Gpu в компьютере что это

Содержание

Чем отличаются графические процессоры для настольных ПК и ноутбуков?
Как работает графический процессор для настольного компьютера?
Как работает графический процессор для ноутбука?
Видеоадаптеры для ПК и ноутбуков: в чем разница?
Можно ли подключить десктопный видеоадаптер к ноутбуку?
Графические адаптеры для ноутбуков слабее десктопных, но на это есть веские причины
Что такое графический процессор (GPU)?
Что такое GPU?
Графический процессор и видеокарта – одно и то же?
А что такое интегрированный графический процессор?
Как выжать максимум из вашей видеокарты? Всё про сглаживание и прочие настройки.
Что такое дискретный графический процессор?
Что такое меньшие 0,1% и 1% FPS?
Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?
Итоги
Графические процессоры в решении современных IT-задач
Эпоха GPU
- Первые шаги
- Общие вычисления на GPU
- Признанный лидер
Кому в Selectel жить хорошо с GPU?
Как проверить видеокарту на исправность и перегрев
Наука о данных
- Новое направление
- Технологии анализа данных
- Дальнейшее развитие и проекты
- Возможности для новичков
Вместо заключения
- Похожие статьи

GPU для настольных ПК и ноутбуков – это далекие друг от друга продукты. К сожалению, многие пользователи даже не подозревают об этом.

Чем отличаются графические процессоры для настольных ПК и ноутбуков?

Выбор между игровым ПК и игровым ноутбуком обычно сводится к анализу производительности, а зависит она во многом от дискретного видеоадаптера. Особенно сложно разобраться, если в обоих устройствах стоит графический адаптер с одним и тем же названием.

Например, RTX 3080 Ti встречается и в лэптопах игрового класса, и в десктопных компьютерах. Однако ошибкой будет полагать, что графическая производительность у обоих устройств одинаковая. Чаще всего ноутбук запускает игры (да и в целом работает) медленнее по сравнению с ПК на таком же дискретном видеоадаптере, хотя стоит он при этом дороже.

Почему так? Дело не том, что ограниченное пространство в корпусе ноутбука не позволяет реализовать эффективную систему охлаждения, как в ПК. Да, причина может быть и такой, но она далеко не на первом месте.

Разработчикам приходится идти на разные ухищрения, чтобы производительность игровых ноутбуков не слишком отличалась от ПК. Вот почему GPU для настольных компьютеров и GPU для ноутбуков – это принципиально разные вещи.

Как работает графический процессор для настольного компьютера?

Дискретный графический процессор – это то, что в быту обычно называют видеокартой. Это печатная плата с блоком управления, несколькими портами и шиной PCI Express для подключения к материнской плате компьютера. Для надежной фиксации предусмотрены болты, а для подключения к монитору используется кабель HDMI / DisplayPort. При правильной установке графический процессор выводит на монитор изображение.

По мере того, как графика игр становится сложнее и насыщеннее, растут и возможности графических процессоров. В них появляются мощные разъемы питания (их может быть не один, а сразу два или три в зависимости от энергопотребления видеоадаптера), огромные кулеры и сложные системы охлаждения.

Настольным графическим процессорам характерно высокое энергопотребление. Как следствие, они сильно греются, но обычно в корпусе компьютера достаточно пространства для хорошей циркуляции воздуха, за счет которой рассеиваются излишки тепла.

Как работает графический процессор для ноутбука?

Полноценная десктопная видеокарта в ноутбук не поместится из-за своей габаритности. Правда, исключения существуют, но им сопутствует множество не самых приятных компромиссов. Большинство графических процессоров для ноутбуков являются урезанной версией настольных GPU. Они обязаны соответствовать ряду требований: быть достаточно маленькими, достаточно мощными для запуска современных видеоигр и при этом достаточно энергоэффективными, чтобы ноутбук не превратился в печку с экраном и взрывоопасным аккумулятором.

GPU для ноутбуков принципиально отличаются от своих настольных аналогов, даже если по наименованию относятся к одной серии.

Основное отличие касается энергоэффективности. Для снижения энергопотребления в ход идут любые средства вплоть до того, что при определенных задачах ноутбук переключается на интегрированный видеочип.

