под собой понятие «graphics processing unit», что на нашем языке означает графический процессор. Именно он отвечает за воспроизведение картинки на вашем железе, и чем лучше его характеристики, тем качественнее будет изображение.

Всегда считали, что эти функции выполняет ? Вы, конечно, правы, но она является комплексным устройством, и главным ее компонентом выступает как раз графический проц. Он может существовать и автономно от видюхи. Об этом поговорим немного позже.

GPU: не путать с CPU

Несмотря на сходство аббревиатур, не путайте предмет нашего разговора с (Central Processor Unit). Да, они похожи, как в названии, так и в функциях. Последний тоже может воспроизводить графику, правда, слабее в этом деле. Все же это абсолютно разные устройства.

Они отличаются архитектурой. CPU является многоцелевым девайсом, который отвечает за все процессы в компьютере. Для этого ему хватает нескольких , с помощью которых он последовательно обрабатывает одну задачу за другой.

В свою очередь, GPU изначально разработан как специализированное устройство, предназначенное для выполнение графического рендеринга, с высокой скоростью обрабатывающее текстуры и сложные изображения. Для таких целей его оснастили многопоточной структурой и множеством ядер, чтобы он работал с большими массивами информации единовременно, а не последовательно.

В виду этого преимущества, лидеры среди производителей видеоадаптеров выпустили модели, в которых графические процессоры могут стать усовершенствованной заменой центральным. У бренда nVidia такой девайс называется GTX 10xx, а у его главного конкурента AMD — RX.

Виды графических процев

Чтобы вы могли ориентироваться на рынке GPU, предлагаю ознакомиться с видами этого устройства:

• Дискретный. Входит в состав видеоадаптера. Подключается к системной плате через специально отведенный разъем (чаще всего PCIe или AGP). Имеет собственную оперативную память. Вы требовательный геймер или работаете со сложными графическими редакторами? Берите дискретную модель.

• Интегрированный (IGP). Раньше впаивался в материнскую плату, теперь встраивается в центральный процессор. Изначально не годился для воспроизведения реалистичных игр и тяжелых графических программ, однако новые модели справляются с этими задачами. Все же учтите, что такие чипы несколько медлительнее, потому что не имеют личной оперативки и обращаются к памяти CPU.

• Гибридная графическая обработка. Это 2 в 1, то есть когда в компьютере устанавливается и первый вид, и второй вид GPU. В зависимости от выполняемых задач, включается в работу или один, или другой. Однако бывают ноутбуки, в которых могут работать сразу 2 вида устройств.
• Внешний тип. Как несложно догадаться, это графический процессор, расположенный снаружи компа. Чаще всего такую модель выбирают обладатели ноутбуков, которым сложно впихнуть в свое железо дискретную видеокарту, но очень хочется получить достойную графику.

Как выбирать?

Когда будете подбирать для себя видеоадаптер, обращайте внимание на такие характеристики:

• Тактовая частота. Указывается в мегагерцах. Чем цифра выше, тем больше информации за секунду сможет обработать устройство. Правда, не только она влияет на его результативность. Архитектура также имеет значение.
• Число вычислительных блоков. Они призваны обрабатывать задачи — шейдеры, отвечающие за вершинные, геометрические, пиксельные и универсальные расчеты.

• Быстрота заполнения (филлрейт). Этот параметр может рассказать, с какой скоростью GPU может вырисовывать картинку. Он делится на 2 вида: пиксельный (pixel fill rate) и текстурный (texel rate). На первый влияет количество ROP-блоков в структуре проца, а на второй — текстурных (TMU).

Обычно в последних моделях GPU первых блоков меньше. Они записывают рассчитанные видеоадаптером пиксели в буферы и смешивают их, что по-умному называется блендинг. TMU выполняют выборку и фильтрацию текстур и другой информации, требуемой для выстраивания сцены и общих расчетов.

Геометрические блоки

Раньше на них никто не обращал внимания, потому что виртуальные игры имели простую геометрию. Этот параметр стали учитывать после появления в DirectX 11 тесселяции. Не понимаете, о чем я? Давайте по порядку.

Является средой (набором инструментов) для написания игр. Чтобы вы ориентировались в теме, скажу, что последняя версия продукта — 12-я, которая вышла в 2015 году.

Тесселяция — это деление плоскости на части для заполнения их новой информацией, что повышает реализм игры.

Таким образом, если вы захотите с головой окунуться в атмосферу Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2 и т. п., при выборе GPU учитывайте количество геометрических блоков.

Память

Собрались брать новую видеокарту? Значит, вам нужно учесть еще несколько характеристик оперативки:

• Объем. Важность RAM несколько переоценена, так как не только ее емкость, но также тип и свойства влияют на производительность карты.
• Ширина шины. Это более весомый параметр. Чем шире, тем больше информации сможет отправить память чипу и наоборот за определенное время. Для воспроизведения игр необходимо минимум 128 бит.
• Частота. Тоже определяет пропускную способность оперативки. Но учтите, что память с 256-битной шиной и частотой 800(3200) МГц работает продуктивнее, чем со 128 битами на 1000(4000) МГц.
• Тип. Не буду грузить вас лишней информацией, а лишь назову оптимальные на сегодня типы — это GDDR 3 и 5 поколения.

Немного об охлаждении

Задумали установить мощный чип? Сразу позаботьтесь о дополнительном охлаждении в виде радиаторов, кулеров, а если собираетесь регулярно выжимать из девайса все соки, можно подумать и над жидкостной системой.

В целом, следите за температурой видюхи. Помочь в этом вам может программа GPU-Z и т. п., которая помимо этого параметра расскажет все об устройстве.

Конечно, современные видеокарты оснащаются защитной системой, которая вроде бы не допускает перегрева. Для разных моделей предельная температура отличается. В среднем, она составляет 105 °C, после чего адаптер сам выключается. Но лучше поберечь дорогой девайс и обеспечить вспомогательное охлаждение.

Вы решили купить компьютер. Ходите вдоль торговых рядов, смотрите на ценники, знакомитесь с характеристиками. И возникает вопрос: что такое GPU? Часто вы наблюдаете это сочетание букв, но смысла не видите. Попробуем объяснить.

GPU — что это, и в чем отличие от CPU

GPU расшифровывается как «graphics processing unit», или графический процессор. Он являет собой отдельное устройство игровой приставки, компьютера, фотоаппарата. Отвечает за рендеринг графики, выполняет его. Справляется с этой задачей GPU замечательно, обусловлено это специально предназначенной для данных целей конвейерной архитектурой. Современные GPU куда лучше обрабатывают графику, чем аналогичные им классические центральные процессоры (ЦПУ).

В настоящее время ГПУ применяется в качестве акселератора 3D-графики, но в исключительных случаях он может быть использован для вычислений. Отличает ГПУ от ЦПУ следующее:

• архитектура: она по максимуму нацелена на высокую скорость расчета сложных графических объектов и текстур;
• сравнительно низкий набор команд.

Колоссальная вычислительная мощность объясняется именно особенностями архитектуры. Наряду с современными CPU, содержащими несколько ядер (2/4/8, что уже считалось прорывом), GPU изначально разрабатывался как многоядерная структура. Число ядер тут исчисляется сотнями!

Различие архитектуры объясняет и разницу в принципе работы. Если архитектура CPU рассчитана на последовательную обработку данных, то GPU изначально предназначен для работы с компьютерной графикой, поэтому рассчитан на массивные, но параллельные вычисления.

Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества. CPU гораздо лучше выполняет последовательные задачи. Для огромных объемов обрабатываемой информации преимущество имеет GPU. Главное условие – в задаче должен соблюдаться параллелизм.

Вы теперь знаете многое о GPU, что такое GPU, и можете даже рассказать друзьям.

Доброго всем времени суток, мои дорогие друзья и гости моего блога. Сегодня я бы хотел поговорить немного об аппаратной части наших компьютеров. Скажите пожалуйста, вы слышали про такое понятие как GPU? Оказывается просто многие впервые слышат такую аббревиатуру.

Как бы банально это не звучало, но сегодня мы живем в эру компьютерных технологий, и порой сложно найти человека, который понятия не имеет, как работает компьютер. Так, например, кому-то достаточно осознания, что компьютер работает благодаря центральному процессору (CPU).

Кто-то пойдет дальше и узнает, что есть ещё и некий GPU. Такая замысловатая аббревиатура, но похожая на предыдущую. Так давайте же разберемся, что такое GPU в компьютере, какие они бывают и какие различия есть у него с CPU.

Небольшая разница

Простыми словами, GPU — это графический процессор, иногда его именуют видеокартой, что отчасти является ошибкой. Видеокарта — это готовое компонентное устройство, в состав которого как раз и входит нами описываемый процессор. Он способен обрабатывать команды для формирования трёхмерной графики. Стоит отметить, что он является для этого ключевым элементом, от его мощности зависит быстродействие и различные возможности видеосистемы в целом.

Графический процессор имеет свои отличительные особенности по сравнению с его собратом CPU. Основное различие кроется в архитектуре, на которой он построен. Архитектура GPU построена таким образом, что позволяет обрабатывать большие массивы данных более эффективно. CPU, в свою очередь, обрабатывает данные и задачи последовательно. Естественно, не стоит воспринимать эту особенность как минус.

Виды графических процессоров

Существует не так много видов графических процессоров, один из них именуется, как дискретный, и применяется на отдельных модулях. Такой чип достаточно мощный, поэтому для него требуется система охлаждения из радиаторов, кулеров, в особо нагруженных системах может применяться жидкостное охлаждение.

Сегодня мы можем наблюдать значительный шаг в развитие графических компонентов, это обуславливается появлением большого количества видов GPU. Если раньше любой компьютер приходилось снабжать дискретной графикой, чтобы иметь доступ к играм или другим графическим приложениям, то сейчас такую задачу может выполнять IGP — интегрированный графический процессор.

Интегрированной графикой сейчас снабжают практически каждый компьютер (за исключением серверов), будь то, ноутбук или настольный компьютер. Сам видео-процессор встроен в CPU, что позволяет значительно снизить энергопотребление и саму цену устройства. Кроме того, такая графика может быть и в других подвидах, например: дискретная или гибридно-дискретная.

Первый вариант подразумевает наиболее дорогое решение, распайку на материнской плате или же отдельный мобильный модуль. Второй вариант называется гибридным неспроста, фактически он использует видеопамять небольшого размера, которая распаяна на плате, но при этом способен расширять её за счёт оперативной памяти.

Естественно, такие графические решения не могут поравняться с полноценными дискретными видеокартами, но уже сейчас показывает достаточно хорошие показатели. В любом случае, разработчикам есть куда стремиться, возможно за таким решением будущее.

Ну а на этом у меня, пожалуй, все. Надеюсь, что статья вам понравилась! Жду вас снова у себя на блоге в гостях. Удачи вам. Пока-пока!

Многие видели аббревиатуру GPU, но не каждый знает, что это такое. Это компонент , который входит в состав видеокарты . Иногда его называют видеокарта, но это не правильно. Графический процессор занимается обработкой команд, которые формируют трехмерное изображение. Это основной элемент, от мощности которого зависит быстродействие всей видеосистемы.

Есть несколько видов таких чипов – дискретный и встроенный . Конечно, сразу стоит оговорить, что лучше первый. Его ставят на отдельные модули. Он мощный и требует хорошего охлаждения . Второй устанавливается практически на все компьютеры. Он встраивается в CPU, делая потребление энергии в разы ниже. Конечно, с полноценными дискретными чипами ему не сравниться, но на данный момент он показывает довольно хорошие результаты .

Как работает процессор

GPU занимается обработкой 2D и 3D графики. Благодаря GPU ЦП компьютера становится свободнее и может выполнять более важные задачи. Главная особенность графического процессора в том, что он старается максимально увеличить скорость расчета графической информации. Архитектура чипа позволяет с большей эффективностью обрабатывать графическую информацию, нежели центральный CPU ПК.

Графический процессор устанавливает расположение трехмерных моделей в кадре. Занимается фильтрацией входящих в них треугольников, определяет, какие находятся на виду, и отсекает те, которые скрыты другими объектами.

Что такое GPU в в вашем компьютере? GPU в компьютере

Многие видели аббревиатуру GPU, но не каждый знает, что это такое. Это компонент , который входит в состав видеокарты . Иногда его называют видеокарта, но это не правильно. Графический процессор занимается обработкой команд, которые формируют трехмерное изображение. Это основной элемент, от мощности которого зависит быстродействие всей видеосистемы.

Есть несколько видов таких чипов – дискретный и встроенный . Конечно, сразу стоит оговорить, что лучше первый. Его ставят на отдельные модули. Он мощный и требует хорошего охлаждения . Второй устанавливается практически на все компьютеры. Он встраивается в CPU, делая потребление энергии в разы ниже. Конечно, с полноценными дискретными чипами ему не сравниться, но на данный момент он показывает довольно хорошие результаты .

Как работает процессор

GPU занимается обработкой 2D и 3D графики. Благодаря GPU ЦП компьютера становится свободнее и может выполнять более важные задачи. Главная особенность графического процессора в том, что он старается максимально увеличить скорость расчета графической информации. Архитектура чипа позволяет с большей эффективностью обрабатывать графическую информацию, нежели центральный CPU ПК.

Графический процессор устанавливает расположение трехмерных моделей в кадре. Занимается фильтрацией входящих в них треугольников, определяет, какие находятся на виду, и отсекает те, которые скрыты другими объектами.

На что мы смотрим в первую очередь, выбирая себе смартфон? Если на минутку отвлечься от стоимости, то в первую очередь мы, конечно, выбираем размер экрана. Затем нас интересует камера, объем оперативной, количество ядер и частота работы процессора. И тут все просто: чем больше, тем лучше, а чем меньше, тем, соответственно, хуже. Однако в современных устройствах используется еще и графический процессор, он же GPU. Что это такое, как он работает и почему про него важно знать, мы расскажем ниже.

GPU (Graphics Processing Unit) — это процессор, предназначенный исключительно для операций по обработке графики и вычислений с плавающей точкой. Он в первую очередь существует для того, чтобы облегчить работу основного процессора, когда дело касается ресурсоемких игр или приложений с 3D-графикой. Когда вы играете в какую-либо игру, GPU отвечает за создание графики, цветов и текстур, в то время как CPU может заняться искусственным интеллектом или расчетами механики игры.

Архитектура графического процессора не сильно отличается от архитектуры CPU, однако она более оптимизирована для эффективной работы с графикой. Если заставить графический процессор заниматься любыми другими расчетами, он покажет себя с худшей стороны.

Видеокарты, которые подключаются отдельно и работают на высоких мощностях, существуют только в ноутбуках и настольных компьютерах. Если мы говорим об Android-устройствах, то мы говорим об интегрированной графике и том, что мы называем SoC (System-on-a-Chip). К примеру, в процессоре интегрирован графический процессор Adreno 430. Память, которую он использует для своей работы, это системная память, в то время как для видеокарт в настольных ПК выделяется доступная только им память. Правда, существуют и гибридные чипы.

В то время как процессор с несколькими ядрами работает на высоких скоростях, графический процессор имеет много процессорных ядер, работающих на низких скоростях и занимающихся лишь вычислением вершин и пикселей. Обработка вершин в основном крутится вокруг системы координат. GPU обрабатывает геометрические задачи, создавая трехмерное пространство на экране и позволяя объектам перемещаться в нем.

Обработка пикселей является более сложным процессом, требующим большой вычислительной мощности. В этот момент графический процессор накладывает различные слои, применяет эффекты, делает все для создания сложных текстур и реалистичной графики. После того как оба процесса будут обработаны, результат переносится на экран вашего смартфона или планшета. Все это происходит миллионы раз в секунду, пока вы играете в какую-нибудь игру.

Конечно же, этот рассказ о работе GPU является весьма поверхностным, но его достаточно для того, чтобы составить правильное общее представление и суметь поддержать разговор с товарищами или продавцом электроники либо понять — почему ваше устройство так сильно нагрелось во время игры. Позднее мы обязательно обсудим преимущества тех или иных GPU в работе с конкретными играми и задачами.

По материалам AndroidPit

Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?

В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.

CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют «мозгом» компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.

Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.

Также можно сказать, что GPU — это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели — рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.

Отличие CPU и GPU

Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.

Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.

Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.

Вычисления на GPU

Даже несмотря на то, что графические процессоры предназначены для рендеринга, они способны на большее. Обработка графики — это только вид повторяющихся параллельных вычислений. Другие задачи, такие как майнинг Bitcoin и взломы паролей полагаются на одни и те же виды массивных наборов данных и простых математических вычислений. Именно поэтому некоторые пользователи используют видеокарты для не графических операций. Такое явление называется GPU Computation или же вычисления на GPU.

