Что такое видеоядро в процессоре
Графическое ядро в процессоре: что это такое и зачем оно в компьютере?
GPU переводится как Graphics Processing Unit, по факту это отдельный небольшой компонент компьютера, который несет ответственность за обработку видеографики. GPU на компьютере — это отдельный небольшой микрочип, который может быть:
GPU в компьютере — что это такое?
Не нужно путать GPU в компьютере с видеокартой, потому что GPU — это небольшой микрочип для обрабатывания графики, а видеокарта — это уже полноценное отдельное устройство. GPU является частью видеокарты. Когда GPU в компьютере размещается как отдельный микрочип, тогда его именуют графическим процессором. А если GPU интегрирован в процессор или материнскую плату, то в этом случае его часто называют встроенным или интегрированным графическим ядром.
Графическое ядро в процессоре
Процессор — это небольшой микрочип, который устанавливается на материнскую плату ; это не «весь компьютер», как считают некоторые. Мы уже знаем, что такое GPU в компьютере и как это может быть организовано.
С видеокартой как бы ясно — это отдельное устройство, которое можно купить в магазине и установить в свой ПК. Хорошая видеокарта стоит недешево. Она занимает отдельное место в материнской плате и греется при своей работе.
Графическое ядро в процессоре — это та же видеокарта, только более простая и минимизированная. Оно не занимает отдельного места в материнской плате, так как находится внутри самого процессора. Как правило, такие ядра могут быть менее мощными, чем стационарные видеокарты. Но со своей основной целью — выводить изображение на экран компьютера — они справляются на «отлично». Поэтому такие процессоры рекомендуется применять в офисных компьютерах, где нет больших нагрузок на GPU.
Для чего нужно такое «объединение»?
Такое «объединение» несет в себе 3 задачи:
То есть такая компоновка с центральным процессором существенно разгружает саму материнскую плату. А отсутствие отдельной видеокарты позволяет создавать устройства того же размера, но с увеличенной мощностью.
Недостатки встроенного ГП в компьютере
Встроенный графический процессор обладает рядом собственных недостатков:
Заключение
Мы будем очень благодарны
если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.
Графические процессоры в решении современных IT-задач
Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.
Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:
Эпоха GPU
Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.
Первые шаги
Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.
Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидером в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.
Общие вычисления на GPU
В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.
Признанный лидер
Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств — высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.
Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях — перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:
В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная — Время выполнения в секундах:
Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.
Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.
Кому в Selectel жить хорошо с GPU?
Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.
Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.
В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.
Наука о данных
Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.
Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:
Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.
Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.
Новое направление
Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.
Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере — все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.
От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.
Технологии анализа данных
За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:
Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.
Дальнейшее развитие и проекты
Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы — некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).
О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.
По мнению Влада Шахуро, преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении — обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий, ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.
Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:
«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:
По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:
Возможности для новичков
Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс «Введение в машинное обучение».
Вместо заключения
Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.
Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе.
А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть предложения от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
Графическое ядро в процессоре — что это такое и зачем нужно?
Графическое ядро в процессоре (iGPU) позволяет выводить изображения на монитор компьютера без приобретения отдельной внешней видеокарты (GPU), которая устанавливается в разьем PCI-E.
Значение некоторых важных терминов:
Зачем нужно?
Данное графическое ядро выступает в роли простой видеокарты, которая идет встроенной в процессор:
Видеоядро представляет из себя чип, который расположен под теплораспределительной крышкой на плате текстолита возле самого чипа проца:
Процы без видеоядра теоретически немного холоднее.
Видеосигнал данного видеоядра подается на монитор при помощи видеовыходов, которые расположены на материнской плате:
Синий — устаревший аналоговый порт VGA, можно встретить на небольших мониторах, старых (например ЭЛТ). Белый — цифровой разьем DVI, поддерживает почти все современные мониторы. Также рядом — небольшой разьем HDMI, некоторые мониторы поддерживают и его. Все данные разьемы функционируют при наличии графического ядра. Иногда таких выходов нет, обычно касается игровых материнок. Тогда нужно ставить отдельную видеокарту. Видеовыходы не будут функционировать при отсутствии видеоядра. Однако почти все современные модели процессоров его содержат.
Кстати процессоры Intel без видеоядра маркируются буквой F, а которые предназначены для разгона — K. Некоторые модели содержат обе буквы.
Надеюсь данная информация оказалась полезной. Удачи.
Ядро графического процессора: как оно работает с графикой
Одна из проблем, создаваемых маркетингом производителей видеокарт, заключается в том, что речь идет о количестве ядер, которые GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР имеет, мы предполагаем, что они лгут, чтобы преувеличить цифры. Но что мы понимаем под ядром в графическом процессоре, можем ли мы сравнить их с ядрами графического процессора? ЦП а какие есть отличия?
Когда вы идете покупать видеокарту последней модели, первое, что вы видите, это то, что вам говорят об огромном количестве ядер или процессоров, но что произойдет, если мы скажем вам, что это неправильная номенклатура?
