Cpu gpu

CPU и GPU: в чем разница?

Cpu gpu

Строение любого сервера во многом похоже на системный компьютерный блок. Внутри корпуса помещена материнская плата, на которой установлены комплектующие. Основную функцию выполняет CPU – центральный процессор, который отвечает за обработку всех данных.

Но в последнее время востребованы сервера с GPU – графическим процессором, который способен не только одновременно работать с большим массивом данных, но и обрабатывать графические материалы. И здесь назревает вопрос: а с каким процессором нужно выбрать сервер для тех или иных задач? Для ответа нужно разобрать в чем их разница.

Для начала нужно отметить, что компьютерные процессоры (ЦП и видеокарта) отличаются от серверных архитектурой. Так как к CPU, установленных на серверах, выдвигают особые требования в надежности, безотказности и наличии самокорректирующейся системы.

Небольшое изменение в архитектуре, заточенное под работу 24/7 и высокую нагрузку, является единственным отличием серверного процессора от компьютерного. Именно поэтому в технических характеристиках серверов чаще можно встретить не какой-нибудь CPU Intel Core i7, а, например, Intel Xeon E5620 (4 Core, 12M Cache, 2.40 GHz).

Графические процессоры в серверах тоже имеют несколько иную архитектуру, заточенную под задачи обработки больших массивов данных в режиме non stop. карты в системных блоках и в серверах внешне могут быть похожи, но они отличаются технически. У Nvidia для серверного оборудования есть специальные линейки GPU с названием TESLA и QUADRO.

карты из серии QUADRO имеют архитектуру, ориентированную под машинное обучение и видеоаналитику, без ограничений по числу входных видеопотоков (у игровой серии Geforce максимум 3 потока). А GPU в линейке TESLA поддерживает виртуализацию, что позволяет выполнять еще более сложные задачи. А у AMD есть особое решение для серверов под названием FirePro или Radeon & Vega.

Для работы приложений с математическим модулем видеокарты на серверах используются две технологии — CUDA и OpenCL. 

Зачем в серверах используют GPU 

А теперь перейдем к непосредственной разнице возможностей CPU и GPU в серверах. Еще несколько лет назад в СХД использовались только CPU, которые отвечали за обработку всех данных, включая графику и видео.

Любой центральный процессор способен обрабатывать графические материалы, но только когда речь идет о простых задачах. Например, вывести изображение на экран или предоставить к графике удаленный доступ.

По такому принципу работали первые компьютеры, на которых можно было играть в 2D-игры, но в них не было дискретных видеокарт.

Сейчас же стала востребованной обработка графической информации, что невозможно именно без GPU – графического процессора.

Только благодаря видеокарте в сервере можно работать со сложными массивами данных, касающихся графики.

Например, удаленно работать с программами по обработке фото (тот же Photoshop), предоставить облачный доступ к геймингу, управлять видео с системы видеонаблюдения (например, использовать систему распознавания лиц или автомобильных номеров). Помимо этого, серверы с GPU позволяют использовать их для 3D-моделирования и программирования при помощи CUDA. А еще их наличие в целом увеличивает вычислительную мощность за счет особенностей архитектуры.

Разница в CPU и GPU в серверном оборудовании

С технической стороны разница между CPU и GPU заключается в принципах потоковой обработки информации. Ядра CPU выполняют задачи последовательно.

Если появляются приоритетные задачи высокой важности, то они обрабатываются тоже в порядке общей очереди. Если на каком-то этапе происходит сбой, то возникает ошибка и весь процесс сбивается. За счет нескольких ядер достигается многозадачность, но по-прежнему все данные обрабатываются в едином потоке на каждом ядре отдельно.

Архитектура GPU построена несколько иначе. Там все задачи выполняются параллельно. За счет этого достигается высокая многозадачность и устойчивость. Именно поэтому для майнинга криптовалюты при очень больших объемах обрабатываемых данных используются GPU, а не CPU. карты поэтому и называют еще графическим ускорителем.

А еще разница заключается в доступе к памяти каждого из видов процессоров. GPU попросту не нужно много кэша, чтобы обрабатывать массивы данных. Даже при работе с графикой достаточно пары сотен килобайт кэша.