Выводы

В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.

GPU-Z — бесплатная программа для получения сведений о технических характеристиках видеоадаптера (видеокарты, графического процессора) в операционной системе Windows. Программа GPU-Z выводит полную информацию о видеокарте, установленной на компьютере.

Видеоадаптером (графический ускоритель) может быть видеокартой, видеоконтроллером, встроенным (интегрированным) видеомодулем. Программа TechPowerUp GPU-Z определит модель графического устройства, покажет его характеристики, которые пользователь может использовать для диагностики или разгона видеоадаптера (оверклокинга).

Основные возможности программы GPU-Z:

• поддержка видеокарт NVIDIA, AMD (ATI), Intel
• всесторонняя информация о видеокарте, графическом процессоре, частоте, типе памяти и т. д.
• вывод характеристик датчиков в реальном времени

Для загрузки программы GPU-Z перейдите на официальный сайт компании TechPowerUp, производителя утилиты.

gpu z скачать

Программа не требует установки на компьютер, GPU-Z можно просто запустить на компьютере, используя утилиту качестве portable (переносного) приложения. При необходимости, предусмотрена возможность установки программы на компьютер.

После запуска утилиты, в окне «Install GPU-Z?» выберите пункт «No» для того, чтобы использовать программу, без установки на компьютер.

Параметры видеокарты в GPU-Z

Программа GPU-Z имеет три вкладки: «Graphic Card», «Sensors», «Validation». В правом верхнем углу находятся две кнопки: кнопка для создания снимков окна программы (скриншотов), и кнопка для входа в настройки утилиты.

После запуска утилиты откроется окно программы TechPowerUp GPU-Z во вкладке «Graphics Card». Здесь подробно представлена вся информация о видеоадаптере компьютера.

На моем компьютере установлена видеокарта NVIDIA GeForce GTX 750 Ti. В окне программы отображены подробные характеристики видеокарты: имя, тип графического процессора, его ревизия, по какому технологическому процессу он был изготовлен, тип и частота памяти, ширина шины, идентификатор устройства (Device ID), частота процессора, частота по умолчанию, и другие параметры (версия BIOS, поддержка версии DirectX и т. д.).

Для того, чтобы получить подробную информацию в GPU-Z на русском языке, подведите курсор мыши к значению, выводимому программой. После этого, откроется окно с подсказкой (объяснением данного параметра).

В нижней части окна программы отображены технологии: OpenCL, CUDA, PhysX, DirectCompute 5. 0, которые поддерживаются данной видеокартой.

После нажатия на кнопку «Lookup», произойдет открытие специальной веб-страницы на сайте TechPowerUp с подробными характеристиками данной видеокарты.

Если на вашем компьютере есть несколько графических ускорителей, то в нижней части окна программы GPU-Z, можно переключиться между видеокартами для получения информации о другом видеоадаптере.

Например, на моем компьютере есть интегрированное видеоядро (Intel HD Graphics 4400), встроенное в материнскую плату (Gigabyte).

В этом окне представлена полная информация об интегрированной графике Intel и поддерживаемых технологиях.

Во вкладке «Sensors» отображается информация, получаемая с датчиков в режиме реального времени: частота графического процессора, частота видеопамяти, температура графического процессора, скорость вращения кулера (вентилятора), текущая загрузка видеопамяти и т. д.

Во вкладке «Validation» можно зарегистрироваться для получения идентификатора.

Настройки GPU-Z

В окне «GPU-Z Setting», во вкладке «General» можно выбрать язык, работающий в подсказках, включить запуск GPU-Z вместе со стартом Windows, выбрать вкладку, в которой будет открываться программа, проверить обновления, запустить установку программы на компьютер.

Во вкладке «Setting» можно изменить количество активных датчиков (включить или отключить), показания которых учитывает программа ГПУ Зет.

Вкладка «ASIC Quality» выдает информацию о качестве (общей мощности) видеокарты, по сравнению с аналогичными видеоадаптерами по базе данных проверки в GPU-Z, приводятся параметры интерпретации этих сведений.

Выводы статьи

Бесплатная программа GPU-Z служит для получения справочной информации о видеоадаптере (видеокарте), установленном на компьютере. Программа GPU-Z диагностирует видеокарту для получения необходимых сведений, которые нужны как обычному пользователю, так и оверклокеру для разгона видеокарты.

Главный чип на материнской плате – это центральный процессор (CPU – Central Processor Unit). Центральный, потому что управляет всеми остальными подсистемами, с помощью системы шин и чипсета.

Подсистема, которая управляет визуализацией и выводом информации на экран называется видеосистемой. Она интегрируется в материнскую плату через слот в виде видеокарты. Видеокарта – инженерное решение и представляет собой плату с собственным процессором (тем самым GPU) и оперативной памятью.

GPU NVidia Nv45 на видеокарте

Процессор на видеокарте называют GPU (Graphic Processor Unit), чтобы подчеркнуть:

1. Что это процессор.
2. Что он не центральный, то есть подчиненный для CPU.
3. Что он ориентирован на обработку специальных данных – графики.

Расположение GPU на материнской плате

Поскольку обработка графики – это специализация в обработке данных, GPU – это специализированный CPU. Логически специализация выражается отделением GPU от CPU, физически – тем, что GPU устроен иначе.

CPU содержит десятки ядер, GPU — тысячи

Такая физическая реализация GPU обоснована необходимостью обрабатывать тысячи параллельных задач, связанных с отрисовкой. Центральный процессор ориентирован на обработку данных – долгие и последовательные задачи.

Современный ЦП (CPU) может включать в себя графический процессор.

Четрыехядерный процессор с дополнительным графическим ядром GPU

Такое решение позволяет компьютеру обойтись без видеокарты за счет встроенного в центральный процессор GPU. Это снижает потребляемую энергию от 30 до 180%. Стоимость процессора при этом возрастает не более чем на 20%.

Главный минус такой реализации – низкая производительность. Такое решение подходит для офисных компьютеров, где работают с документами и базами данных, но современную компьютерную игру на нем не запустишь, Фотошоп будет притормаживать, а Автокад может зависнуть намертво.

Как узнать GPU в компьютере

Для пользователя GPU прочно ассоциируется с видеокартой, хотя это только процессор. Знать, какой графический адаптер установлен в компьютере полезно в трех случаях:

• при установке или обновлении драйверов;
• при оценке компьютера на соответствие системным требованиям программного обеспечения;
• чтобы хвастаться перед друзьями.

Ели на компьютере установлены все драйвера, то самый быстры способ – посмотреть в диспетчере устройств, в разделе видеоадаптеры:

Просмотр GPU в диспетчере устройств

Если драйвера не установлены диспетчер устройств покажет только надпись о неизвестных устройствах:

GPU в диспетчере устройств в случае отсутствия драйверов

В этом случае скачайте утилиту CPU-Z, запустите и перейдите на вкладку «Графика» (Graphics в англ. версии):

Просмотр GPU в программе CPU-Z

helpadmins.ru

GPU что это в компьютере?

Всем привет GPU это обозначение видеокарты, если быть точнее то графический процессор. Данное слово, ну то есть аббревиатуру часто можно встретить в каких-то характеристиках, ну вот например в характеристиках процессора Intel есть такое понятие как Integrated GPU, что означает встроенная видеокарта. Ну все верно, она реально встроена, видео чип сидит прямо в процессоре, это не новость как бы

То есть вывод мы уже сделали, GPU это видюха. Но что еще важно понимать? Я вот писал, что GPU встречается в характеристиках, все верно, по помимо этого также можно встретить и в программах, которые показывают температуру. Я думаю что вы такие проги знаете.. Ну или не знаете, короче в любом случае, то что я сейчас напишу, то это вам будет полезно знать. Значит речь идет про температуру GPU. Многие уверяют, что видюха может работать и при 80 градусах, а вот я заявляю что это слишком высокая температура! Да и вообще я считаю что выше 70 это не норма!

Кстати GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit

А вот и сам графический чип, ну то есть GPU, вот я его стрелочками указал на плате:

Но какая тогда норм температура? До 60 градусов, ну максимум 66, ну 70 градусов это уже потолок… Но выше я думаю что это уже не оч хорошо, просто срок службы точно не продлит такая температура, согласны со мной? Ну и еще есть интересный момент, короче если видюха прилично греется, то блин она еще и выкидывает свое тепло в корпус, ну в нем явно не будет прохладно, а тут и процессу станет жарко, короче веселуха! Помните, что именно ТЕМПЕРАТУРА способна снизить срок работы устройства! Вот на старых материнках от высокой температуры взрывались электролитические конденсаторы. . Если не верите, то можете сами посмотреть в интернете..

Ну вот скажите мне, вам тут все было понятно? Честно, буду надеяться что да! Ну а если что не так, ну так уж извините!

На главную! видеокарта 17.05.2017

virtmachine.ru

Что означает GPU?

GPU (Графический процессор видеокарты)

GPU (графический процессор) — высокотехнологическое устройство отвечающее за обработку графики в компьютерах, ноутбуках, мобильных телефонах. Современные GPU обладают специализированной конвейерной архитектурой, благодаря чему очень эффективно обрабатывают графическую информацию в сравнении с типичным центральным процессором. Может применяться как в составе дискретной видеокарты, так и в интегрированных решениях (встроенных в северный мост либо в гибридный процессор).

Основные отличия GPU от CPU:

1. Архитектура (максимальный упор на обработку графических текстур)
2. Ограниченный набор исполнительных команд

Высокая скорость и мощность процессоров GPU на данное время объясняется особенностями архитектуры построения. Если современные CPU состоят из 2-6 ядер, то GPU считается многоядерной структурой, использующей сразу до сотни ядер. CPU предполагает обработку информации последовательно, а GPU рассчитан на многопотоковую параллельную работу с массивом информации.

windows-gadjet.ru

Что такое GPU и для чего нужен

Графический процессор или на английском GPU – Graphics Processing Unit – это устройство, представляющие собой микросхему, чип, являющуюся частью видеоадаптера (видеокарты) или материнской платы.

Графический процессор отвечает за построение (рендеринг) изображения.

Упрощенно роль и значение GPU можно описать так:

GPU получает от центрального процессора (CPU) данные на обработку, требуемые для построения изображения, после обрабатывает их и подготавливает для дальнейших операций, тем самым многократно ускоряет процесс формирования изображения и снижает нагрузку на центральный процессор

Графический процессор является необязательным компонентом, его работу способен выполнять центральный.

В отличие от центрального процессора, графический, в силу различия архитектур (строения, устройства), способен обрабатывать в десятки, сотни, тысячи раз быстрее определенные типы операций, например, обработку данных для построения изображения и не только.

GPU может быть дискретным, то есть входить в состав видеокарты, выполняемой в виде платы (устройства) расширения, устанавливаемого в слот расширения материнской платы.В таком случае все дополнительные компоненты располагаются на одной печатной плате, которую в любой момент можно легко извлечь или заменить.

Или является интегрированным, частью самой материнской платы устройства.В таком случае, графический процессор располагается на материнской плате, все дополнительные компоненты расположены неподалеку. Применяется в персональных компьютерах, смартфонах, игровых приставках и так далее.

19-06-2017, 20:38 Detaillook

www.detaillook.com

NVIDIA GPU и сравнение GPU и CPU

Облачные вычисления кардинально изменили все отрасли промышленности, демократизировав дата-центры и полностью изменив принципы работы предприятий. Самые важные активы компании теперь хранятся в облаке выбранного вами провайдера. Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из имеющихся данных, требуется подходящее высокопроизводительное вычислительное решение.

ПО NVIDIA Deep Learning создано для обеспечения максимальной производительности на самых быстрых в мире GPU и содержит оптимизированные фреймворки глубокого обучения, библиотеки, драйверы и ОС.Это унифицированное ПО работает на различных вычислительных платформах, начиная от видеокарт TITAN X и GeForce GTX 1080Ti и заканчивая системами DGX и облаком, и доступно круглосуточно.

Облачные вычисления на GPU также доступны по запросу на всех основных облачных платформах.

КАК ПРИЛОЖЕНИЯ ПОЛУЧАЮТ УСКОРЕНИЕ НА GPU

GPU обрабатывает части приложения, требующие большой вычислительной мощности, при этом остальная часть приложения выполняется на CPU. С точки зрения пользователя, приложение просто работает значительно быстрее.

Простой способ понять разницу между GPU и CPU — сравнить то, как они выполняют задачи. CPU состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных, в то время как GPU имеет тысячи более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для выполнения нескольких задач одновременно.

GPU состоит из тысячи ядер для эффективной обработки параллельных задач

Посмотрите видеоролик ниже, что сравнить GPU и CPU

Видео: «Разрушители легенд наглядно показывают мощь вычислений GPU против CPU» (01:34)

Более 400 приложений,-включая 9 из 10 ведущих HPC-приложений, уже получили ускорение на GPU, благодаря чему все пользователи графических процессоров могут добиться значительно повышения производительности для своих задач. Посмотрите в нашем каталоге приложений, имеет ли приложение, с которым вы работаете, GPU ускорение (PDF 1,9 MБ).

Существует три основных метода, чтобы добавить в ваше приложение GPU-ускорение:

• Использовать GPU-оптимизированные библиотеки
• Добавить директивы или «подсказки» компилятору для автоматического распараллеливания вашего кода
• Использовать расширения для языков программирования, которые вы уже знаете, например, C и Fortran

Узнать, как использовать GPU с моделью параллельного программирования CUDA, очень легко.

Бесплатные онлайн занятия и ресурсы для разработчиков доступны на CUDA Zone.

Принципы компоновки компьютера — графический процессор GPU

Каталог статей

Графическая карта (видеокарта, видеокарта, видеокарта, видеоадаптер) является одним из самых основных компонентов ПК (персонального компьютера). Сигнал строчной или чересстрочной развертки, который контролирует правильное отображение на мониторе, является важным компонентом, соединяющим монитор и основная плата персонального компьютера, и является одним из важных устройств для «человеко-машинного диалога».

Видеокарта — это внешнее устройство, подключенное к разъему расширения на материнской плате компьютера (теперь это обычно слот PCI-E, а ранее были слоты AGP, PCI, ISA и другие). Он в основном отвечает за преобразование сигнала дисплея, отправляемого хостом на дисплей, в общий электрический сигнал, чтобы дисплей мог понять, что заставляет его делать персональный компьютер. Основной чип видеокарты называется «микросхемой дисплея» (набор микросхем видео, также называемый графическим процессором или видеопроцессором, графическим процессором или визуальным процессором), который является основным процессором графической карты. Графическая карта также имеет память, аналогичную памяти компьютера, называемую «памятью дисплея», или для краткости видеопамятью.

Ранние графические карты были чисто графическими картами, которые играли роль только в преобразовании сигналов. В настоящее время видеокарты, которые мы обычно используем, оснащены функциями расчета трехмерного изображения и ускорения графики, поэтому их также называют «картами ускорения графики» или «картами ускорения трехмерного изображения». Самыми ранними графическими картами на ПК были карты ускорителей MDA и CGA 2D, которые были установлены на персональном компьютере 5150, выпущенном IBM в 1981 году.

Графические карты обычно состоят из интерфейса шины, печатной платы, микросхемы дисплея, видеопамяти, ЦАП RAM, VGA BIOS, функциональных контактов VGA, разъемов D-sub и других периферийных компонентов. Большинство современных видеокарт также имеют интерфейс дисплея VGA, DVI. или интерфейс HDMI и разъем S-Video и интерфейс Display Port.

GPU (Graphic Processing Unit, блок обработки компьютерной графики) был первой концепцией, предложенной, когда в августе 1999 года был выпущен графический процессор NVIDIA GeForce 256 (GeForce 256), и оппонент Yetian Technology (ATi, приобретенный AMD) также предложил визуальную обработку. (Блок визуальной обработки) концепция. До этого микросхема дисплея, которая обрабатывала вывод изображения в компьютере, обычно не рассматривалась как независимый арифметический блок, который мы часто называем «интегрированным дисплеем» (интегрированной видеокартой). Предложение GPU делает возможным «независимый дисплей» (дискретная видеокарта). Как «сердце» аппаратных видеокарт, графический процессор эквивалентен роли центрального процессора в компьютерных системах. Графический процессор позволяет аппаратной видеокарте уменьшить зависимость от ЦП и совместно использовать часть работы, первоначально выполняемой ЦП, особенно при выполнении операций трехмерного рисования, эффект более очевиден.