Видеоадаптеры для ПК и ноутбуков: в чем разница?

Как уже говорилось, приоритетом для ноутбучных GPU является максимально низкое энергопотребление при высоких возможностях отрисовки. Хотя производители портативных компьютеров и SoC принимают разные меры, чтобы достичь желаемого эффекта, чаще всего снижение энергопотребления достигается самым простым и грубым способом – ослаблением самого чипа.

Почему для ПК и ноутбуков существуют разные линейки видеокарт? Да потому что нельзя просто вытащить из компьютера Nvidia RTX 3090 Ti и поставить в ноутбук, чтобы со спокойной душой играть. Опустим конструктивные различия между ПК и лэптопом, просто представим, что каким-то чудом видеокарта поместилась внутри ноутбука. Что будет дальше? Уже через пару дней лэптоп начнет в прямом смысле плавиться.

GPU для настольных ПК и ноутбуков – это далекие друг от друга продукты. К сожалению, многие пользователи даже не подозревают об этом.

Вот к примеру, RTX 3080 Ti. Настольная версия этой видеокарты – настоящий зверь, способный переварить самые сложные 4К-игры на максималках. А вот ноутбучная версия по производительности где-то на уровне десктопной RTX 3070. Она мощна, это факт, но лэптоп на ее основе не вытянет те настройки графики, с которыми справится ПК на полноценной RTX 3080 Ti. А самая обида в том, что ноутбук с урезанной RTX 3080 Ti может стоить столько же или даже дороже, чем системный блок с полноценной RTX 3080 Ti.

Разница в цене – это плата за мобильность, возможность взять ноутбук под мышку и сменить локацию. Пока нет способов эффективно охлаждать портативную игровую систему, поэтому приходится жертвовать ее производительностью.

Можно ли подключить десктопный видеоадаптер к ноутбуку?

Да, это возможно. Причем решение весьма элегантное и аккуратное (насколько это вообще возможно).

Если в ноутбуке есть порт Thunderbolt 3 с поддержкой внешней видеокарты, решением может стать Razer Core X. Это бокс для установки видеокарты десктопного типа со всеми необходимыми интерфейсами и креплениями. К ноутбуку будет проложен кабель Thunderbolt, и если подключение сделано верно, карта опознается ноутбуком и на ней можно будет играть.

Удобство такого решения очень сомнительное, ведь ноутбук полностью потеряет свойственную ему от природы портативность. Прибегнуть к нему оправданно только в двух случаях:

девайс совсем стар и слаб;
это очень тонкий и легкий ультрабук без дискретного видеочипа.

Помимо Razer Core X есть варианты от других брендов (некоторые даже продаются в комплекте с видеокартой), но суть у них одна.

Графические адаптеры для ноутбуков слабее десктопных, но на это есть веские причины

Очень бы хотелось видеть на ноутбуке графическую мощность, аналогичную ПК с RTX 3080 или даже 3090, но увы. Ограничения по теплоотводу не позволяют разгонять кремний до той же степени: для ноутбука это чревато фатальными повреждениями.

Но вообще можно найти ноутбуки с производительностью уровня игровых ПК, что, конечно же, радует. Не радуют только их цены.

Что такое графический процессор (GPU)?

При покупке нового ПК/ноутбука очень полезно разбираться во всех важных внутренних компонентах, благодаря которым компьютеры, собственно, и работают.

Зная о принципах их работы, вы сможете легко понять, имеет ли рассматриваемый компьютер подходящие характеристики, еще до совершения покупки!

Сегодня мы рассмотрим очень важный внутренний компонент любого ПК: GPU, или графический процессор. Мы расскажем, что это такое, чем он отличается от видеокарты, а также несколько других деталей, о которых важно знать. Поехали!

Что такое GPU?

GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, то есть графический процессор. Это тип процессора, который отвечает за рендеринг графики (создание изображений, которые вы видите на экране).

Графический процессор очень важен для любых вычислительных задач, в частности таких, как 3D-рендеринг и игры.

Поэтому, при покупке ПК или ноутбука для игр или создания различного контента, важно обратить внимание на тип графического процессора, поскольку это оказывает прямое влияние на качество картинки и на быстроту выполнения задач.