В современных графических процессорах используется 2048 и более исполнительных блоков, а у центральных процессоров – от 2 до 48. 

Заключение

Исходя из особенностей GPU, их стали использовать на многих серверах, которые задействуются в обработке больших массивов данных и работе с графикой/видео.

Многие компании выбирают именно такие сервера с GPU при работе с Big Data и Artificial Intelligence, 3D-моделированием и криптографией.

Но даже современные системы видеонаблюдения с системой анализа и корпоративные облачные сети трудно представить без серверов с GPU. 

Осталось только определить, для каких целей вам нужен сервер, и действительно ли нельзя обойтись только CPU? В этом вам помогут специалисты ittelo, которые не только подберут оптимальную конфигурацию, но и проведут развернутую консультацию по выбору серверного оборудования под конкретные цели.

Вам также может быть интересно

Расшифровка звуковых сигналов BIOS

16 Февраля 2018

Читать

Самые актуальные серверные решение среди БУ

14 Февраля 2020

Читать

Как избежать болезней роста IT-инфраструктуры

18 Июля 2019

Читать

Источник: https://www.ittelo.ru/news/cpu-i-gpu-v-chem-raznitsa/

GPU vs CPU: В чем разница?

Cpu gpu

Процессоры и графические процессоры имеют много общего. Оба они представляют собой микропроцессоры на основе кремния. В то же время они существенно различаются и используются для разных ролей.

Центральный процессор часто называют «мозгом» или «сердцем» компьютера. Требуется запустить большинство инженерного и офисного программного обеспечения. Однако существует множество задач, которые могут перегружать центральный процессор компьютера. То есть при использовании GPU становится необходимым для вычислений.

Графический процессор – это специализированный тип микропроцессора, в первую очередь предназначенный для быстрой визуализации изображений.

Графические процессоры появились как ответ на графически интенсивные приложения, которые обременяют процессор и снижают производительность компьютера.

Они стали способом снять эти задачи с процессоров, но современные графические процессоры достаточно мощны, чтобы выполнять быстрые математические вычисления для многих других целей, помимо рендеринга.

В чем разница?

Процессоры и графические процессоры обрабатывают задачи по-разному. Что касается взаимосвязей, их часто сравнивают с мозгом и мускулатурой. Процессор (мозг) может работать на множестве различных вычислений, в то время как графический процессор (мускулатура) лучше всего фокусирует все вычислительные способности на конкретной задаче.

Это связано с тем, что ЦП состоит из нескольких ядер (до 24), оптимизированных для последовательной последовательной обработки. Это разработано, чтобы максимизировать выполнение единственной задачи в пределах работы; однако спектр задач широк.

С другой стороны, графический процессор использует тысячи меньших и более эффективных ядер для массивно параллельной архитектуры, предназначенной для одновременной обработки нескольких функций.

Современные графические процессоры обеспечивают превосходную вычислительную мощность, пропускную способность памяти и эффективность по сравнению со своими процессорами. Они выполняются в 50–100 раз быстрее в задачах, требующих нескольких параллельных процессов, таких как машинное обучение и анализ больших данных.

Какие проблемы подходят для GPU?

Вычисления на GPU определяются как использование GPU вместе с CPU для ускорения научных, аналитических, инженерных, потребительских и корпоративных приложений.

В течение многих лет графические процессоры обеспечивали отображение изображений и движения на компьютерных дисплеях, но технически они способны на большее. Графические процессоры включаются, когда для одной задачи требуются массивные вычисления.

Эта задача может включать в себя:

Игры

Графический процессор необходим для быстрой и интенсивной визуализации игрового мира. Рендеринг спецэффектов и сложной трехмерной графики в режиме реального времени требует серьезных вычислительных мощностей.

Задачи современных игр становятся слишком тяжелыми для графического решения процессора.

Игры даже сделали шаг вперед с виртуальной реальностью, которая настолько правдоподобна, потому что графические процессоры могут быстро рендерить и поддерживать реалистичные изображения при правильном освещении и затенении.