Графический процессор также может использоваться как важная основа для отличия аппаратной 2D-графики от 3D-графики. Аппаратная графическая карта 2D в основном использует ЦП для обработки функций и 3D-изображений, что называется «мягким ускорением». Аппаратная видеокарта 3D концентрирует функции и возможности обработки трехмерных изображений в аппаратной видеокарте, то есть «аппаратное ускорение». Большинство популярных видеокарт на рынке производятся двумя компаниями, NVIDIA и ATi.

Существует два способа использования графического процессора. Один из них заключается в том, что разработанное приложение вызывает устройство графического процессора через общий интерфейс графической библиотеки; другой заключается в том, что сам графический процессор предоставляет программный интерфейс API, а приложение напрямую вызывает устройство графического процессора через API. программный интерфейс, обеспечиваемый графическим процессором.

Разница между CPU и GPU

Цель дизайна GPU сильно отличается от цели CPU. ЦП, такой как процессор Intel i5 или i7, имеет небольшое количество ядер и предназначен для вычислений общего назначения, поэтому он имеет сложный блок управления; в то время как графический процессор — это особый тип процессора с сотнями или тысячами ядер. он может выполнять большое количество вычислений параллельно. Он в основном используется для обработки вычислительных задач с сильной вычислительной, но не строгой логикой. Блоки обработки, доступные в графическом процессоре, могут использоваться в качестве дополнительных исполнительных блоков. Таким образом, по сравнению с ЦП, графический процессор имеет беспрецедентные преимущества в сценариях приложений с большим количеством повторяющихся операций с наборами данных и частым доступом к памяти.

Поскольку задачи рендеринга графики имеют высокую степень параллелизма, графические процессоры могут эффективно увеличивать вычислительную мощность и пропускную способность памяти, просто добавляя блоки параллельной обработки и блоки управления памятью. Хотя графические процессоры известны для 3D-рендеринга в играх, они особенно полезны для выполнения алгоритмов аналитики, глубокого обучения и машинного обучения. Графические процессоры могут выполнять определенные вычисления от 10 до 100 раз быстрее, чем те же вычисления, выполняемые на традиционных процессорах.

GPU — это модель параллельного программирования, которая полностью отличается от модели последовательного программирования ЦП. В результате многие отличные алгоритмы ЦП не могут быть напрямую сопоставлены с ГП, а структура ГП эквивалентна разделяемой многопроцессорная структура хранилища, поэтому дизайн на GPU. Параллельные программы сильно отличаются от последовательных программ на CPU. Графический процессор в основном использует отображение текстур кубической среды, аппаратный T&L (Transform and Lightning), смешение вершин, отображение рельефа и сжатие текстур, четырехпиксельный 256-битный движок рендеринга с двумя текстурами и другие важные технологии.

• Абстрактная архитектура процессора
  
• Абстрактная архитектура графического процессора
  

Архитектура графического процессора

CUDA (Compute Unified Device Architecture) — интегрированная технология, запущенная NVIDIA. Это официальное название GPGPU и, по сути, модель программирования внешнего интерфейса. Используя технологию CUDA и соответствующее программное обеспечение (например, MediaCoder, Freemake Video Converter), графический процессор можно использовать для ускорения кодирования видео высокой четкости. То же самое и с декодированием видео. Короче говоря, CUDA — это платформа разработки для получения вычислительной мощности графических процессоров NVIDIA. Все гражданские и профессиональные видеокарты или вычислительные модули на базе архитектур G80 и более поздних версий поддерживают технологию CUDA.

Используя графические API-интерфейсы на графических процессорах (GPGPU) для традиционных вычислений общего назначения, технология CUDA имеет следующие преимущества:

• Распределенное чтение: код можно прочитать с любого адреса в памяти
• Единая виртуальная память
• Совместно используемая память: CUDA предоставляет быструю общую область памяти (48 КБ на процессор) для совместного использования несколькими процессами. Как управляемый пользователем кеш, он может получить большую эффективную пропускную способность, чем использование поиска текстуры.
• Более быстрая загрузка и обратное чтение между графическим процессором и графическим процессором.
• Полная поддержка целочисленных и битовых операций, включая поиск целочисленных текстур.

Архитектура CUDA

CUDA в основном предоставляет 4 важных компонента: CUDA C и соответствующий COMPILER (компилятор), библиотеку CUDA, CUDA RUNTIME и CUDA DRIVER.

• CUDA C на самом деле является вариантом стандарта C. Он добавляет 4 основные функции:
  • Вы можете определить, какая часть программы запускается на GPU или CPU;
  • Вы можете определить тип хранения переменной в графическом процессоре;
  • Используйте KERNEL, BLOCK, GRID, чтобы определить наиболее примитивные параллельные вычисления;
  • Переменная состояния.
• Библиотека CUDA содержит множество полезных математических приложений, таких как cuFFT.
• CUDA RUNTIME на самом деле является JIT-компилятором, который динамически компилирует промежуточный код PTX в аппаратный код, соответствующий реальной платформе, и выполняет определенные оптимизации.
• CUDA DRIVER — это интерфейс, через который соответствующий API взаимодействует с графическим процессором.

Принцип использования CUDA для множественного параллельного программирования

В CUDA область выполнения программы разделена на две части: CPU (HOST) и GPU (DEVICE). Организация и отправка задач выполняются в CPU, а параллельные вычисления выполняются в GPU. Всякий раз, когда ЦП сталкивается с задачей, которую необходимо вычислить параллельно, он организует вычисление в ядро, а затем передает его на выполнение графическому процессору. Конечно, задача теряется из-за системы CUDA.Прежде чем CUDA официально отправит задачу на GPU, он произведет некоторую обработку в ядре, чтобы ядро ​​соответствовало архитектуре GPU.

Предположим, мы сначала просто рассматриваем графический процессор как процессор с сотнями ядер, а ядро ​​как функцию, которая должна быть создана как поток. Следовательно, CUDA теперь должен создать сотни потоков в вашем ядре, а затем отправить эти потоки на каждое ядро ​​графического процессора для запуска, но для того, чтобы лучше использовать ресурсы графического процессора и улучшить параллелизм, CUDA также необходимо добавить эти потоки в оптимизировать организацию, потоки, которые могут использовать общие ресурсы, организованы в блок потоков, потоки в одном блоке потока могут совместно использовать данные через общую память, и каждый блок потока может иметь до 512 потоков. Блоки потоков с одинаковым размером и одним и тем же ядром организованы в сетку, и самая большая единица задач обработки CUDA — это сетка.

В настоящее время существует три способа использования обработки графики на виртуальной машине:

1. Используйте виртуальную видеокарту
2. Прямое использование физической видеокарты
3. Принять виртуализацию GPU

Виртуальная видеокарта

Технология виртуальной графики, в основном используемая в области удаленной консоли виртуальных машин, например:VNC (Virtual Network Computing, виртуальный сетевой компьютер), Он может передавать весь оконный интерфейс на экран другого компьютера через сеть. VNC в основном состоит из двух частей: сервера VNC и программы просмотра VNC. Пользователь должен установить сервер VNC на компьютере, которым он будет управлять удаленно, а затем запустить программу просмотра VNC на клиенте для удаленного управления. Однако VNC по-прежнему не обеспечивает возможности аппаратного ускорения графики. Эти виртуальные устройства отображения используют ЦП и память для обработки графических данных и не применяются к функциям физических устройств отображения. А ** VMGL (VMM-Independent Graphics Acceleration) ** решает эту проблему. VMGL — это система ускорения графики, не зависящая от гипервизора.Она использует механизм внешней виртуализации для отправки данных, требующих обработки графики, в VMM с аппаратным ускорением графики для соответствующей обработки графических данных.

Прохождение графики

Сквозная передача графики, или сквозная передача графики, относится к технологии, которая обходит гипервизор и назначает графические процессоры каждой виртуальной машине индивидуально. Напротив, только виртуальная машина имеет разрешение на использование графического процессора. Этот эксклюзивный метод распределения устройств поддерживает целостность и независимость графического процессора и очень близок к невиртуализированному состоянию с точки зрения производительности и может использоваться для общих -целевые вычисления. Однако технология передачи графики требует использования некоторых специальных деталей видеокарты, которые могут быть монополизированы только одной виртуальной машиной, а ее совместимость оставляет желать лучшего. Ее можно использовать только в некоторых устройствах с графическим процессором.

Xen 4.0 добавляет технологию VGA Passthrough и использует технологию Intel Device Virtualization (Intel VT-d) для предоставления графических устройств гостевой виртуальной машине. Не только другие гостевые виртуальные машины не могут получить к ней доступ, но даже хост-виртуальная машина теряет возможность использования. Разрешения графического процессора . Он реализует некоторые специальные детали видеокарты в гостевой виртуальной машине, такие как: VGA BIOS, текстовый режим, порт ввода-вывода, отображение памяти, режим VESA и т. Д. Для поддержки прямого доступа. Xen Server Технология VGA Pass-Through GPU имеет высокую эффективность выполнения и полные функции, но он может быть занят только одной виртуальной машиной и теряет функцию повторного использования устройства.

VMware ESXi предоставляет инфраструктуру ввода-вывода VM DirectPath, с помощью этой технологии также можно передать графическое устройство на виртуальную машину для использования. XenServer и ESXi используют разные технологии, но конечный эффект тот же, то есть физическое графическое устройство напрямую подключается к виртуальной машине для достижения эффекта трехмерного отображения и рендеринга виртуальной машины.

Поскольку сквозной пропуск видеокарты на самом деле является собственным драйвером и оборудованием, используемым GuestOS, ему не хватает необходимого промежуточного уровня для отслеживания и поддержания состояния графического процессора, а также он не поддерживает расширенные функции виртуальных машин, такие как миграция в реальном времени. Например: Xen Server VGA Pass-Through запрещает виртуальной машине выполнять операции сохранения, восстановления, миграции и другие операции. То же самое и с виртуальными машинами VMware: после включения функции ввода-вывода VM DirectPath виртуальная машина теряет способность выполнять приостановку / возобновление и динамическую миграцию.

Виртуализация физической графики

Виртуализация графического процессора похожа на виртуализацию процессора.Ядро — это опрос срезов, и эти временные срезы видеокарты выделяются виртуальным машинам для использования. Видеокарты, поддерживающие виртуализацию графического процессора, обычно можно разделить на временные отрезки с различными характеристиками по мере необходимости и выделить для использования нескольким виртуальным машинам.

В качестве примера возьмем технологию виртуализации графического процессора, предоставленную NVIDIA, а именно vCUDA (virtual CUDA). vCUDA использует метод перехвата и перенаправления API CUDA на уровне пользователя для создания логического образа физического GPU в виртуальной машине, то есть виртуального GPU. Таким образом реализуется детальное разделение, реорганизация и повторное использование ресурсов графического процессора, а также поддерживаются расширенные функции виртуальных машин, такие как параллелизм на нескольких машинах и приостановленное восстановление.

Дождитесь пополнения карты.

CPU, DXVA, Hi10P, плееры / Хабр

 

 

 

 

 

Казалось бы, такая обыденная задача, как воспроизведение видео не должна вызывать никаких проблем, но по прежнему это не совсем так.

Т.к. речь идет о HD-видео, то потребуется высокая производительность декодера. Например, если декодериуем на CPU, то на потоках 30-35 MBps на Intel Core2 Duo E8500 3.2 GHz уже начинают выпадать кадры. Процессор довольно быстрый, разница в производительности по сравнению с ядром Sandy Bridge на той-же частоте будет порядка 20%. Качественно пережатый full-HD фильм может создать проблемы, не говоря уж об оригинальных потоках с Blu-ray, там поток может достигать 45 MBps. Обладатели ноутбуков обычно имеют процессоры послабее, да и настольные системы не у всех с мощными CPU. Еще один случай, где CPU становится узким местом – это deinterlacing. Deintrlacing необходим при просмотре потоков спутниковых HD каналов, потоки там с разумным bitrate (обычно 10-15 MBps), но программный deintarlace съедает все остатки ресурсов. Причем качественный deinterlace, без замыливания и с сохранением fps, тяжелы для CPU. Единственный выход – использовать аппаратное декодирование, которое предлагают современные GPU. Про видео со спутниковых каналов следует отметить, что они бывают частично поврежденными, т.к. прием не всегда идеален, поэтому важно, чтобы плеер стабильно переваривал такие “срывы” потока.

В Windows аппаратное декодирование реализовано через API DXVA. Все современные GPU AMD и Nvidia реализуют DXVA отдельным физическим модулем (AMD – UVD, Nvidia – PureVideo). Эти модули сделаны специально для этой задачи, работают они практически идентично как в видеокартах начального так и старшего класса. У Intel-а ситуация сложнее. Только в ядрах CPU Sandy Bridge Intel добавил модуль Intel Clear Video HD. Предыдущие поколения графики Intel, формально выполняли ускорение, но реализация была с использованием шейдеров GPU, чего хватало только для 720p видео и как мне кажется было сильно неэффективно в смысле затрат энергии. По этой причине обладатели большинства ноутбуков с графикой Intel не могут себе позволить просмотр full-HD видео. Загрузка CPU при использовании DXVA составляет несколько процентов, при этом DXVA обеспечивает высокое качество deinterlace. Производители дают дополнительные настройки декодирования, например сглаживание движения в 24/25 fps фильмах через генерацию промежуточных кадров (подобная функциональность имеется в телевизорах), устранение шумов и пр.

На практике нередко встречаются потоки выходящие за рамки спецификаций Blu-ray и с этим были проблемы у DXVA декодеров. Первой здесь оказалась AMD, которая обеспечила поддержку профиля H.264 L5.1. Не знаю как с этим у Nvidia и Intel, поэтому пока рекомендую решения AMD.

Есть еще одно новшество — профиль H.264 High 10 Profile (Hi10P). Hi10P преподносят (хабр) как следующий шаг в развитии сжатия видео. Выяснилось, что если внутри кодека использовать 10-битную дискретизацию сигнала, то можно обеспечить 20-40% (?!) прироста сжатия при сохранении качества. Главный плюс – улучшение передачи градиентов, что видно даже при выводе на экраны с обычной глубиной цвета (8-бит на канал). Известно, что анимешники находятся в авангарде использования новинок кодирования видео и вот появились группы релизеров, которые выкладывают видео закодированное в этом профиле. Этот профиль не понимает большинство кодеков и уж тем более аппаратные плееры и DXVA реализации. Декодирование проходит только софтовыми декодерами, которые при этом еще сильнее нагружают CPU. Не все пользователи имеют топовые процессоры и это вызывает негодование публики, но не останавливает авторов релизов, которые иногда не дают альтернатив Hi10P. Но все это носит характер локальной проблемы в среде некоторых анимешных релизеров.

Замечание по поводу внешних кодеков H.264. Ранее я пытался использовать дополнительные внешние кодеки Divx H.264 DXVA и PowerDVD8 H.264 DXVA, теперь от них отказался. PowerDVD8 H.264 – это старая версия, которая не развивается и имеет проблемы при работе в Windows 7, а нв Divx H. 264 я неоднократно замечал проблемы с неравномерностью воспроизведения. В Windows 7 есть встроенный кодек Microsoft H.264 с поддержкой DXVA, который оказался очень стабильным и я его давно использую в качестве базового в Media Player Classic Home Cinema.

При выборе плеера руководствуюсь следующими принципами: не замусоривать систему кодеками; поддержка DXVA; всеядность – разные контейнеры и кодеки; по возможности поддержка Hi10P.

