Материал (10 класс) на тему: Сценарий "Давно закончилась война". Читать книгу «Давно закончилась осада…» онлайн полностью — Владислав Крапивин — MyBook. Педразвитие

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.

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.

CPU и GPU очень похожи между собой. Они оба сделаны из миллионов транзисторов, способны совершать тысячи операций в секунду, поддаются . Но в чем разница между CPU и GPU ?

Что такое CPU?

CPU (Central Processing Unit) – это центральный процессор, другими словами – “мозг” компьютера. Это набор из нескольких миллионов транзисторов, которые могут выполнять сложные вычисления. Стандартный процессор имеет от одного до четырех ядер с тактовой частотой от 1 до 4 ГГц, хотя недавно .

CPU – достаточно мощное устройство, которое способно выполнять любые задачи на компьютере. Количество ядер и тактовая частота CPU это одни из ключевых

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit) – это специализированный тип микропроцессора, который оптимизирован для отображения графики и решения специфичных задач. Тактовая частота GPU существенно ниже, чем в CPU, но обычно он имеет больше ядер.

В чем разница между CPU и GPU?

Графический процессор может совершать лишь часть из многих операций CPU, но делает он это с невероятной скоростью. GPU использует сотни ядер для расчетов в реальном времени, чтобы отображать тысячи пикселей на мониторе. Это позволяет плавно отображать сложную игровую графику.

Тем не менее, CPU являются более гибкими, чем GPU. Центральные процессоры имеют больший набор команд, так что они могут решать более широкий круг задач. CPU работают на более высоких максимальных частотах и могут управлять вводом и выводом всех компонентов компьютера. CPU способны работать с виртуальной памятью, которая нужна для современных операционных систем, а GPU – нет.

Немного об вычислениях на GPU

Несмотря на то, что графические процессоры являются лучшими для видео рендеринга, технически они способны сделать больше. Обработка графических данных это только один из видов повторяющихся и высоко параллельных задач. Другие задачи, такие как добыча Bitcoin или перебор паролей полагаются на те же типы больших наборов данных и математические операции. Вот почему многие люди используют GPU для “неграфических” целей.

Итог

Центральные и графические процессоры имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислительных задач. В этом и разница между CPU и GPU. Для правильной и эффективной работы компьютер должен иметь оба типа микропроцессоров.