3D визуализация

Графические процессоры повышают производительность области просмотра в приложениях трехмерной визуализации, таких как автоматизированное проектирование (CAD). Программное обеспечение, позволяющее визуализировать объекты в 3-х измерениях, использует графические процессоры для рисования этих моделей в режиме реального времени по мере их вращения или перемещения.

Обработка изображения

Графические процессоры могут точно обрабатывать миллионы изображений, чтобы найти различия и сходства. Эта способность широко используется в таких отраслях, как пограничный контроль, безопасность и медицинская рентгенография. Например, в 2010 году военные США соединили более 1700 систем Sony PlayStation 3TM для более быстрой обработки спутниковых изображений с высоким разрешением.

Большие данные

Благодаря тысячам вычислительных ядер и пропускной способности приложений в 10–100 раз по сравнению с одними центральными процессорами, графические блоки являются выбором для обработки больших данных для ученых и промышленности.

Графические процессоры используются для отображения данных в виде интерактивной визуализации и интегрируются с другими наборами данных для изучения объема и скорости данных.

Например, теперь мы можем включить картирование генов, обрабатывая данные и анализируя дисперсии, чтобы понять взаимосвязь между различными комбинациями генов.

Глубокое машинное обучение

Машинное обучение существует уже некоторое время, но мощные и эффективные вычисления на GPU подняли его на новый уровень.

Глубокое обучение – это использование сложных нейронных сетей для создания систем, которые могут выполнять обнаружение функций по огромным объемам немаркированных обучающих данных.

Графические процессоры могут обрабатывать тонны обучающих данных и обучать нейронные сети в таких областях, как анализ изображений и видео, распознавание речи и обработка естественного языка, автомобили с автоматическим управлением, компьютерное зрение и многое другое.

Графические процессоры не являются заменой архитектуры ЦП. Скорее, они являются мощными ускорителями для существующей инфраструктуры.

Вычисления с ускорением на GPU разгружают части приложения, требующие большого объема вычислений, в GPU, в то время как остальная часть кода по-прежнему выполняется на ЦП. С точки зрения пользователя, приложения работают намного быстрее.

В то время как вычисления общего назначения по-прежнему являются областью ЦП, графические процессоры являются аппаратной основой практически всех интенсивных вычислительных приложений.

Источник: https://zen.yandex.ru/media/id/5c79360c5f18a600b90a79a2/gpu-vs-cpu-v-chem-raznica-5ca4696d5c7f3a00b45d058b

Сравнение центрального и графического процессоров: в чем разница?

Cpu gpu

В настоящее время от систем требуется больше, чем когда-либо раньше, будь то приложения для глубинного обучения, массовый параллелизм, трехмерные игры, требующие высокой производительности, или другие ресурсоемкие рабочие нагрузки.

Центральный процессор (ЦП) и графический процессор (ГП) играют очень разные роли.

Для чего используются центральные процессоры? Для чего используются графические процессоры? Понимание роли, которую играет каждый из них, имеет важное значение при покупке нового компьютера и сравнении технических характеристик.

Что такое ЦП?
ЦП, состоящий из миллионов транзисторов, может иметь несколько процессорных ядер и обычно называется «мозгом» компьютера.

Он имеет важное значение для всех современных вычислительных систем, поскольку выполняет команды и процессы, необходимые для работы компьютера и операционной системы.

 ЦП также играет важную роль при определении скорости работы программ, начиная с просмотра веб-страниц и заканчивая созданием электронных таблиц.

Что такое ГП?
ГП — это процессор, состоящий из большого количества более мелких и более специализированных ядер. Работая совместно, ядра обеспечивают высокую производительность, когда задача обработки может быть разделена и обработана во многих ядрах.

В чем разница между ЦП и ГП?
ЦП и ГП имеют много общего. Оба являются важнейшими вычислительными движками. Оба представляют собой кремниевые микропроцессоры. И оба обрабатывают данные. При этом ЦП и ГП имеют разные архитектуры и созданы для различных целей.

ЦП подходит для широкого спектра рабочих нагрузок, особенно тех, для которых важное значение имеет время задержки и производительность каждого ядра.

Будучи мощным исполнительным движком, ЦП сосредотачивает меньшее число своих ядер на отдельных задачах и на скорости исполнения.