	VLC Player Плюсы Поддержка DXVA появилась уже давно, но пока считается beta, поэтому надо включать GPU ускорение в опциях (Tools/Preferences/Input & Codecs/Use GPU acceleration (experimental)). Всеядный, обычно, если что-то нигде не идет, то он переваривает. Минусы Загрузка CPU в DXVA раза в 2-3 больше чем у других, он использует разрыв потока стандартного конвейера для того, чтобы можно было применять софтовые фильтры. Нетривиальное управление масштабированием. Масштабировать можно по заготовленным пресетам или хитро обрезать с разных сторон. Нельзя использовать внешние кодеки (например MS H.264).
	Media Player Classic Home Cinema Плюсы Всеядный, имеет множество встроенных кодеков, в частности есть встроенные с поддержкой DXVA. Можно подцеплять внешние кодеки, например кодек MS H.264 (View/Options/External Filters – добавить MS DTV-DVD Video Decoder, сделать его Prefer, в Internal Filters отключить встроенный h364). Удобный и гибкий интерфейс.
	Windows Media Player 12 (часть Windows 7) Плюсы Поддержка DXVA через кодеки из системы. Стабилен при работе с потоками спутниковых каналов. Удобная и продвинутая музыкальная библиотека, но это не относится к теме видео. Минусы Слабая поддержка форматов, только: ts, m2ts, mov, avi, wmv. Нет масштабирования. Нет нормальной поддержки субтитров. Нет переключения аудиодорожек. Гибкость минимальна, практически ничего настроить нельзя.
	XBMC Это родитель двух других мощных медиа центров – boxee и mediaportal, они в разное время отпочковались от XBMC. Плюсы Это не просто плеер, это медиа центр. Красивый интерфейс, медиатека с закачкой картинок и описаний с imdb/kinopoisk и пр. С недавних пор добавили поддержку DXVA. Немного погонял, вроде все хорошо. DXVA по умолчанию выключен, надо в опциях включить. Всеяден. Минусы Чтобы заставить четко работать медиатеку (распознавание названия и загрузка инф-ии из интернета), надо порядочно повозиться. Но можно обойтись простой навигацией по файлам. Навигация по медиатеке довольно разнообразна, но не хватает продвинутой фильтрации и поиска, это будет актуально, если фильмов много. Для медиатеки хотелось бы иметь поля пользователя, чтобы можно было более эффективно фильтровать. Управление больше заточено под пульт, с клавиатуры не все можно быстро сделать.
	SMPlayer Плюсы Всеяден. Удобный интерфейс, сразу под рукой кнопки выбора аудиодорожки и субтитров. Минусы Нет поддержки DXVA, поэтому на тяжелых потоках возможны пропуски, по этой же причине не идеален и сильно грузит CPU deinterlace.
	UMPlayer Родственник SMPlayer, интерфейсы очень близки. Плюсы Всеяден. Поддерживает H.264 Hi10p. SMPlaer тоже использует кодеки mplayer, однако Hi10P там почему-то не поддерживается. Минусы Нет поддержки DXVA, поэтому на тяжелых потоках возможны пропуски, по этой же причине не идеален и сильно грузит CPU deinterlace.

Вывод из моей практики: номер 1 – это MPC-HC, если проблемы – использую VLC, спутниковые потоки иногда с меньшими проблемами идут в WMP.

PS Есть конечно еще и другие плееры, я перечислил то, чего сам касался и использую.

Bottleneck компьютера: что это? | Сеть без проблем

Если вы новичок в компьютерных играх и только недавно пытались собрать свою первую игровую конфигурацию, скорее всего, вы столкнулись с термином «узкое место» (bottleneck).

Итак, что является узким местом в контексте сборки ПК , как его избежать, исправить и как определить, есть ли узкое место в вашей существующей конфигурации? Мы рассмотрим все это в этой статье, так что читайте дальше!

Что такое «bottleneck»?

Термин «bottleneck» довольно очевиден, если мы более внимательно на него посмотрим. Горловина является самой узкой частью бутылки, которая ведет к отверстию, и ее цель — сделать налив любой жидкости, содержащейся внутри, более контролируемой, ограничивая количество жидкости, которая может выйти из бутылки.

Теперь, когда мы говорим о узком месте в контексте компьютерного оборудования, мы говорим о низком уровне производительности, который вызван неспособностью одного компонента идти в ногу с другими, что замедляет способность ПК обрабатывать данные.

Тем не менее, «bottleneck» может быть создано практически любым компонентом, который значительно слабее, чем другие компоненты, составляющие ПК. Это может быть процессор , графический процессор , оперативная память или жесткий диск , которые снижают производительность — технически это может быть несколько компонентов, если один компонент более мощный, чем другие.

Однако в 2020 году узкие места в процессорах и графических процессорах являются главными факторами, которые необходимо учитывать, когда речь идет о узких местах в производительности, поэтому ниже мы рассмотрим немного подробнее.

Бутылочное горлышко CPU и GPU

Когда речь идет о узких местах ЦП и ГП, он может работать в обоих направлениях: либо ГП не работает на 100% емкости из-за более медленного ЦП, либо наоборот. В любом случае, вы будете получать меньше FPS.

Узкое место ЦП

Узкие места ЦП, вероятно, чаще встречаются в игровых ПК по одной очень очевидной причине — геймеры почти всегда делают ГП приоритетной, поэтому в результате они могут немного сэкономить на ЦП.

Так, например, если вы решили потратить немного больше и получить RTX 2060S вместо GTX 1660 Ti, вы могли бы сделать это за счет ЦП и вместо Intel i5-9600K, вы ‘ Я бы пошел с заметно дешевле i3-9100.

Тем не менее, i3-9100 является бюджетным процессором, который просто не поспевает за RTX 2060S — честно говоря, даже GTX 1660 Ti будет для него слишком сложной задачей. В результате вы столкнетесь со значительным узким местом, и RTX 2060S, вероятно, будет работать примерно на 70% своей максимальной емкости, поскольку ЦП просто не может обрабатывать данные и выдавать инструкции достаточно быстро.

Узкое место графического процессора

Однако может произойти и обратное. Кто-то может из-за недостатка необходимой информации или опыта соединить бюджетный графический процессор с более мощным процессором.

Излишне говорить, что приобретать Ryzen 7 3800X и соединять его с GTX 1660 Ti, если игра является вашей основной задачей, не имеет смысла. Вышеупомянутый процессор просто слишком мощный для видеокарты среднего класса, такой как GTX 1660 Ti, и большая часть вычислительной мощности процессора будет потрачена впустую.

Конечно, такая установка может иметь смысл на ПК, который сначала является рабочей станцией, а затем — игровым ПК. Однако, если мы говорим исключительно об играх, основной вопрос, который вы должны задать о процессоре, заключается в том, достаточно ли он быстр для того графического процессора, на котором настроены ваши прицелы, потому что именно графический процессор выполняет самую важную тяжелую работу в играх и во всех других случаях. эта дополнительная вычислительная мощность процессора не даст вам больше игровых FPS.

Как определить, является ли ЦП или ГП узким местом

Теперь, когда мы объяснили, что такое узкие места, мы переходим к следующему вопросу: как определить, есть ли у вашего компьютера узкое место и что его вызывает? Иногда это может быть немного сложно определить, потому что игры могут быть оптимизированы по-разному, и некоторые могут создавать дополнительную нагрузку на процессор, чем другие.

Один из способов проверить это — использовать программное обеспечение для мониторинга, такое как MSI Afterburner, Asus GPU Tweak, AMD Control Center или, в основном, любую другую утилиту для разгона, которая поставляется с вашим CPU / GPU.

Когда ПК находится под большой нагрузкой (например, когда вы играете в требовательную игру), посмотрите на процессор и загрузку графического процессора. Если ваш ЦП работает на 100% мощности, а ГП — нет, то узкое место вызывает ЦП. С другой стороны, если графический процессор работает на 100% мощности, а процессор загружен с гораздо меньшим процентом, то это узкое место графического процессора.

Конечно, также важно смотреть на несоответствие между загрузкой процессора и графического процессора. Если один из компонентов колеблется на 90%, а другой — на максимуме, это небольшое узкое место, и это не проблема, но если процессор работает на полную мощность, а ваш графический процессор охлаждается на более комфортных 70%, то вы Вы упускаете хороший кусок производительности.

В качестве альтернативы вы можете воспользоваться калькулятором узких мест, который позволяет вам указать точную модель процессора и графического процессора, а также объем оперативной памяти, которую вы собираетесь установить. Затем он даст вам приблизительный процент узких мест, так что это полезный инструмент для сборки ПК.

Теперь мы должны отметить, что не существует системы, которая на 100% свободна от узких мест, поскольку один из двух компонентов неизбежно будет работать немного быстрее, чем другой. Как правило, узкое место в размере до 10% не представляет особой проблемы, но если оно выше, вы, вероятно, можете немного изменить конфигурацию, чтобы получить более выгодное соотношение цены и качества.

Исправление узких мест CPU и GPU

Если вы выбираете компоненты для своего нового ПК, проблему легче предотвратить, чем решить после ее возникновения. Подумайте, в какие игры вы играете, прежде чем сделать свой выбор.

Другое решение состоит в том, чтобы найти калькулятор узкого места онлайн. Оказавшись там, введите свой выбор CPU и GPU в соответствующие поля, и веб-сайт рассчитает риск возникновения узких мест. Он также скажет вам, какой из ваших компонентов слабее, а какой может быть лучшим выбором.

Другой способ проанализировать ваш компьютер — загрузить MSI Afterburner. С помощью этой программы вы можете контролировать свой компьютер, играя в разные игры. Он покажет вам, сколько работы выполняет каждый компонент, и где вы можете ожидать узкие места.

Как только вы обнаружите источник узких мест, не должно быть слишком сложно решить проблему. Решение состоит в том, чтобы сбалансировать нагрузку на ваш процессор и графический процессор. Вы можете применить один из следующих методов для ее решения.

Способ 1: увеличить разрешение игры

Если у вас есть узкое место в процессоре, вы можете устранить его, увеличив разрешение и графику игры. Это действие увеличит нагрузку на ваш графический процессор и выровняет объем работы, выполняемой обоими компонентами одновременно.

Способ 2: остановите ненужные процессы в фоновом режиме

Если у вас узкое место ЦП, вы можете войти в меню процессов и остановить ненужные процессы, работающие в фоновом режиме. Это оставит больше ресурсов процессора для игры и может предотвратить узкие места, но убедитесь, что вы знаете, какие процессы безопасны для завершения.

Способ 3: разогнать ваш процессор

Разогнав ваш процессор, вы заставите его работать больше. Важно отметить, что разгон вашего процессора следует проводить с осторожностью, поскольку он может повредить ваш процессор.

Способ 4: разгонять оперативную память

Ваша оперативная память и процессор тесно взаимодействуют друг с другом. Улучшение оперативной памяти означает, что ваш процессор получает данные быстрее и упорядоченно. Это означает, что ваш процессор становится более эффективным и не должен работать так усердно.

Способ 5: понизьте требования к игровым процессорам процессора

Чтобы высвободить некоторые ресурсы вашего ЦП и устранить узкие места ЦП в игре, вы можете ввести параметры игры и снизить те, которые требуют работы, от вашего ЦП. Обычно это настройки, связанные с AI, расстоянием видимости, положением объекта и т. Д.

Способ 6: снижение разрешения и графических настроек

К сожалению, с программной стороны мало что можно сделать с узкими местами графических процессоров. Все, что вы можете сделать, это ввести настройки игры и понизить разрешение и настройки графики. Обычно это помогает, но цена ухудшает визуальное качество вашей игры, и если ваш GPU действительно устарел, вы можете вообще не увидеть значительных улучшений.

Заключение

И это было бы нашим быстрым объяснением того, что является узким местом, какие существуют узкие места, как определить, имеет ли ваш компьютер существенное узкое место, и что вы можете сделать, если это произойдет.

Не стесняйтесь возвращаться к этой статье, так как это важно проверить при сборке нового ПК или обновлении компонента текущей сборки.

Статьи по теме:

В чем разница между APU, CPU и GPU?

Обновлено Джеймсом Фрю от 14.07.2017.

За последнее десятилетие компьютеры стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Наряду с внедрением новых технологий резко увеличилось число терминов, которые вы должны знать. Когда приходит время покупать новый компьютер, такие термины, как APU, CPU и GPU, могут быть объединены.

Когда пришло время покупать ваш новый компьютер, знание разницы между ними может быть огромным преимуществом. Это может даже привести к тому, что вы сэкономите деньги. Это особенно верно, если вы планируете построить свой собственный компьютер.

Итак, в чем именно разница между APU, CPU и GPU?

Центральный процессор (ЦП)

Центральный процессор (CPU) часто называют мозгом компьютера. В первые дни вычислений, процессор будет распределен по нескольким электронным чипам. Современные компьютеры, смартфоны и другие интеллектуальные устройства используют микропроцессоры, в которых ЦП изготовлен на одной микросхеме. Процессор помогает всем: от загрузки операционной системы до выполнения команд и выполнения вычислений в Excel.

Для видеоигр требуется много ресурсов процессора, поэтому тесты производительности обычно проводятся в соответствии с игровыми стандартами. Процессоры доступны во многих вариантах — от энергоэффективных одноядерных чипов до высокопроизводительных окто-ядер. Intel использует собственную технологию Hyper-Threading чтобы заставить четырехъядерный процессор работать так, как если бы он был восьмиъядерным. Это помогает выжать максимум мощности и эффективности из вашего процессора.

Графический процессор (GPU)

Графический процессор (GPU) — это процессор, который генерирует видео и графическое содержимое, отображаемое на вашем экране. Компьютер может работать без графического процессора, как в случае со многими серверами удаленного доступа. Графический процессор часто встречается на видеокарте вашего компьютера. Кроме того, он может быть встроен непосредственно в материнскую плату компьютера.

Хотя было бы технически возможно выполнить графические операции на CPU, GPU специально адаптирован для этой цели. Их параллельная структура означает, что они могут выполнять потенциальные миллиарды вычислений в секунду, необходимые для некоторой графической обработки. Графические процессоры также имеют несколько ядер, таких как процессоры. Тем не менее, графический процессор может иметь сотни или даже тысячи ядер.

И да, вы можете получить внешний графический процессор , даже для улучшения графической мощности Mac или улучшите компьютерные игры

Ускоренный процессор (APU)

Ускоренный процессор (APU) объединяет процессор и графический процессор в одну микросхему. APU был разработан AMD и первоначально выпущен под названием Fusion. Объединив оба процессора в один чип, компоненты могут обмениваться данными быстрее и повышать производительность и производительность. APU, как правило, не рассматриваются в качестве замены автономной видеокарты. Вместо этого они надеются заменить графические процессоры, встроенные в материнскую плату.

Поскольку графические процессоры оптимизированы для быстрого выполнения вычислений, центральный процессор может перенести часть обработки непосредственно на графический процессор в APU. Хотя считается, что AMD является лидером рынка, Intel также производит их, но не называет их APU. Это может быть связано с тем, что Intel хорошо известна как производитель процессоров, или потому, что этот термин тесно связан с AMD. Несмотря на это, обе фирмы выдвигают APU в качестве предпочтительного процессора для мобильных устройств, ноутбуков и ноутбуков более низкого уровня.

Чем больше ты знаешь

Когда вы хотите обновить или купить новый компьютер, есть много вариантов для обработки. Вы можете выбрать отдельный процессор и графический процессор, где графический процессор либо включен в графическую карту, либо встроен в материнскую плату. Если вы не собираетесь выполнять обработку графики верхнего диапазона, тогда APU может быть правильным выбором.

Правило наилучшей настройки не задано, поскольку существует так много конфигураций и моделей процессоров. То, что вам нужно, будет в значительной степени зависеть от того, что вы хотите сделать с компьютером. К счастью, теперь вы понимаете разницу между тремя типами процессоров, поэтому вы можете принять наилучшее решение для ваших нужд.

В чем разница между APU, CPU и GPU?

Обновлено Джеймсом Фрю от 14.07.2017.

За последнее десятилетие компьютеры стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Наряду с внедрением новых технологий резко возросло количество терминов, которые вы должны знать

, Когда приходит время покупать новый компьютер, такие термины, как APU, CPU и GPU, могут быть объединены.

Когда пришло время покупать ваш новый компьютер, знание различий между ними может стать огромным преимуществом. Это может даже привести к тому, что вы сэкономите деньги. Это особенно верно, если вы планируете построить свой собственный компьютер.

Так в чем же разница между APU, CPU и GPU?

Центральный процессор (ЦП)

Центральный процессор

(ЦП) часто называют мозгом компьютера. В первые дни вычислений ЦП будет распределяться по нескольким электронным чипам. Современные компьютеры, смартфоны и другие интеллектуальные устройства используют микропроцессоры, в которых ЦП изготовлен на одном кристалле. Процессор помогает всем: от загрузки операционной системы до выполнения команд и выполнения вычислений в Excel.

Видеоигры требуют много ресурсов от процессора, поэтому тесты производительности обычно проводятся в соответствии с игровыми стандартами.

, Процессоры доступны во многих вариантах — от энергоэффективных одноядерных чипов до высокопроизводительных окто-ядер. Intel использует собственную технологию Hyper-Threading

заставить четырехъядерный процессор вести себя так, как будто это окто-ядро. Это помогает выжать максимум мощности и эффективности из вашего процессора.