Ловушка, которую делают производители, заключается в том, чтобы вызывать простые ALU или исполнительные блоки под именем ядер, например NVIDIA называет свои ALU ядрами CUDA, которые работают с 32-битными числами с плавающей запятой, но если мы будем строги, мы больше не сможем называть их ядрами или процессорами. Они не соответствуют основным требованиям, чтобы их можно было рассматривать таким образом.
Итак, что такое ядро или процессор в графическом процессоре?
Причина этого в том, что именно в этих модулях происходит весь цикл команд, а не в ALU или исполнительных модулях, которые отвечают только за часть цикла команд.
Графические процессоры не «запускают» программы
Имейте в виду, что графические процессоры не выполняют программы в том виде, в каком мы их знаем, а представляют собой последовательность инструкций. Исключение составляют шейдерные программы, которые работают на ядрах графического процессора.
Программы шейдеров манипулируют наборами данных или графическими примитивами на разных этапах. Но на уровне аппаратной функциональности они представлены в виде ядер.
Ядра, не путать с ядрами операционных систем, представляют собой автономные наборы данных и инструкций, которые также называются потоками в контексте графического процессора.
Чем ядро графического процессора отличается от ядра процессора?
Современные процессоры сочетают в своих архитектурах ILP и TLP, в то время как графические процессоры остаются чисто TLP. без какой-либо ILP, чтобы упростить блок управления и иметь возможность разместить как можно больше ядер.
Работа на графическом процессоре по сравнению с работой на процессоре
В большинстве случаев, когда поток достигает ALU ядра графического процессора, он содержит инструкцию и данные напрямую, но бывают случаи, когда данные необходимо искать в кэшах и в памяти, чтобы избежать задержек в выполнении планировщика ядра графического процессора. то, что он делает, называется циклическим перебором и передает этот поток для последующего выполнения.
В ЦП это невозможно сделать, причина в том, что потоки представляют собой очень сложные наборы инструкций и с высокой степенью зависимости между ними, в то время как в графическом процессоре для этого нет проблем, поскольку потоки выполнения чрезвычайно малы, поскольку они самодостаточны в «ядрах» много раз на протяжении одной инструкции.
На самом деле графические процессоры собирают набор ядер в так называемой волне, назначая каждую волну ALU графического процессора, они выполняются каскадно и по порядку. Каждое ядро имеет ограничение по потокам или ядрам, которые будут держать его занятым некоторое время, пока ему не понадобится новый список, таким образом избегая того, что огромное количество ядер постоянно делает запросы к памяти.
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
Для чего в процессоре встроенное графическое ядро?
Приветствую друзья! Сегодня я постараюсь простым языком рассказать вам зачем нужно процессору встроенное графическое ядро. Надеюсь что вы все поймете и вопросов у вас не будет.
Сразу определимся — процессор это устройство, маленькое, которое устанавливается на материнскую плату в специальное гнездо/разьем (сокет). Под словом процессор не имею ввиду системный блок (компьютер).
Итак, смотрите, компьютер это у нас что? Это системный блок, мышка, клавиатура.. и главное — это монитор. Чтобы выводить на монитор изображение, в компьютере должно быть специальное устройство — видеокарта.
Видеокарту можно купить. Но она стоит денег, даже самая дешевая видеокарта будет стоить как самый дешевый процессор. Во-вторых она выделяет тепло, даже минимальное, но все равно. В третьих она занимает место в слоте PCI-E на материнке. Все это мелочи, но в целом, если суммировать — то если можно обойтись и купить процессор, в котором встроена видеокарта, то это кажется лучшим решением.
То есть графическое ядро в процессоре — это видеокарта, но базового уровня, то есть она простенкая, но отлично подходит для офисного ПК. Она не занимает место и вообще ничего не требует, так как она — встроена в процессор:
На многих материнских платах есть видеовыходы VGA/HDMI/DVI:
Некоторые могут отсутствовать, зависит от модели, от цены платы.
Вот все эти видеовыходы будут работать при условии что процессор содержит графическое видеоядро, или простыми словами — видеокарту. Скажу сразу — во многих процессорах она есть.
Видеоядро в процессоре нужно попросту для того чтобы выводить изображение на экран, при том еще скажу что его более чем хватает для офисного ПК. Даже если монитор с высоким разрешением — никаких проблем, все показывает идеально.
И при том смотрите, самый дешевый процессор с встроенной видеокартой будет стоить как самая дешевая отдельная видеокарта. Другими словами для офисного ПК, или если вы собираетесь смотреть фильмы, то встроенного графического ядра в процессоре — более чем достаточно.
Современные процессоры (особенно топовые модели) содержат такое графическое ядро, что его хватит даже для просмотра HD-фильмов, возможно не всех, но то что технологии развиваются — поверьте, это точно.
Надеюсь информация пригодилась, удачи и добра, до новых встреч друзья!