В связи с этим он исключительно хорошо приспособлен для широкого спектра задач, начиная с последовательного вычисления и заканчивая обработкой баз данных.

ГП появились как специализированные интегральные схемы, разработанные для ускорения конкретных задач по трехмерному рендерингу. Со временем эти движки с фиксированными функциями стали более программируемыми и более адаптивными.

Несмотря на то, что графика и все более реалистичная визуализация лучших современных игр остается их основной функцией, ГП также стали со временем универсальными параллельными процессорами, способными работать с более широким спектром приложений.

Что такое интегрированная графическая система?
Интегрированная (или общая) графическая система построена на том же чипе, что и ЦП. Некоторые ЦП могут иметь встроенный ГП, а не выделенную или дискретную графическую систему. Кроме того, ИГП, или интегрированные графические процессоры, могут иметь общую память с ЦП.

Интегрированные графические процессоры обладают несколькими преимуществами.

Благодаря их интеграции с ЦП они отличаются большей компактностью, экономической и энергоэффективностью по сравнению с неинтегрированными графическими процессорами.

 Они обеспечивают возможности по обработке графических данных и команд для общих задач, таких как просмотр сайтов, просмотр фильмов с разрешением 4К в потоковом режиме и казуальные игры.

Такой подход чаще всего используется для устройств, для которых очень важны компактный размер и энергоэффективность, таких как ноутбуки, планшеты, смартфоны и некоторые настольные ПК.

Ускорение глубинного обучения и искусственного интеллекта
Сегодня ГП работают со все большим количеством рабочих нагрузок, например с глубинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ). ГП и другие ускорители идеально подходят для глубинного обучения с использованием нескольких слоев нейронной сети или больших наборов некоторых данных, таких как двумерные изображения.

Алгоритмы глубинного обучения были адаптированы для использования метода ускоренного ГП, что позволило получить значительный рост производительности и впервые довести обучение по нескольким практическим задачам до реально осуществимого уровня.

Со временем возможности ЦП и работающих на них библиотек программного обеспечения значительно возросли в отношении задач глубинного обучения.

Например, благодаря обширной оптимизации программного обеспечения и дополнительному использованию специализированного аппаратного обеспечения с искусственным интеллектом, например, технологии Intel® Deep Learn Boost (Intel® DL Boost) в новейших масштабируемых процессорах Intel® Xeon®, в системах на базе ЦП повысилась производительность глубинного обучения.

ЦП показывают себя с лучшей стороны во многих прикладных областях, таких как глубинное обучение, связанное с получением изображений высокой четкости, трехмерных изображений, а также не связанное с изображениями глубинное обучение языку, тексту и данным временного ряда. Сегодня ЦП могут поддерживать гораздо большие объемы памяти даже по сравнению с лучшими ГП в сложных моделях или приложениях с глубинным обучением (например, обнаружение двумерных изображений).

Сочетание ЦП и ГП при условии достаточности оперативной памяти обеспечивает отличную экспериментальную систему для глубинного обучения и искусственного интеллекта.

Десятилетия лидерства в разработке ЦП
Intel имеет давнюю историю инноваций в ЦП с выхода в 1971 г. первого коммерческого микропроцессора, полностью интегрированного в единый чип.

Сегодня ЦП Intel® позволяют построить нужную систему искусственного интеллекта в нужном месте на базе известной архитектуры x86. Intel предлагает ЦП, удовлетворяющие любым потребностям, от высокопроизводительных масштабируемых процессоров Intel® Xeon® в центре обработки данных и облачной среде до энергоэффективных процессоров Intel® Core™на периферии.

Интеллектуальная производительность процессоров Intel® Core™ 10-го поколения
Наши процессоры Intel® Core™ 10-го поколения используют абсолютно новую архитектуру ядра ЦП и графическую архитектуру, а также встроенные команды искусственного интеллекта, которые интеллектуально обеспечивают оптимизированную производительность ощущения от работы.