Графический процессор (GPU)

Графический процессор (GPU) — это процессор, который генерирует видео и графическое содержимое, отображаемое на экране. Компьютер может функционировать без графического процессора, как в случае со многими серверами удаленного доступа. Графический процессор часто встречается на видеокарте вашего компьютера. Кроме того, он может быть встроен непосредственно в материнскую плату компьютера.

Хотя было бы технически возможно выполнять графические операции на CPU, GPU специально адаптирован для этой цели. Их параллельная структура означает, что они могут выполнять потенциальные миллиарды вычислений в секунду, необходимые для некоторой графической обработки. Графические процессоры также имеют несколько ядер, таких как процессоры. Тем не менее, графический процессор может иметь сотни или даже тысячи ядер.

И да, вы можете получить внешний графический процессор, даже для улучшения графической мощности Mac

,

Ускоренный процессор (APU)

Ускоренная единица обработки

(APU) объединяет процессор и графический процессор в одну микросхему. APU был разработан AMD и первоначально выпущен под названием Fusion. Объединив оба процессора в один чип, компоненты могут обмениваться данными быстрее и повышать производительность и производительность. APU, как правило, не рассматриваются в качестве замены автономной видеокарты. Вместо этого они надеются заменить графические процессоры, встроенные в материнскую плату.

Поскольку графические процессоры оптимизированы для быстрого выполнения вычислений, центральный процессор может переложить часть обработки непосредственно на графический процессор в APU. Хотя считается, что AMD является лидером рынка, Intel также производит их, но не называет их APU. Это может быть связано с тем, что Intel хорошо известна как производитель процессоров, или потому, что этот термин тесно связан с AMD. Несмотря на это, обе фирмы выдвигают APU в качестве предпочтительного процессора для мобильных устройств, ноутбуков и ноутбуков более низкого уровня.

Чем больше ты знаешь

Когда вы хотите обновить или купить новый компьютер, есть много вариантов для обработки. Вы можете выбрать отдельный процессор и графический процессор, где графический процессор либо включен в видеокарту

или встроенный в материнскую плату. Если вы не собираетесь выполнять обработку графики верхнего диапазона, тогда APU может быть правильным выбором.

Правило наилучшей настройки не задано, поскольку существует так много конфигураций и моделей процессоров. То, что вам нужно, будет в значительной степени определяться тем, что вы хотите делать с компьютером

, К счастью, теперь вы понимаете разницу между тремя типами процессоров, поэтому вы можете принять наилучшее решение для ваших нужд.

Какой процессор и графический процессор вы используете? Или вы выбрали ВСУ? Как вы думаете, что лучше? Дайте нам знать в комментариях ниже!

Какие центральные и графические процессоры используются в компьютере и что наиболее важно для игр?

По мере того, как компьютерные игры становятся все более и более популярными, людям приходится узнавать о технологиях внутри них, чтобы убедиться, что они получают желаемый компьютер. Выяснить, в чем разница между CPU и GPU , может показаться простым энтузиастам игр. Тем не менее, новички в этой сфере не знают, что они собой представляют и какие функции выполняют. Тем не менее, те, кто испытывает трудности, могут ознакомиться с нашим объяснением о том, что такое процессор и графический процессор в компьютере, чтобы познакомиться с этими двумя важными частями аппаратного обеспечения ПК.

Что такое ЦП и ГП в компьютере?

Центральный процессор и графический процессор являются двумя ключевыми процессорами в компьютере. Хотя с инженерной точки зрения между ними есть огромные различия, их можно разбить очень просто:

• Центральный процессор (ЦП): выполняет универсальные вычислительные задачи.
• Графический процессор (GPU): Выполняет вычислительные задачи, связанные с графикой.

Эти два компонента обрабатывают данные по-разному.ЦП быстро переходит от одной задачи к другой в порядке их постановки в очередь. Графический процессор выполняет множество заданий параллельно. Они работают в тандеме с центральными процессорами, быстро выполняя широкий спектр вычислительных задач, и графическими процессорами, обрабатывающими огромные объемы работы, связанной с графикой одновременно.

Какие ЦП и графические процессоры лучше всего подходят для игр?

Спор о том, какие процессоры и графические процессоры лучше всего подходят для игр, ведется уже несколько десятилетий. В 1990-е годы было несколько компаний, производящих процессоры и видеокарты.Однако прямо сейчас существует ограниченное количество производителей, производящих оборудование для энтузиастов:

• ЦП: Intel, AMD
• Графические процессоры: AMD, Nvidia

На данный момент AMD впереди по производительности, когда дело касается ЦП. , но Nvidia делает самые мощные графические процессоры. В течение многих лет Intel неизменно опережала AMD. Однако серия процессоров AMD Zen добилась значительных успехов до выпуска Zen 3 в конце прошлого года. Прямо сейчас игровые ПК имеют тенденцию к использованию процессоров AMD и графических процессоров Nvidia, но это всегда может измениться.Помимо процессоров, Intel последние несколько лет работает над выводом на рынок графических процессоров. Пока что нет доступных видеокарт Intel для энтузиастов, и, вероятно, пройдет некоторое время, прежде чем они даже приблизятся к производительности графических процессоров AMD и Nvidia.

Что такое графический процессор? Определено графических процессоров

Для чего используются графические процессоры?

Два десятилетия назад графические процессоры использовались в основном для ускорения приложений трехмерной графики в реальном времени, таких как игры.Однако с началом 21 века компьютерные ученые осознали, что графические процессоры могут решить некоторые из самых сложных вычислительных проблем в мире.

Эта реализация положила начало эре GPU общего назначения. Теперь графические технологии все шире применяются для решения все более широкого круга задач. Сегодняшние графические процессоры более программируемы, чем когда-либо прежде, что дает им гибкость для ускорения широкого спектра приложений, которые выходят далеко за рамки традиционного графического рендеринга.

графических процессоров для игр

Видеоигры стали более требовательными к вычислениям, с гиперреалистичной графикой и обширными, сложными игровыми мирами. Благодаря передовым технологиям отображения, таким как экраны 4K и высокая частота обновления, а также с развитием игр в виртуальной реальности, требования к обработке графики быстро растут. Графические процессоры способны отображать графику как в 2D, так и в 3D. Благодаря улучшенной графической производительности в игры можно играть с более высоким разрешением, с более высокой частотой кадров или с тем и другим.

Графические процессоры для редактирования видео и создания контента

В течение многих лет видеоредакторы, графические дизайнеры и другие творческие профессионалы боролись с длительным временем рендеринга, которое ограничивало вычислительные ресурсы и сдерживало творческий поток. Теперь параллельная обработка, предлагаемая графическими процессорами, ускоряет и упрощает рендеринг видео и графики в форматах более высокого разрешения.

Что касается производительности, Intel предлагает бескомпромиссные решения как для ЦП, так и для ГП.Благодаря графике Intel® Iris® Xe геймеры и создатели контента теперь могут получить еще лучшую производительность и новые возможности. Оптимизированная для процессоров Intel® Core ™ 11-го поколения и идеально подходящая для ультратонких и легких ноутбуков, графика Intel® Iris® Xe интегрирована с процессором. Некоторые ноутбуки также включают Intel® Iris® Xe MAX, первый продукт Intel с дискретной графикой за 20 лет.

Intel® Iris® Xe MAX был разработан для обеспечения улучшенной графической производительности и мультимедийных возможностей, а также для плавного, захватывающего игрового процесса в любом месте с разрешением 1080p.И все это на элегантном и легком ноутбуке. Кроме того, объединив процессоры Intel® Core ™ 11-го поколения, дискретную графику Iris® Xe MAX и технологию Intel® Deep Link, вы можете испытать производительность в 1,4 раза AI ¹ и в 2 раза более высокую производительность при кодировании однопотокового видео ² по сравнению с Дискретная графика сторонних производителей. ³

Графический процессор для машинного обучения

Некоторые из самых захватывающих приложений для технологии графических процессоров связаны с искусственным интеллектом и машинным обучением.Поскольку графические процессоры обладают огромными вычислительными возможностями, они могут обеспечивать невероятное ускорение рабочих нагрузок, используя преимущества высокопараллельной природы графических процессоров, таких как распознавание изображений. Многие современные технологии глубокого обучения полагаются на графические процессоры, работающие совместно с процессорами.

FPGA и GPU для глубокого обучения ›

CPU-GPU Computing: обзор, оптимизация и приложения: компьютерные науки и ИТ Глава

Гетерогенные и гибридные вычисления в последние годы активно изучались в области параллельных и распределенных вычислений.Он может работать как на одном компьютере, так и в группе компьютеров, соединенных высокоскоростной сетью. Первое — тема этой главы. Его ключевые моменты заключаются в том, как совместно использовать устройства, различающиеся по производительности и архитектуре, для удовлетворения различных вычислительных требований, и как добиться максимальной производительности всей программы при ее выполнении. У процессоров и графических процессоров принципиально разная философия проектирования, но объединение их характеристик может обеспечить лучшую производительность во многих приложениях.Однако их оптимизация все еще представляет собой проблему. В этой главе основное внимание уделяется основным стратегиям оптимизации, включая «разделение и балансировку нагрузки», «доступ к данным», «обмен данными» и «синхронизацию и асинхронизацию». Кроме того, в качестве примеров использования этих стратегий будут представлены два приложения.

Top

Введение

По мере того, как скорость процессора неуклонно растет, становится все труднее бороться с высоким энергопотреблением и тепловыделением. В то же время инженеры-конструкторы должны разрабатывать многоядерные процессоры, чтобы удовлетворить потребность в высокой производительности. Центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП) эволюционировали, чтобы поддерживать больше ядер, чем когда-либо, но разработка двух типов процессоров следует разным философиям. При разработке ЦП основное внимание уделяется малой задержке за счет использования сложных элементов управления, в то время как разработка графических процессоров нацелена на высокую производительность за счет использования большего количества простых ядер. Графические процессоры часто служат сопроцессорами с процессорами. Во многих суперкомпьютерах, таких как Tianhe и Titan, процессоры и графические процессоры взаимодействуют друг с другом для создания мощных вычислений.Например, каждый вычислительный узел Tianhe-1A имеет два процессора Intel® Xeon® X5670 и один графический процессор Nvidia Tesla ™ M2050. В персональных компьютерах типичная комбинация CPU и GPU обеспечивает низкую цену и высокую производительность.

Популярность таких разнородных систем требует адаптации приложений для оптимизации их производительности. Необходимы три типа адаптации. Во-первых, из-за наличия нескольких ядер приложения должны быть адаптированы для параллельной обработки, чтобы максимально использовать доступные ресурсы.Во-вторых, следует попытаться объединить свойства ЦП и ГП для разделения и сопоставления задач. В-третьих, сосредоточьтесь на конкретных методах для максимального повышения производительности. В этой главе представлены четыре метода:

• •

  Балансировка и распределение рабочей нагрузки между ЦП и ГП.

• •

  Эффективное использование иерархической памяти, такое как сокрытие задержки доступа к данным, объединение доступа к данным, эффективная общая память, виртуальная адресация между GPU и CPU и т. Д.

• •

  Снижение накладных расходов на обмен данными, например за счет нулевого копирования или потоковой передачи данных.

• •

  Асинхронизация, например, одновременное копирование и выполнение, конвейер подзадач и т. Д.

В этой главе обсуждается неоднородное аппаратное обеспечение ЦП и ГП, а также гибридное программное обеспечение OpenMP и CUDA. Это две стороны медали, поэтому в этой главе обсуждается архитектура CPU и GPU, а также метод смешивания OpenMP и CUDA.Описываются методы измерения производительности для оценки производительности приложений, работающих на таких неоднородных компьютерах. В частности, будут предоставлены показатели времени выполнения, пропускной способности, занятости и ускорения. Кроме того, два синтезированных примера — параллельное умножение разреженной матрицы на вектор (SpMV) и Advanced Encryption Standard (AES) — представлены для демонстрации использования некоторых из этих методов на гетерогенных компьютерах и для вдохновения для разработки гибридных параллельных приложений.Высокопроизводительные приложения для гетерогенных вычислительных сред могут быть достигнуты при глубоком понимании основных свойств оборудования и приложения, а также при использовании определенных методов оптимизации.

Остальная часть этой главы организована следующим образом: в следующем разделе кратко обсуждаются достижения моделей гетерогенных и гибридных вычислений. Затем в разделе «ГЕТЕРОГЕННЫЕ И ГИБРИДНЫЕ МОДЕЛИ ВЫЧИСЛЕНИЙ» более подробно описываются модели гетерогенных и гибридных вычислений, включая аппаратные архитектуры GPU и CPU, а также платформы CUDA и OpenMP.После этого в разделе «СТРАТЕГИИ ОПТИМИЗАЦИИ» представлены некоторые стратегии оптимизации, такие как разделение и балансировка нагрузки, оптимизация доступа к данным, сокращение взаимодействия в гетерогамных и гибридных средах; оценка производительности также представлена ​​в этом разделе. Раздел «ПРИЛОЖЕНИЯ» предлагает два типичных приложения моделей гетерогенных и гибридных вычислений. Одно из этих приложений включает гибридные параллельные матричные вычисления, а другое — гибридное параллельное шифрование / дешифрование.Наконец, глава завершается.

Наверх

Предпосылки

Гетерогенные и гибридные вычисления относятся к использованию различных ядер и ресурсов, взаимодействующих для выполнения общей вычислительной задачи. В обычном использовании термин «гетерогенные вычисления» означает, что оборудование имеет смешанную архитектуру; тогда как «гибридные вычисления» означают, что программное обеспечение разделено на различные части и сопоставлено с оборудованием.

Гетерогенная аппаратная архитектура была разработана для решения четырех проблем или ограничений традиционных однородных вычислений:

Покупаете ноутбук? Ищите ПК с этими процессорами и графическими процессорами

Ноутбуки — это сложные целостные машины.Все, от дисплея до клавиатуры и до внутреннего устройства, имеет значение. Но процессор и графический процессор — это двигатели, которые движут всем остальным. В преддверии праздников ожидается дефицит предложений ноутбуков, поэтому у вас не будет времени, чтобы искать в телефоне все компоненты ноутбука, которые привлекают ваше внимание. Чтобы помочь вам подготовиться и получить максимальную отдачу от вложенных средств в кратчайшие сроки, мы собрали десятки тысяч слов и сотни часов тестирования ноутбуков, которые мы внесли в это полезное руководство по процессорам и графическим процессорам, которые вы следует искать.

Во-первых, покупателям с ограниченным бюджетом мы рекомендуем прочитать наше руководство о том, как не ошибиться при покупке недорогого ноутбука. Во-вторых, мы предлагаем вам добавить в закладки или хотя бы отсканировать эту историю, чтобы найти интересующие вас области, прежде чем покупать новый ноутбук. В-третьих, как только вы выберете из этой истории части, которые вам интересны, внимательно следите за нашим руководством по лучшим предложениям ноутбуков, которое мы ежедневно обновляем с учетом последних продаж ноутбуков, которые действительно являются сделками, а не нарядными. бездельники.Наш гид по лучшим ноутбукам также может помочь вам найти лучшие из лучших, когда дело доходит до ноутбуков.

С учетом сказанного, вот все, что вам нужно знать, чтобы выбрать правильный процессор и графический процессор для вашего ноутбука. Чтобы ускорить процесс, мы выделили важные части, на которые следует обратить внимание.

8 ядер против 6 ядер против 4 ядер

Самая большая революция в производстве процессоров для ноутбуков — это больше ядер, чем когда-либо прежде. По правде говоря, не всем нужны все эти ядра, поэтому рост числа ядер в некоторой степени стал сегодня «мегагерцовым мифом».Сколько ядер вам нужно, во многом зависит от того, что вы делаете. Если вы используете свой ноутбук для «общих» целей, таких как просмотр веб-страниц, задачи Microsoft Office и просмотр видео с легким редактированием фотографий на стороне, вам, вероятно, не понадобится более четырех ядер. Если вы редактируете видео, являетесь опытным пользователем Microsoft Excel, создаете 3D-модели или компилируете код на своем ноутбуке, вы действительно можете извлечь выгоду из большего количества ядер.

Так что остерегайтесь людей, которые говорят, что «вам нужно больше ядер», потому что на самом деле большинство людей этого не делают.Честно говоря, для того, что большинство людей делает на ноутбуке, даже двухъядерный ноутбук может работать. Наша рекомендуемая золотая середина для ультрапортативного ноутбука — четыре ядра, тогда как сладкое пятно для более мощных ноутбуков — шестиядерное.

Intel против AMD

И AMD, и Intel предлагают феноменальные современные процессоры для ноутбуков, у каждого из которых есть свои сильные и слабые стороны. Если вы выбираете между новейшими процессорами Intel (11-го поколения) или процессорами AMD (серия Ryzen 5000), вы практически не проиграете ни в одном из того, что большинство людей делает на ноутбуке, поэтому выбирайте Intel vs.AMD в значительной степени второстепенная проблема, ниже лучшего графического чипа или лучшего экрана. Мы повторим это снова: Между процессором Intel 11-го поколения и AMD Ryzen 5000 — вы не можете ошибиться . Когда вы просматриваете предложения, ноутбуки на базе Intel обычно имеют больше всего премиальных вариантов и превосходят по численности предложения AMD, в то время как ноутбуки на базе AMD, как правило, дают вам больше возможностей для затраченных средств. Мы часто обнаруживаем, что ноутбуки AMD обычно имеют больше функций или более низкую цену по сравнению с сопоставимым ноутбуком Intel.

классов ЦП: H vs.U / G

Буквы H, U или G в названии модели ЦП обозначают, является ли ЦП чипом с более высокой производительностью (H), обычно используемым в больших ноутбуках, или чипом со сверхнизким энергопотреблением (U или G), обычно используемым в очень тонкие и легкие ноутбуки. Например: Core i7-11900 H или Ryzen 7 5800 U или Core i7-1165 G7 . Чип H-класса может предложить более высокую производительность для игр, редактирования фотографий, редактирования видео и других ресурсоемких задач. Микросхема U-класса или G-класса обычно означает меньший вес и более длительное время автономной работы — за счет чистой производительности.Одно замечание: платить за чип H-класса и не использовать его производительность — это плохая окупаемость инвестиций. И хотя чипы H-класса могут быть быстрее при интенсивных нагрузках, при просмотре или производительности они почти неотличимы от других процессоров.

AMD также предлагает HS-версии своих чипов, такие как Ryzen 7 5800HS, которые по производительности находятся между чипом U-класса и чипом H-класса. Это хороший компромисс для тех, кто хочет немного большей производительности при небольшом весе.TL; DR: если вы геймер или постоянно нуждаетесь в высокой производительности, возьмите на себя вес этого процессора H- или HS-класса. Для всех остальных это действительно вопрос, что еще идет с этим чипом в ноутбуке.

Высокопроизводительные процессоры: K против X

AMD и Intel также предлагают свои процессоры высшего класса с дополнительными буквами K или X в названии процессора, например Core i9-11980HK или Ryzen 9 5900HX. Для тех, кто стремится к максимальной производительности ноутбука, эти буквы говорят о том, что они самые быстрые.Имейте в виду, что хотя они могут быть самыми быстрыми в тестах, средний человек может не почувствовать их на практике. Оба могут быть «разогнаны», что означает, что чип может работать с превышением номинальной скорости, но немногие потребители когда-либо делают это. Если вы ищете максимальную производительность по более высокой цене, K или X в модели говорят вам, что это, вероятно, высокопроизводительный ноутбук и процессор. Для тех, кто стремится к абсолютной силе, это хорошо, но все остальные могут это пропустить.

Intel Core i9 противCore i7

Как правило, модели Intel Core i9 не стоят той дополнительной цены, которую вы за них платите, особенно когда вы выбираете между восьмиядерным процессором Core i9 или восьмиядерным процессором Core i7. Не заблуждайтесь, Core i9 часто обеспечивает максимальную производительность из-за более высоких тактовых частот и других технических преимуществ, но для большинства людей окупаемости инвестиций, вероятно, нет. Если вы действительно хотите заплатить за премиальный опыт, Core i9 действительно лучшее, что вы можете получить, и — это меньше путаницы.Например, процессоры Core i9 для ноутбуков доступны только с восемью ядрами, тогда как линейка Core i7 предлагает варианты с восемью, шестью и четырьмя ядрами. Но давайте будем честными: большинству обычных людей и даже большинству обычных геймеров не нужно платить за Core i9.

Intel Core i7 против Core i5

Рассматривая только чипы Intel 11-го поколения, мы бы сказали, что это, вероятно, не имеет большого значения между 6-ядерным Core i7 и 6-ядерным Core i5. Core i7 действительно имеет преимущество в виде более высоких тактовых частот, но этого, вероятно, недостаточно, чтобы иметь значение для большинства людей.Да, разница в производительности действительно есть, но в повседневных задачах вы, вероятно, не заметите этого. Некоторые модели Core i7 предоставляют вам 8 ядер вместо максимальных 6 ядер, как у Core i5, но, как мы уже говорили ранее, если вы не используете в ноутбуке приложения, которым требуются 8 ядер, это не имеет значения. Мы можем с уверенностью сказать, что если вы можете получить, скажем, 6-ядерный Core i5 с другими функциями, которые вам нужны в ноутбуке, дерзайте и не переживайте с Core i7.

Intel Tiger Lake H 11-го поколения является насмешкой над старыми процессорами Intel 10-го поколения.

Intel

Intel Core i5 против Core i3

Это может звучать как побитый рекорд, но большинство людей, просматривающих, использующих Office или оплачивающих налоги, скорее всего, не почувствуют большой разницы между Core i5 11-го поколения и Core i3 11-го поколения. Intel в настоящее время не предлагает Core i3 в H-обрезке, поэтому мы говорим только об ультралегких категориях ноутбуков. Преимущество Core i5 перед — это встроенная графика. Например, Core i5-1135G7 имеет такую ​​же встроенную графику, что и лучший процессор Intel Core i7.Если вы собираетесь делать что-то графически насыщенное, покупка ноутбука Core i5 с графикой G7 принесет большие дивиденды. Но для того, что большинство потребителей делают со сверхлегким ноутбуком, Core i3 подойдет.

Intel 11-го поколения против 10-го поколения

Этот вопрос применим двумя способами: к более тяжелым ноутбукам H-класса и сверхлегким ноутбукам U-класса. В легком ноутбуке старые чипы Intel 10-го поколения все еще популярны и неплохие чипы для повседневного использования, но чип 11-го поколения новее, быстрее и, как правило, предпочтительнее. Чип 11-го поколения говорит вам, что ноутбук, вероятно, новее и немного дороже, поскольку в наши дни старые чипы 10-го поколения в основном используются в недорогих ноутбуках. Процессор Core 11-го поколения с G7 в номере модели (например, Core i7-1165G7) будет предлагать гораздо лучший игровой процесс со встроенной графикой, но для повседневного использования подойдет 10-го поколения.

Для более тяжелого ноутбука H-класса чипы 11-го поколения значительно лучше, чем более старые процессоры 10-го поколения H-класса, поэтому они предпочтительнее для всего, что требует быстрого процессора. Одно предостережение для геймеров. Хотя ЦП 10-го поколения H-класса уступает H-классу 11-го поколения, большинство игр не заботятся о ЦП — им в основном нужен быстрый графический процессор. Итак, если речь идет об игровом ноутбуке между GeForce RTX 3070 с процессором 10-го поколения или ноутбуком GeForce RTX 3060 с процессором 11-го поколения, обычно более быстрый игровой ноутбук будет с более быстрым графическим процессором GeForce RTX 3070.

Intel 10-го поколения против 9-го поколения

Этот вопрос в основном относится к более тяжелым игровым ноутбукам, где вы по-прежнему найдете много процессоров 9-го поколения.Короткий ответ: в основном не имеет значения, какой у вас процессор, поскольку в остальном ноутбуки очень похожи. Модели 10-го поколения предоставляют больше возможностей до 8 ядер, тогда как 9-е в основном ограничено 6-ядерными. Если вам нужно больше ядер, купите ноутбук 10-го поколения. Если вы хотите в основном играть в игры, еще раз отдайте предпочтение графическому процессору над процессором. Например, если вы смотрите на ноутбук 10-го поколения с GeForce GTX 1650 Ti по сравнению с ноутбуком 9-го поколения с GeForce GTX 1660 Ti (большие числа для графического процессора означают большую производительность), выберите более крупный графический процессор. .

AMD Ryzen 5000 против Ryzen 4000

Линейка AMD Ryzen 5000 предпочтительна, и в основном то, что вы там найдете. Чипы AMD Ryzen 5000 действительно изменили правила игры, когда были представлены в начале этого года, но они также получили гораздо более широкое распространение, чем чипы Ryzen 4000. Это означает, что вы, вероятно, найдете в ноутбуках Ryzen 5000 лучшие функции, такие как улучшенные экраны и более быстрые графические процессоры. Тем не менее, ноутбуков Ryzen 4000 по-прежнему предостаточно, и мы советуем им не иметь большого значения для большинства людей. И Ryzen 5000, и Ryzen 4000 — очень хороший выбор для тонких и легких ноутбуков, а также для высокопроизводительных ноутбуков, поэтому выбирайте то, что в целом соответствует вашему бюджету.

драм

AMD Ryzen 5000 против Ryzen 3000

Мы большие поклонники процессоров AMD Ryzen 5000 и без всяких сомнений можем их рекомендовать. Более старая (и более редкая) AMD Ryzen 3000-й серии не пользуется таким уважением. В основном вы найдете Ryzen 3000 в тонком и легком ноутбуке бюджетной категории. Для большинства людей, которые просматривают веб-страницы, запускают Office и смотрят YouTube, Ryzen 3000 подойдет, хотя время автономной работы Ryzen 3000 в целом оставляет желать лучшего. Мы предпочли бы ему процессор Ryzen 5000 или Ryzen 4000, чтобы повысить производительность и увеличить время автономной работы.

AMD серии H в сравнении с AMD серии U

Мы упоминали об этом выше, но стоит упомянуть еще раз: вам следует рассмотреть AMD H-серию или AMD U-серию в зависимости от того, что вы делаете со своим ноутбуком. К счастью, в их основе лежат те же самые процессоры, так что нет никакой сумасшедшей путаницы с процессорами Intel. Серия H просто используется в более крупных и мощных ноутбуках, а серия U используется в ультрапортативных ноутбуках . Если вы играете в игры или выполняете интенсивные задачи, выберите AMD серии H. Если вы предпочитаете более легкие повседневные вещи, купите AMD серии U, которая соответствует вашим потребностям.

AMD Ryzen 9 против Ryzen 7

Как и Intel, AMD Ryzen 9 действительно самые быстрые процессоры, но на практическом уровне средний геймер и потребитель, вероятно, не почувствуют разницы. Мы бы посоветовали отказаться от Ryzen 9, если ноутбук Ryzen 7 с правильными функциями и ценой вам больше нравится.

AMD Ryzen 7 против Ryzen 5

Ноутбуки AMD Ryzen 7 H-класса имеют до 8 ядер, а Ryzen 5 H-серии — максимум 6. Мы бы сказали, что для большинства геймеров и большинства потребителей Ryzen 5 более чем достаточно. Таким образом, вы можете поставить выбор ЦП за выбор графического процессора или, возможно, даже выбор экрана. Например, мы возьмем ноутбук Ryzen 5 с GeForce GTX 1660 Ti, а не ноутбук Ryzen 7 с GeForce GTX 1650 Ti.

Nvidia

Дискретная графика vs.встроенная графика

Насколько вам нужна дискретная графика (и да, это 95 процентов GeForce в стране ноутбуков), вероятно, зависит от того, насколько вы цените игры. Если вы хотите играть в современные игры на своем ноутбуке, обязательно заплатите за дискретную графику . Фактически, вложите все свои деньги в самый большой и быстрый графический процессор, который вы можете себе позволить, если это то, что вы делаете. Если вы цените время автономной работы и портативность и не слишком заботитесь об играх, интегрированная графика сегодня действительно неплохая.

GeForce против Radeon

AMD Radeon RX 6800m — действительно хороший графический чип для ноутбуков. К сожалению, он есть в очень немногих моделях ноутбуков, поэтому этот вопрос в основном академический. Мир игровых ноутбуков похож на 95-процентную Nvidia, поэтому, хотя дискретный графический процессор Radeon был бы хорош, их практически не существует. Если вы гонитесь за сделкой, вам следует сосредоточить большую часть своих усилий на графическом процессоре GeForce, хотя мобильные графические процессоры Radeon предлагают такую ​​же производительность, что и их конкуренты GeForce, по более низкой цене, если вы можете найти их .

Ноутбук

GeForce RTX 3080 против ноутбука GeForce RTX 3070

Графический процессор для ноутбуков

GeForce RTX 3080 от Nvidia на сегодняшний день является бесспорным лидером. Даже хайп-машина Apple вынуждена была признать, что ее новейший чип M1 Max медленнее, чем мощный RTX 3080. Так что, если вам нужно самое лучшее, RTX 3080 в толстом и тяжелом ноутбуке — это то, что вам нужно. Ключевая фраза толстая и тяжелая, потому что RTX 3080 нужно много охлаждения, чтобы работать в лучшем виде. Уберите тепловой запас, и станет труднее его обосновать. На практике, если вы смотрите на графический процессор GeForce RTX 3080 для портативных компьютеров в тонком игровом ноутбуке весом 5 фунтов по сравнению с тонким графическим процессором для портативных компьютеров GeForce RTX 3070, мы бы пропустили премиум и выбрали RTX 3070. 3080 просто стерилизуют в небольших системах. Однако оно того стоит в большом и толстом ноутбуке.

Ноутбук

GeForce RTX 3070 против ноутбука GeForce RTX 3060

Это что-то вроде колебания между GeForce RTX 3070 и GeForce RTX 3060. Оба графических процессора хороши, но без более высокого теплового запаса по сравнению с более мощными версиями графического процессора GeForce RTX 3080 оба, возможно, слишком близки для комфорта .

С учетом сказанного, GeForce RTX 3070 определенно рекомендуется в сочетании с ноутбуком с более высоким разрешением экрана, например 2560 × 1440. Еще один аргумент в пользу RTX 3070 — больший запас по мере старения ноутбука. Вероятно, это связано с тем, насколько важны для вас игры, в каком разрешении вы играете и как долго вы хотите, чтобы ваш ноутбук прослужил.

GeForce RTX 30-й серии в сравнении с GeForce RTX 20-й серии

Вы по-прежнему можете найти множество игровых ноутбуков серии GeForce RTX 20 по хорошим ценам, и, хотя серия GeForce RTX 30 во многих отношениях превосходит их, практическая разница может быть не такой явной, как вы ожидаете.Фактически, мы бы сказали, что вы, вероятно, будете очень довольны старыми графическими процессорами, но есть несколько вещей, которые следует учитывать, например, что еще вы получаете с ноутбуком.

Например, мы нашли на Amazon старый Asus G17 с GeForce RTX 2070 за 1550 долларов, что несколько сравнимо с новым Asus G17 с GeForce RTX 3060 за 2000 долларов. В вакууме RTX 2070 может показаться правильным выбором, и оба графических процессора конкурентоспособны, но более старый G17 дает вам шестиядерный процессор Intel 10-го поколения, а GeForce RTX 3060 G17 дает вам 8-ядерный процессор Ryzen 5000. .Более новый RTX 3060 также удваивает ОЗУ и хранилище — 16 ГБ и 1 ТБ — по сравнению со старым ноутбуком с RTX 2070. Если вы можете жить с этими ограничениями и действительно нуждаетесь в более низкой цене, покупать ноутбук со старыми графическими процессорами Nvidia — это не то, что вам нужно. неплохой вариант.

Lenovo

Один из отцов-основателей хардкорной технической отчетности, Гордон рассматривает ПК и компоненты с 1998 года.

APU vs CPU vs GPU

CPU и GPU — знакомые термины даже для наименее опытных пользователей компьютеров, но APU — это то, о чем вы, возможно, не знаете. Возможно, это было задумано, но APU прошли долгий путь с момента своего скромного начала.

Прежде чем мы подробнее рассмотрим, что такое APU на самом деле, мы сначала убедимся, что у нас есть четкое определение как CPU, так и GPU.

Центральный процессор — ЦП

ЦП — это мозг системы

Также называемый просто процессором, ЦП — это основной управляющий чип в том, что мы называем ПК. По своей сути, он выполняет основные арифметические, логические, управляющие операции и операции ввода-вывода (ввода-вывода), назначенные ему программой.Другими словами, это относительно простая электронная схема, состоящая из арифметико-логического блока (ALU) и блока управления (CU).

ALU отвечает за выполнение арифметических и логических операций или булевой алгебры, в то время как CU извлекает данные из памяти и предоставляет инструкции для ALU. Ниже приведена простая иллюстрация того, как работает вентиль OR . Когда люди говорят, что компьютеры — это просто единицы и нули, они имеют в виду именно это.