Системы на базе процессоров Intel® Core™ 10-го поколения имеют новейший графический процессор Intel® Iris® Plus, что является огромным шагом вперед в развитии тонких и легких ноутбуков, который обеспечивает более плавную работу, более высокую детализацию и более яркий опыт использования по сравнению с тем, что корпорация Intel когда-либо предлагала.

Графика Intel® Iris® Plus обеспечивает встроенное ускорение получения логических выводов глубинного обучения для графики интегрированного процессора, благодаря чему возрастает производительность графической системы приблизительно в 2 раза.2 Графика Intel® Iris® Plus также позволяет добиться исключительной энергоэффективности.

Графические процессоры Intel®: уже скоро
Сейчас Intel стремится применить свой опыт в области ЦП и интегрированных ГП к разработке выделенных ГП. Intel планирует представить свой первый дискретный графический процессор Intel®, обеспечивающий полный набор возможностей ЦП и ГП, что даст вам необходимые инструменты для удовлетворения растущих потребностей в вычислительных средствах.

Сегодня речь больше не идет о сравнении ЦП и ГП. Как никогда вам необходимы оба движка для удовлетворения меняющихся требований к вычислительным средствам. Наилучшие результаты достигаются, когда для работы используется правильный инструмент.

Не пропустите объявления о предстоящем выходе графического процессора Intel® в ближайшие месяцы.

Источник: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/products/docs/processors/cpu-vs-gpu.html

CPU и GPU в чем разница и как выбрать для своих целей

Cpu gpu

В чем разница между CPU и GPU? Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ.

— central processing unit), так и GPU (англ. — graphics processing unit) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач.

Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.

Что такое CPU

CPU расшифровка — это аббревиатура центрального процессора компьютера (Central Processing Unit). Что такое CPU в компьютере? Это мозг компьютера, в котором происходит большинство вычислений. А компьютер в переводе означает «вычислитель».

Блок управления (CU) является составной частью центрального процессора компьютера (CPU) и руководит его работой. Он сообщает памяти компьютера, арифметическому, т.е. логическому, устройству, а также устройствам ввода и вывода, как реагировать на инструкции программ.

Отдельный вопрос: графическое ядро в процессоре что это такое? Если совсем просто – то это встроенная в центральный процессор видеокарта.

Сгенерированная компьютером графика, например, в видеоиграх или других анимациях, требует, чтобы каждый отдельный кадр был «нарисован» компьютером индивидуально. А это требует большого количества энергии и вычислительных мощностей.

Что такое GPU

На вопрос «gpu что это» ответ таков – это графический процессор, т.е. программируемый логический чип, предназначенный для функций отображения на экране.

GPU создает изображения, анимацию и видео на мониторе. Графические процессоры (гпу) расположены на сменных платах, в чипсете на материнской плате или в той же микросхеме, что и процессор.

Итак, GPU это видеокарта или процессор? Ответ Вы уже знаете – это процессор!

Графический процессор ( GPU ) — это компьютерная микросхема, которая делает быстрые математические вычисления, в основном для представления изображений, но в последнее время активно используемые в майнинге. Блок обработки графики помогает компьютеру работать бесперебойно.

Графические процессоры являются более мощными, чем CPU, потому что графические процессоры отличаются гораздо большим количеством процессорных ядер. Обычный пользователь ПК не использует их для своих стандартных нужд, потому что GPU требуется коллективный тип работы.

Все компьютеры имеют графический процессор .Однако не все компьютеры имеют выделенный графический процессор. Нет необходимости иметь его, если вы не собираетесь использовать свой компьютер для продвинутых игр и майнинга.

Интегрированный графический процессор представляет собой просто графический чипсет, встроенный в материнскую плату. Теперь становится понятно, чем отличается видеокарта от процессора GPU.

Короче говоря, GPU — это процессор, специально разработанный для обработки интенсивных задач визуализации графики, и который используется для майнинга. А видеокарта – это отдельное устройство, имеющее свой собственный GPU.

Отличие CPU и GPU

Основное различие между CPU и GPU состоит в том, что CPU акцентирован на малой задержке. GPU же делает упор на высокую пропускную способность. Проще говоря — графические процессоры предназначены для одновременного выполнения множества задач, а центральные процессоры задействуются для одновременного выполнения одной операции, но очень быстро.