Как работает ALU

CU получает данные, которые отвечает за отправку программного обеспечения, и определяет, какие операции ALU необходимо выполнить для достижения желаемого результата. Затем ALU использует данные, хранящиеся в регистрах, и сравнивает их, производя вывод, который CU отправляет в соответствующее место.

Это очень упрощенное объяснение, так как полное описание того, что делают эти части, было бы слишком далеко от нашей темы.

Сегодня процессоры имеют нескольких ядер и нескольких потоков , что позволяет им одновременно выполнять задачи, которые старые одноядерные процессоры не могли.Современные процессоры часто имеют шесть или более ядер (возможно, даже 16 в редких случаях), которые можно разделить на виртуальные или логические ядра с гиперпоточностью или многопоточностью .

Тактовая частота процессора обычно считается мерой скорости выполняемых операций. Единица измерения частоты — герц (Гц), которая указывает количество циклов, выполняемых каждую секунду.

Современные вычисления достигли такого уровня, что скорость процессоров измеряется в гигагерц (ГГц) , что означает, что они могут выполнять ошеломляющие несколько миллиардов операций за одну секунду .

Когда дело доходит до потребительских процессоров, вы выбираете AMD или Intel.

Даже если 3 ГГц вам недостаточно, большинство современных процессоров можно разогнать , чтобы использовать еще больше вычислительной мощности. Однако даже самые мощные процессоры не могут выйти за рамки определенного предела. Текущий мировой рекорд Гиннеса составляет , 8,79433 ГГц, , который был установлен еще в 2012 году, поэтому можно с уверенностью предположить, что он, вероятно, не сильно увеличится, пока мы не достигнем квантовых вычислений.

Геймерам не стоит слишком беспокоиться о таких сверхвысоких тактовых частотах, поскольку даже центральных процессоров среднего уровня будет достаточно, чтобы избежать узких мест в сочетании с высокопроизводительным графическим процессором или даже графическим процессором для энтузиастов.

Подавляющее большинство массовых процессоров производятся на AMD или Intel . Intel долгое время считалась лидером, пока AMD не представила миру свои процессоры Ryzen еще в 2017 году, по сути, произведя революцию в мире компьютерных технологий.

Хотя они широко признаны лучшими производителями процессоров, стоит упомянуть, что другие компании, такие как IBM и Apple , также производят процессоры.Особенно впечатляют процессоры Apple M1.

Графический процессор — GPU

Для игр видеокарта является наиболее важным компонентом.

Интересный факт: термин GPU впервые был придуман компанией Sony, когда они выпустили свою оригинальную консоль PlayStation в 1994 году.

Благодаря своей параллельной структуре, графический процессор на самом деле более эффективен, чем центральный процессор, когда дело касается алгоритмов, обрабатывающих большие блоки данных параллельно. Отчасти это связано с тем, что процессоры более универсальны, а графические процессоры оптимизированы для работы с конкретными данными.

Существует две основных формы графических процессоров: выделенный и встроенный .

Со специальной видеокартой чип находится на отдельной видеокарте, которую можно снимать и обновлять. Он также поставляется с собственной выделенной оперативной памятью, которая настроена для лучшей работы с процессами, связанными с графикой. Выделенные графические процессоры взаимодействуют с материнской платой через слот PCIe.

Вот видеокарта от Gigabyte внутри ПК. Вы найдете графический процессор внутри видеокарты.

Также может быть несколько графических процессоров, подключенных с помощью NVIDIA SLI или NVLink, или AMD Crossfire, но эти технологии вымирают. Благодаря достижениям в мире графических процессоров, больше нет реальной необходимости в установке двух графических процессоров для игр.

Интегрированные графические процессоры — это именно то, что следует из названия: часть материнской платы. Они используют системную оперативную память для своих операций и, как следствие, часто на медленнее , чем выделенный графический процессор.

Есть также внешних графических процессора , которые говорят сами за себя.Это графические процессоры, которые находятся вне корпуса ПК. Они подключаются к ПК или ноутбуку через порт mini PCIe, ExpressCard или порт Thunderbolt и в последнее время начали набирать обороты. В большинстве случаев они поставляются со своим собственным блоком питания , поскольку блоков питания для портативных компьютеров редко бывает достаточно для поддержки внешнего графического процессора, который сам по себе является огромным потребителем энергии .

Как и на рынке ЦП, есть два ведущих производителя ГП. В прошлом NVIDIA значительно превосходила своих конкурентов AMD. Однако с конца 2020 года этого не произошло, и эти два ведущих производителя графических процессоров наконец-то сравнялись.

Подобно процессорам, графические процессоры также можно разогнать до , если их базовая частота слишком медленная, чтобы удовлетворить ваши потребности.

Блок ускоренной обработки — APU

Продукты AMD Ryzen APU заканчиваются на букву «G». Фото: PCMag

Итак, что такое APU?

Официально известный как AMD APU , это просто маркетинговый термин для микропроцессоров , в которых центральный и графический процессор установлены на одном кристалле.

Это может показаться похожим на встроенный графический процессор, но между этими двумя терминами есть ключевые различия.Первоначальная идея APU возникла еще в 2006 году , когда AMD запустила проект под названием Fusion, но первый APU не был выпущен до 2011 года.

Интересным в названии APU является то, что оно соответствует HSA ; по этой причине Intel не может использовать этот термин для обозначения своих интегрированных графических чипов. HSA означает гетерогенную системную архитектуру, которая относится к наборам спецификаций от разных поставщиков, которые позволяют интегрировать процессоры и графические процессоры на одной шине с общей памятью и задачами.

HSA определяется фондом HSA Foundation, который, как вы уже догадались, основали AMD и несколько других поставщиков, в число которых явно не входила Intel.

Intel имеет свою собственную линейку встроенных графических процессоров, известную просто как Intel HD Graphics , но, как упоминалось ранее, во многом из-за конкуренции с AMD, ее нельзя классифицировать как APU, поскольку она не предлагает функций HSA.

Технически HD Graphics представляет собой комбинацию ЦП и ГП на одном кристалле, но из-за технических различий они не могут точно считаться APU.

Что делает APU таким интересным элементом технологии, так это уникальный способ объединения ЦП и ГП на одном кристалле . Таким образом, они могут совместно использовать одни и те же ресурсы (включая оперативную память), что позволяет им использовать эти ресурсы более эффективно.

Еще одним положительным моментом является то, что в долгосрочной перспективе наблюдается заметное увеличение энергоэффективности на за счет совместного использования ресурсов. Это в дополнение к производительности , а также к уменьшенной производственной стоимости , что означает, что APU имеют большую ценность в долларах.

Как и CPU или GPU, APU можно разогнать . Это полезно, поскольку производительность APU может быть ограничена из коробки, но вам, вероятно, не следует ожидать значительного улучшения при их разгоне.

В отличие от CPU и GPU, рынок APU сложнее определить, поскольку AMD эффективно удерживает все карты, имеющие отношение к патенту APU. APU часто сравнивают с линейкой интегрированных графических процессоров Intel из-за того, что GPU и CPU находятся на одном кристалле, но APU легко превосходит все, что Intel может предложить с точки зрения производительности.

Хотя APU первоначально появились на рынке в 2011 году, а в технологические годы это могло произойти и столетие назад, AMD блестяще адаптировала свои процессоры Ryzen , и их последний выпуск Zen 3 получил очень положительный отклик.

На данный момент Zen 3 превосходит все, что может предложить Intel, так что это лучший выбор.

APU или комбинированный процессор / графический процессор?

Как всегда, при принятии решения о следующих технических покупках вы должны точно оценить свои потребности и определить предполагаемое использование оборудования.Другой ключевой момент — это неизбежно ваш бюджет. Покупка высококлассного игрового ПК обойдется гораздо дороже, чем APU.

Если вам нужен рабочий компьютер и вы любите играть с киберспортивными играми или инди-играми , то APU — отличный выбор.

Что делает APU отличным вариантом, так это возможность обновления. Другими словами, вы можете получить APU сейчас и, если вы захотите поиграть еще в игр с интенсивной графикой в будущем, вы можете получить выделенный графический процессор.Поскольку AMD интегрирует свои новейшие процессоры Zen 3 с чипами RDNA 2 для их дальнейшего улучшения, это, вероятно, ваш лучший вариант.

Однако выделенные процессоры и графические процессоры лучше почти в любой другой ситуации. В конечном счете, для комбинации с одним кристаллом слишком сложно конкурировать с отдельными процессором и графическим процессором. Проще говоря, APU — мастер на все руки, но не мастер ни в чем, в то время как CPU и GPU — полные противоположности.

Рендеринг

CPU и GPU — в чем разница и что выбрать?

Вы когда-нибудь задумывались, в чем разница между рендерингом CPU и GPU и какой из них лучше всего соответствует вашим потребностям?

Вы можете подумать, что они похожи, но на самом деле они очень разные.

И многие люди спрашивали нас, в чем разница между ними.

Итак, я решил написать целую статью, посвященную подробному объяснению именно этого!

Разница между рендерингом CPU и GPU (за и против)

Часто говорят, что рендеринг GPU быстрее, чем рендеринг CPU. На самом деле дело не в том, что быстрее, а в том, что лучше для поставленной задачи.

Прежде всего, давайте разберемся с основами.

«Визуализировать» что-либо — значит обработать сцену, чтобы на самом деле создать изображение или последовательность изображений.

Это сложный процесс, в котором вы в основном рассчитываете, как выглядит сцена, используя свой ЦП и / или графический процессор для выполнения математических вычислений с целью получения окончательного изображения.

В этих вычислениях происходит много трассировки и распределения лучей, и, фактически, то, как свет отражается от 3D-сцены, очень похоже на то, как это происходит в реальной жизни.

В зависимости от программы, которую вы используете, этот процесс обрабатывается либо вашим ЦП (центральным процессором), либо графическим процессором (графическим процессором) — или обоими, если вы используете гибридные механизмы рендеринга, такие как V-Ray или Cycles.

В этой статье вы можете проверить, какие модули рендеринга что поддерживают.

Важно понимать, что оба эти фактора, центральные и графические процессоры, одинаково важны.

Графические процессоры

отлично справляются с обработкой большого количества очень конкретной информации и быстрой ее параллельной обработкой (много за раз), но центральные процессоры отлично справляются с обработкой большого количества общей информации и точной последовательной обработкой (по одному).

Они оба важны по-своему, и они оба необходимы, чтобы сделать процесс рендеринга максимально быстрым.

Рендеринг на базе ЦП и механизмы рендеринга, ориентированные на ЦП

Рендеринг с использованием ЦП — это метод, при котором изображения визуализируются исключительно с использованием ЦП.

Это не ограничено ни количеством или производительностью ваших видеокарт, которые вы установили, ни объемом видеопамяти вашего графического процессора.

Использование CPU-рендеринга дает несколько преимуществ. Самый очевидный из них — не нужно тратить деньги на дорогую видеокарту.

Еще одно преимущество состоит в том, что вы можете быстрее рендерить изображения, в зависимости от вашего процессора.

Но это намного превосходит предыдущий пункт, потому что вы просто замените свой дорогой графический процессор на дорогой процессор.

В любом случае, конечно, есть некоторые ограничения на рендеринг CPU. Самый большой из них заключается в том, что это , как правило, не так быстро, как рендеринг с помощью графического процессора.

Хотя это может не быть проблемой, если у вас высокопроизводительный процессор или вы просто визуализируете изображение один или два раза, это может быть реальной проблемой, если вы делаете анимацию, очень сложные сцены, имеете жесткие сроки или хотите повторять чаще, чтобы улучшить качество.

Вот некоторые движки рендеринга ЦП и примеры того, что они могут делать.

Arnold Engine

Кредит изображения: Альберт Эйнштейн — Александр Бейм

Corona Renderer

Изображение предоставлено: Goza Bar Panama — Патрик Далла Торре

Renderman Engine

Кредит изображения Имейте в виду, что хотя визуализированные изображения выше выглядят фантастически, вы не можете судить о механизме рендеринга, глядя на произведения искусства, главное — это художник, создающий их.

Практически любой движок рендеринга способен создавать любой стиль и качество, их отличает скорость, с которой вы можете это делать.

Рендеринг на основе графического процессора и механизмы рендеринга, ориентированные на графический процессор

Рендеринг на графическом процессоре — это процесс использования одной или нескольких видеокарт для визуализации 3D-сцен.

Использование графического процессора дает несколько преимуществ перед визуализацией на центральном процессоре.

Во-первых, графические процессоры намного лучше справляются с 3D-рендерингом, чем процессоры, поскольку они оптимизированы для графических вычислений и параллельной обработки.

Это означает, что они могут обрабатывать множество задач одновременно, в отличие от ЦП, которые работают последовательно.

А поскольку задача рендеринга легко распараллеливается (съемка лучей, выборка пикселей или просто рендеринг отдельных кадров в последовательности), графический процессор, который имеет тысячи ядер, легко опережает по производительности рендеринга.

Это также означает, что, в отличие от процессоров, вы можете легко добавлять все больше и больше графических процессоров к своему компьютеру, чтобы получить еще большую производительность (до определенного момента).Так что в этом отношении они очень масштабируемы и гибки.

И из-за их специфической оптимизации графические процессоры могут использоваться для множества других задач (таких как редактирование и перекодирование видео) более эффективно, чем центральный процессор.

Однако графические процессоры не лишены недостатков.

Поскольку они были разработаны для очень конкретной цели — графики — они не очень хороши в выполнении многих вещей, в которых хороши процессоры.

Например, графические процессоры плохо справляются с вычислениями с плавающей запятой и поэтому бесполезны для рендеринга или моделирования, требующего большого количества операций с плавающей запятой.

Графические процессоры

также не очень хороши для выполнения множества мелких задач последовательно , в то время как центральные процессоры отлично справляются с этим.

Графические процессоры

также имеют гораздо более ограниченный объем памяти, чем большинство процессоров. Обычные графические карты имеют доступ к 8–12 ГБ встроенной видеопамяти, в то время как процессоры могут более легко получить доступ к системной памяти, которая в современных системах обычно составляет 16–128 ГБ.

Да, графические процессоры также могут использовать системную оперативную память, но для них это происходит намного медленнее, потому что они должны проходить через шину PCIe, а затем через материнскую плату для доступа к слотам оперативной памяти.

И всем этим также должен управлять ЦП, поэтому графические процессоры действительно бывают быстрыми только в том случае, если они могут использовать данные сцены, которые находятся в их VRAM, а не в системной RAM.

Что это значит? Это означает, что вы увидите самое большое ускорение графических процессоров, которые могут вместить всю вашу 3D-сцену в их VRAM.

Если сцена слишком сложная и перетекает в системную оперативную память, производительность рендеринга серьезно пострадает.

Вот несколько движков рендеринга GPU и примеры того, что они могут делать.

Octane Renderer

Изображение предоставлено: OTOY, Корнелиус Даммрих

Двигатель Redshift

Изображение предоставлено: REDSHIFT, Ballantines

ProRender Engine

Кредит изображения

GPU-рендеринг (или оба!)

Итак, какой из них быстрее, лучше для вас? Что ж, на этот вопрос сложно ответить, потому что все зависит от ваших вариантов использования и от того, что вы рендерит.

Как правило, графические процессоры будут быстрее, чем центральные процессоры, в большинстве задач рендеринга.

Это связано с тем, что графический процессор отлично справляется с обработкой большого количества информации и быстрой параллельной обработкой ее тысячами ядер. Да, графический процессор имеет тысяч ядер (3090 имеет более 10 000 ядер), в то время как процессоры имеют «только» до 64.

Конечно, ядра графического процессора (CUDA, потоковые процессоры, шейдерные ядра, тензорные ядра вы называете это) намного меньше и слабее полноценного ядра процессора. Но природа рендеринга легко разбивается на множество очень простых задач, которые графические процессоры просто отлично справляются с обработкой.

ЦП может быть многоцелевым центром, способным справиться с любой рабочей нагрузкой, но он становится вялым и быстро отстает по сравнению с графическим процессором, который выполняет код, оптимизированный для него.

Вот почему так сложно сравнивать скорость CPU Render Engine и GPU Render Engine. По большей части они работают на совершенно разных базах кода. Например, CUDA Двигатель Redshift на основе просто не может сравниться с Corona, который работает только на ЦП.

Трудно ускорить рендеринг с помощью движка рендеринга только для ЦП, особенно когда важны итерация и предварительный просмотр в реальном времени.

Однако недостатком графических процессоров является ограниченный объем VRAM или видеопамяти.

Если ваша сцена занимает больше памяти, чем может предоставить ваш графический процессор, вы не сможете визуализировать сцену — или вам придется полагаться на функции вне ядра, которые могут поддерживаться некоторыми механизмами визуализации графического процессора.

Это позволяет им перетекать в системную RAM, если ваша 3D-сцена не помещается во VRAM графического процессора. Однако, как обсуждалось выше, это значительно снизит скорость рендеринга.

Теперь, с другой стороны медали, если вы визуализируете сложную сцену, где точность имеет первостепенное значение — симуляции физики, воды и т. Д., Лучше использовать центральный процессор.

Это связано с тем, что ЦП отлично справляется с обработкой большого количества информации и делает это точно и не ограничен VRAM.

Это связано с тем, что ваш ЦП использует обычную старую ОЗУ вместо видеопамяти, и это значительно проще и дешевле обновить, по сравнению с покупкой целого графического процессора или нового графического процессора каждый раз, когда вы хотите визуализировать сложную сцену, требующую большого количества памяти.

При моделировании физики, воды и т. Д. Вы, как правило, предпочли бы немного подождать и фактически выполнить моделирование вместо того, чтобы исчерпать память и упустить свою тяжелую работу.

Что он даже не может сделать, потому что моделирование воды не было обработано!

Как правило, большинство крупных студий предпочитают рендеринг с использованием ЦП из-за его универсальности и гибкости, но это также, как правило, самый дорогой вариант.

Но это не имеет особого значения, когда вы работаете в Pixar и создаете следующий анимационный блокбастер, и вам нужна каждая симуляция, каждая ткань и пылинка, каждая мельчайшая деталь, доведенная до пиксельного совершенства.

И их обычно не волнует скорость, потому что на этом уровне у вас есть 10 000 процессоров, работающих вместе, чтобы создать этот шедевр.

Но на другом конце спектра большую часть времени происходит полная противоположность. У фрилансеров и инди-разработчиков нет капитала, чтобы вкладывать деньги в такие гигантские суперкомпьютеры.

Таким образом, они стремятся к чему-то гораздо более доступному, но все же адаптируемому и достаточно удобному для большинства ситуаций. Рендеринг на GPU.

Когда клиент хочет, чтобы проект был завершен в 9, вам нужно что-то быстрое и неотличимое, а не совершенство.

Но все зависит от ваших сценариев использования.Даже фрилансер может извлечь выгоду из перехода на рендеринг с помощью ЦП, если он часто сталкивается с проблемами памяти в своих графических процессорах.

TL; DR: используйте процессор , рендеринг , вы запускаете процессы, требующие много памяти, и не заботитесь о скорости, если у вас есть точность и стабильность.

Используйте GPU-рендеринг , если вы хотите, чтобы рендеринг выполнялся быстро с очень хорошими результатами — даже если он может быть не самым точным (однако разница незначительна), и вам не нужны горы памяти для вашего Текстурированная 24k, модель с 50 миллионами полигонов.

Что вы должны выбрать: рендеринг с помощью графического процессора или процессора — сводка

Давайте быстро разберемся с этим.

Факторы, которые лишат вас выбора и подтолкнут к рендерингу GPU или CPU:

• У вас уже есть несколько лицензий и вы долгое время работали с определенным движком
• У вас уже есть набор оборудования, подходящего для одного из двух
• Проекты, над которыми вы работаете или которые предоставляются клиентом, уже настроены в конкретном движке

Все вышеперечисленное приведет к принятию решения о GPU или CPU от вас. Очевидно, если вам не платят за преобразование сцены, чтобы она работала с другим движком, вы захотите продолжить работу в движке, для которого сцена уже настроена.

Если у вас уже есть много лицензий или оборудования, подходящего для определенного механизма, замена на другой будет дорогостоящей, если вы не уверены, что это принесет вам пользу в долгосрочной перспективе.

Переход с одного двигателя на другой всегда связан со снижением качества или увеличением времени, затрачиваемого на достижение определенного уровня качества, пока вы не разовьете скорость с новым двигателем.

Если у вас нет времени на такой переход для этого проекта, над которым вы работаете, изучите новый движок, который может быть более подходящим для вас на стороне. Переключитесь, когда вы добьетесь того же качества, затратив столько же времени.

Если вы не связаны указанными выше факторами, вот что может подтолкнуть вас в том или ином направлении:

Рендеринг с помощью графического процессора

• Обычно быстрее, чем рендеринг с помощью процессора для большинства сцен, учитывая, что объем видеопамяти достаточно велик, чтобы поместиться в сцену
• Более быстрая итерация проекта (и чаще) благодаря быстрым интерактивным предварительным рендерингам, которые улучшают качество ваших проектов и делают вас более конкурентоспособными.
• Может быть более легко масштабируется Аппаратно.Просто вставьте кучу графических процессоров в ПК, не приобретая второй
• Превосходный выбор для фрилансеров и небольших студий, которые могут иметь много графических процессоров на своих рабочих станциях без необходимости получать Render Farm.

CPU Rendering

• Доступ к легко модернизируемой системной RAM, которая обычно имеет больший объем, чем VRAM. Дает возможность обрабатывать безумно сложные сцены
• Набор функций в модулях рендеринга ЦП обычно шире. Движки ЦП существуют дольше, а ЦП отлично справляются со всеми видами вычислений
• Может быть лучшим выбором для больших студий, которые работают со сложными проектами, требующими множества функций движка и 3D-программного обеспечения.

Взгляните на нашу таблицу совместимости CPU и GPU Render Engine, чтобы узнать, какие движки доступны на рынке, а какие поддерживать какое оборудование.

Гибридный рендеринг

Хотя большинство движков поддерживают рендеринг только CPU или GPU, некоторые поддерживают и то, и другое.

Chaos’s V-Ray и Blender’s Cycles — два таких движка рендеринга. Они могут использовать ваши графические процессоры и процессоры одновременно.

Хотя это звучит как изящная функция, ускорение обычно незначительное. Код, используемый для поддержки обоих аппаратных компонентов, должен где-то идти на компромисс и редко оптимизируется для обеих сторон.

Поскольку рендеринг с помощью графического процессора сам по себе уже требует значительной вычислительной мощности ЦП, обычно не так много остается, чтобы сделать добавленную производительность ЦП заметной.

Если вы уже используете один из этих гибридных механизмов рендеринга в режиме только ЦП, вам легко переключиться на гибридный или только графический процессор, поскольку вы уже знакомы с ним.

Это также поможет использовать полную производительность ваших компонентов, если вы хотите сократить время рендеринга.

Лично мне, однако, нравится использовать движки рендеринга только на GPU, и мой центральный процессор не загружен так сильно, чтобы я больше не мог работать на моей рабочей станции.

GPU- только рендеринг оставляет некоторые ресурсы ЦП свободными, что позволяет мне выполнять композитинг, редактирование видео и другие задачи, пока я жду завершения рендеринга, без того, чтобы медленный компьютер меня затягивал.

Аппаратное обеспечение для различных типов рендеринга

Какое оборудование вам нужно для рендеринга ЦП?

Само собой разумеется, что вам понадобится мощный процессор, способный эффективно выполнять работу, которую вы будете выполнять.

Хотя точные характеристики вашего ЦП будут зависеть от выполняемой вами работы, вам понадобится ЦП с, по крайней мере, , по крайней мере, , 4 ядрами и 8 потоками, если вы надеетесь работать с любой разумной скоростью. .

Хотя заманчиво просто пойти и купить самый мощный процессор, который вы можете найти, вы должны не торопиться и подумать о том, как вы собираетесь использовать свой процессор, насколько быстро вам действительно нужно выполнять рендеринг, а затем сбалансируйте это с вашим бюджетом.

Поскольку процессоры с большим количеством ядер, которые отлично подходят для рендеринга ЦП, также ужасно плохи для активной работы , такой как моделирование или анимация, вам нужно найти правильный баланс между количеством ядер и тактовой частотой.

Если вы уже выбрали движок рендеринга, вы должны сначала узнать, будет ли он использовать ваш процессор или графический процессор для рендеринга, в нашей статье здесь.

Если вам нужна дополнительная информация об аппаратном обеспечении, необходимом для создания хорошей рабочей станции для рендеринга и моделирования, вы можете прочитать нашу статью здесь.

И, наконец, вы захотите взглянуть на нашу статью о лучшем процессоре для рендеринга, которая ответит на любые вопросы, на которые нет ответов.

Какое оборудование вам нужно для рендеринга на GPU?

Рендеринг с помощью графического процессора немного сложнее, чем рендеринг с использованием процессора, и важно знать, во что вы ввязываетесь, прежде чем начать.

Главное, что нужно учитывать при выборе оборудования для рендеринга графического процессора, — это собираетесь ли вы использовать свой компьютер для чего-то другого.

Еще одна вещь, которую следует учитывать, — это тип графического процессора, который вам нужен.Существует два основных типа графических процессоров для рендеринга: потребительские карты и профессиональные карты.

Одно из самых больших различий между профессионалом и потребителем — это объем памяти на карте.

Потребительские карты обычно имеют меньший объем памяти, а профессиональные карты — значительно больше.

Если вы собираетесь выполнять рендеринг с большим разрешением, использовать текстуры с высоким разрешением, сохранять файлы deepEXR или иметь сложные сцены с большим количеством полигонов и микроперемещений, вам потребуется много видеопамяти.

Вы также захотите принять во внимание количество графических процессоров, которые вы хотите использовать.

Большинство людей сначала используют только один, но быстро замечают, что они могут использовать второй или даже третий, чтобы почти линейно улучшить производительность рендеринга. Не заблуждайтесь, однако, вам придется с самого начала купить правильный ПК, правильную материнскую плату, ЦП и блок питания, чтобы иметь возможность просто установить еще несколько графических процессоров. Вот как это сделать.

Для еще более сложных проектов вы можете использовать такие технологии, как NVLink, которые дают вам возможность комбинировать память определенных поддерживаемых графических процессоров для уменьшения ограничений, связанных с памятью.

Это позволит вам достичь еще более высокого качества, но есть только определенное количество графических процессоров, которые вы можете соединить вместе таким образом. Но это большая проблема для больших студий.

Наше общее руководство по созданию ПК для 3D-моделирования и рендеринга — хорошее место для начала поиска подходящего оборудования.

Также не забудьте проверить нашу таблицу совместимости движков рендеринга здесь, чтобы убедиться, что вы покупаете подходящее оборудование для своих движков рендеринга.

Облачный рендеринг и фермы рендеринга для рендеринга CPU и GPU

Облачный рендеринг — это форма удаленного рендеринга, которая использует использование удаленных серверов рендеринга для распределения рабочей нагрузки рендеринга между несколькими компьютерами в сети.

Облачный рендеринг становится все более популярным с появлением ферм рендеринга и используется многими студиями индустрии развлечений для рендеринга анимации и визуальных эффектов.

Преимущества облачного рендеринга заключаются в том, что он может снизить затраты за счет использования вычислительных ресурсов нескольких компьютеров в сети, а также сократить время, необходимое для завершения задачи рендеринга.

Существует множество ферм рендеринга, которые используют возможности облачного рендеринга для ускорения рендеринга как CPU, так и GPU.

Если у вас есть средства, вы также можете создать свою собственную рендер-ферму.

Итак, что бы вы ни выбрали, вы все равно сможете получить максимальную скорость.

Вкратце

И CPU, и GPU рендеринг имеют свое применение. Поэтому сложно прямо рекомендовать использовать одно перед другим.

Рендеринг с помощью графического процессора обычно выполняется намного быстрее, чем рендеринг с использованием процессора, но у вас могут возникнуть проблемы с управлением памятью.

Если у вас есть доступ к большому объему памяти и высокопроизводительным процессорам, возможно, лучше использовать рендеринг CPU.

Вы должны внимательно изучить требования вашего проекта и выяснить, что лучше всего подойдет вам.

Итак, надеюсь, эта статья немного облегчила вам принятие этого решения.

Перед вами

Вот некоторые из различий между рендерингом CPU и GPU! Какой у вас опыт работы с ними? Дайте нам знать в комментариях или на нашем форуме!

Введение в графические процессоры: Введение

Обзор

Обучение: 30 мин.
Упражнения: 0 мин.

Вопросы

• В чем разница между процессором и графическим процессором?

• Почему графический процессор более эффективен для решения некоторых проблем?

• Как работает программа GPU?

Архитектура

Центральный процессор (ЦП) предназначен для обработки сложных задач, таких как квантование времени, эмуляция виртуальной машины, сложные потоки управления и разветвление, безопасность и т. д.Напротив, блоки графической обработки (GPU) хорошо справляются только с одним делом. Они обрабатывают миллиарды повторяющихся задач низкого уровня.

Первоначально разработанные для визуализации треугольников в трехмерной графике, они имеют тысячи арифметико-логических блоков (ALU) по сравнению с традиционными ЦП, которые обычно имеют только 4 или 8. Многие типы научных алгоритмов тратят большую часть своего времени на то, для чего подходят графические процессоры: миллиарды повторяющихся арифметических операций.

Ученые-информатики быстро использовали возможности графических процессоров для приложений вычислительной науки.

На следующей диаграмме показано, как производительность графического процессора увеличилась по сравнению с традиционными архитектурами ЦП.

Причина несоответствия в возможностях операций с плавающей запятой между ЦП и ГП заключается в том, что ГП специализируется на ресурсоемких вычислениях, высокопараллельное вычисление — именно то, что представляет собой рендеринг графики — и поэтому спроектировано таким образом, что больше транзисторов посвящено данным обработка, а не кэширование данных и управление потоком.

В частности, графический процессор особенно хорошо подходит для решения проблем, которые могут быть выражены как параллельных вычислений с данными — та же программа выполняется над многими элементами данных параллельно — с высоким соотношением арифметических операций и операций с памятью.

Поскольку одна и та же программа выполняется для каждого элемента данных, требования к сложному управлению потоком ниже, и поскольку она выполняется на многих элементах данных и имеет высокую арифметическую интенсивность, задержка доступа к памяти может быть скрыта с помощью вычислений вместо кешей больших данных.

Параллельная обработка данных отображает элементы данных в потоки параллельной обработки

Многие приложения, обрабатывающие большие наборы данных, могут использовать модель параллельного программирования данных для ускорения вычислений.В 3D-рендеринге большие наборы пикселей и вершин отображаются в параллельные потоки. Аналогичным образом, приложения для обработки изображений и мультимедиа, такие как постобработка визуализированные изображения, кодирование и декодирование видео, масштабирование изображения, стереозрение и распознавание образов могут отображать блоки изображения и пиксели в потоки параллельной обработки. Фактически, многие алгоритмы вне области рендеринга и обработки изображений ускоряются за счет параллельных данных. обработка, от общей обработки сигналов или физического моделирования до вычислительных финансов или вычислительной биологии.

Появление многоядерных процессоров и многоядерных графических процессоров означает, что процессорные микросхемы массового производства теперь являются параллельными системами. Кроме того, их параллелизм продолжает увеличиваться в соответствии с законом Мура. Задача состоит в том, чтобы разработать прикладное программное обеспечение, которое прозрачно масштабирует параллелизм для использования растущего числа ядер процессора, так же как приложения 3D-графики прозрачно масштабируют свои параллелизм с многоядерными графическими процессорами с сильно различающимся количеством ядер.

Разница между ЦП и ГП

Программирование

Когда компьютерные ученые впервые попытались использовать графические процессоры для научных вычислений, научные коды должны были быть отображены на матричные операции для манипулирование трейнглами.Это было невероятно сложно сделать и потребовало много времени и самоотверженности. Однако сейчас есть языки высокого уровня. (например, CUDA и OpenCL), которые напрямую нацелены на графические процессоры, поэтому программирование на графических процессорах быстро становится популярным в научном сообществе.

Программа графического процессора состоит из двух частей: хост , , выполняемый на центральном процессоре, и одно или несколько ядер , , которые работают на графическом процессоре. Обычно процессорная часть программа используется для настройки параметров и данных для вычислений, в то время как часть ядра выполняет фактические вычисления.В некоторых В некоторых случаях часть ЦП может содержать параллельную программу, которая выполняет операции передачи сообщений с использованием MPI.

Ключевые моменты

• ЦП предназначены для общих вычислений, графические процессоры — для решения конкретных задач.

Графические процессоры

• подходят для параллельных вычислений данных.

• При правильной задаче графический процессор может быть в тысячи раз быстрее центрального процессора.

Авторские права © 2017 Нью-Йоркский университет

.