Разница в скорости вычислений

Основная характеристика PU — это тактовая частота, измеряемая в герцах (МГц или ГГц). Чтобы запускать приложения, процессор (в основном, центральный) должен постоянно выполнять вычисления.

И чем выше тактовая частота, тем быстрее вычисления. В результате приложения будут работать быстрее и более плавно. На обычном процессоре – максимум 2 ядра, а на GPU: 4-10.

Разница в скорости вычислений очевидна.

Майнинг bitcoin

В качестве награды за работу по отслеживанию и защите транзакций майнеры зарабатывают биткойны, практически — за каждый успешно обработанный блок. В Bitcoin основатели установили лимит 21 млн Bitcoins, доступного для добычи, поэтому стоимость криптовалюты постоянно растет, как и число желающих их заполучить.

Потенциальным майнерам нужно сначала узнать про GPU и что это в компьютере, а потом уже разбираться в блокчейнах и криптовалютах. Хорошо понимать, что такое RAM и CPU в компьютере, а потом двигаться дальше.

Печальная правда заключается в том, что в настоящее время только те, у кого есть специализированное, мощное оборудование, могут выгодно добывать биткойны. Хотя их добыча по-прежнему теоретически и технически возможна для всех. Однако, те, у кого недостаточно мощные устройства, рано или поздно обнаружат, что на электроэнергию тратится больше денег, чем на добычу биткоинов.

Принципиально работа майнеров заключается в подборе одной-единственной из многих миллионов комбинаций хэша, подходящего ко всем вновь созданным транзакциям и сгенерированному секретному ключу. Ясно, что только самое производительное оборудование способно обеспечить майнеру конкурентное преимущество и обеспечит получение награды.

Майнинг Ethereum

Добыча криптовалюты является чрезвычайно динамичной отраслью, с ее постоянными обновлениями оборудования и программного обеспечения. Всё труднее рассчитать доходность и принципиальную возможность добычи криптомонет. Ethereum – не исключение, хотя эта криптовалюта появилась после биткоинов. Но работает эта блокчейн-система по тем же принципам, что и биткоин.

Однако, биткоин – самодостаточный «первенец», ресурсы которого уже на 2/3 освоены, причем первыми майнерами. А Ethereum – это не только одноименная криптовалюта. В первую очередь – это открытая для всех программная платформа для разработки новых криптовалют.

Хотя сама криптомонета Ethereum, как и биткоин, служит хорошим инвестиционным активом, но для добычи уже мало перспективна.

Майнинг других криптовалют

Начинающим крипто-претендентам следует взяться за какую-то из самых простых и новых монет, чтобы реально их добыть. В 2019-м году это:

  • Monero,
  • Aeon,
  • DogeCoin,
  • Vertcoin,
  • ByteCoin,
  • Steem,
  • Electroneum…

Monero, признанный самой передовой монетой конфиденциальности, основан на алгоритме хеширования с проверкой работоспособности, известном как CryptoNight. Вы можете легко добывать Monero на обычном компьютере просто путем загрузки и установки программного обеспечения Monero добычи. Поэтому эта новая криптовалюта считается одним из лучших вариантов майнинга с GPU, по сравнению с другими.

Читайте так же «Облачный майнинг»

Виды графических процессоров

Большинство графических процессоров созданы для конкретного использования. Чаще всего – для отображения трехмерной графики в реальном времени, или других массированных вычислений:

Часто спрашивают: GPU — это видеокарта?

Нет, видеокарта — это отдельное оборудование, в то время как GPU — чип, лишь часть видеокарты. карта — это аппаратная часть, которая выводит картинку на монитор. Чип – это микросхема, обеспечивающая работу видеокарты.

Главное отличие графических процессоров; внутренние они или внешние. Внешние видеокарты выбирают обычно пользователи, у которых физически невозможно установить GPU внутри устройства. Например, это актуально для владельцев ноутбуков, которые ценят продвинутую графику.

Как выбирать

При выборе хорошей видеокарты геймерам и майнерам следует обращать внимание на следующие показатели:

  • Тактовая частота (МГц). Чем больше цифра, тем лучше.
  • Архитектура имеет большое значение. Чем больше вычислительных блоков, тем быстрее будут выполняться графические задачи.
  • Скорость заполнения (филлрейт). Это показатель того, с какой скоростью графический процессор прорисовывает картинку.

Геометрические блоки

В графических процессорах 2 вида геометрических блоков:

В современных GPU пиксельных блоков меньше. Они заняты блендингом, т.е. записью рассчитанных видеоадаптером пикселей в оперативку и перемешивании их. Текстурные блоки выбирают и фильтруют текстуры и прочую информацию для построения сцен и общих расчетов.

До появления DirectX 11 мало кто вообще знал, что DirectX – это программная среда (т.е. набор инструментов) для разработки компьютерных игр. В 2015-м появился DirectX 12. Чем выше тесселяция, т.е. дробление плоскости экрана на части для тщательного заполнения их графической информацией, тем выше реализм игры.

Т.е., чтобы с головой погрузиться в атмосферу таких продвинутых игр, как Metro 2033 и т.п., нужно учитывать число геометрических блоков при подборе GPU.

Память

Единственные два типа памяти, которые фактически находятся на чипе GPU, — это регистровая и разделяемая. Локальная, глобальная, постоянная и текстурная память находятся вне чипа.

Интегрированный GPU не имеет собственной памяти для выполнения расчетов, а для графики и связанных с ней вычислений, особенно в 3D играх, требуется огромное количество памяти.

Такой графический процессор (интегрированный GPU) использует оперативную память в качестве собственной.

Но у оперативки есть несколько ключевых особенностей:

  • Объем. Этот показатель несколько переоценен, другие характеристики более важны;
  • Ширина шины – параметр важнее, чем объем. Чем шире шина, тем большее количество информации отправит оперативная память чипу за промежуток времени, и наоборот. Для воспроизведения большинства игр требуется минимум: 128 бит;
  • Частота, от нее завист пропускная способность оперативной памяти. Однако, 256-битная шина при частоте 800 (3200) МГц оказывается продуктивнее, чем 128-битная при 1000 (4000) МГц.
  • Тип. Оптимальные на 2019 год типы — это 3-е и 5-е поколения GDDR.

Охлаждение GPU

Если Вы сами собираете игровой ПК, то рекомендуется использовать отдельные кулеры для процессора и для видеокарты. Если вы хотите всерьез разогнать систему, то Вам следует перейти с воздушного на жидкостное охлаждение. Процессор GPU с жидкостным охлаждением всегда имеет штатный кулер.

Температура графической карты обычно составляет от 30°C до 40°C на холостом ходу и от 60°C до 85°C под обычной нагрузкой.

Большинство высокопроизводительных видеокарт настроены на максимальную температуру 95°C-105°C, после чего система автоматически отключается. Вот почему интенсивным процессорам требуется хорошее охлаждение.

Для мониторинга температуры центрального процессора и видеокарты есть специальный софт, например, «GPU-Z» и проч.

Итак, теперь Вы в принципе понимаете, что такое CPU и GPU (т.е. что такое графический процессор), оперативка и видеокарты. И как они меняют жизнь геймеров и майнеров.

Источник: https://GitJournal.tech/cpu-i-gpu-v-chem-raznica/

В чем разница между cpu и gpu

Cpu gpu

Несмотря на схожее название и то, что в целом их главная роль — обрабатывать огромные массивы данных, между GPU и CPU существует огромная разница. Но прежде, чем углубиться в их различия, рассмотрим что же у них общего.

Ядра графического и центрального процессоров представляют собой блоки, каждый из которых выполняет определенные задачи. Размер и объем блоков может быть разным. Это зависит от архитектуры процессора. И у GPU, и у CPU есть АЛУ.

Это арифметико-логическое устройство, которое необходимо для выполнения математических операций. Другие блоки имеют доступ к памяти (для загрузки и сохранения данных), выполняют задачи декодеров или кэша. На этом сходства заканчиваются.

Теперь поговорим о различиях между CPU и GPU.

  • 1 Что такое CPU
  • 2 Что такое GPU
  • 3 В чем разница между cpu и gpu
Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.