Графический процессор и видеокарта – одно и то же?

В разговорной речи графический процессор часто используется в качестве синонима к видеокарте. Но технически это не совсем правильно.

Графический процессор на самом деле является частью видеокарты. Он отвечает за рендеринг графики, а видеокарта обеспечивает необходимую мощность и доступ к высокоскоростной памяти.

Кроме того, видеокарта подключает сам графический процессор к другим частям компьютера, которые требуют к нему доступ (центральный процессор, системная память и накопитель) для выполнения нужных задач.

А что такое интегрированный графический процессор?

iGPU – это интегрированный графический процессор. Иными словами, это GPU, встроенный в центральный процессор.

Практически все процессоры Intel (за исключением серии F) оснащены встроенной графикой, поэтому у них, соответственно, есть iGPU.
AMD же оснащает iGPU только свою линейку гибридных процессоров (APU).

При наличии интегрированной графики основной процессор использует память совместно с графическим, благодаря чему снижается энергопотребление и общая нагрузка на ПК.

Интегрированный графический процессор отлично подходит для обычных повседневных задач (например, просмотр веб-страниц и работа с текстом). Но если вам нужен мощный компьютер для игр или редактирования видео, то нужно рассмотреть покупку устройства с дискретным графическим процессором, или же dGPU.

Как выжать максимум из вашей видеокарты? Всё про сглаживание и прочие настройки.

Что такое дискретный графический процессор?

dGPU – дискретный графический процессор. Он ставится отдельно от основного процессора и имеет свою выделенную память, которая не передается ЦП.

Что такое меньшие 0,1% и 1% FPS?

Обычно дискретные графические системы обеспечивают лучшую производительность и способны справляться с более интенсивными задачами. Но они также потребляют больше энергии и выделяют больше тепла.

Некоторые ноутбуки оснащаются дискретной графикой, но чаще всего такие процессоры встречаются на настольных компьютерах.

Как узнать, какой графический процессор установлен в моем компьютере?

Получить информацию о графическом процессоре на своем компьютере можно в настройках устройства.

Если у вас Windows 10, нужно перейти в «Диспетчер устройств», затем выбрать пункт «Видеоадаптеры», где вы и увидите полный список графических процессоров, установленных на компьютере.

Затем нужно погуглить название, чтобы узнать, является ли процессор встроенным или дискретным.

Вы можете получить более подробную информацию о графическом процессоре вашего ПК и других характеристиках другими способами, включая использование сторонних программ.

Итоги

Теперь вы знаете немного больше о графических процессорах. Главный плюс в том, что вы можете использовать эти знания при покупке нового ПК/ноутбука.

Еще раз пройдемся по основным тезисам:

Графический процессор – внутренний компонент компьютера, отвечающий за рендеринг графики.
Есть два типа графических процессоров: дискретный и интегрированный.
Если вы любитель видеоигр или часто занимаетесь созданием различного контента, то непременно покупайте ноутбук/ПК с дискретным графическим процессором.
Если же вы не выполняете требовательные задачи, а лишь работаете с текстом или просматриваете веб-страницы в браузере, то будет достаточно и встроенного графического процессора, который, кстати, является гораздо дешевле дискретного.

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:

Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?

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:

CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 — 28 потоков с HyperThreading, 2.4 GHZ;
GPU. NVIDIA GTX 1080 — 2560 CUDA Cores, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.

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.

Как проверить видеокарту на исправность и перегрев

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:

Большие данные (Big Data). Основная проблема в данной сфере — колоссальный объем информации, который не может быть обработан на единственном сервере. С точки зрения инфраструктурного обеспечения, требуется решать задачи создания кластерных систем, масштабируемости, отказоустойчивости, и распределенного хранения данных;
Ресурсоемкие задачи (Машинное обучение, глубокое обучение и другие). В этом случае поднимается вопрос использования высокопроизводительных вычислений, требующих большого количества ОЗУ и процессорных ресурсов. В таких задачах активно используются системы с графическими ускорителями.

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:

Глубинное обучение;
Обучение с подкреплением;
Компьютерное зрение;
Автоматическая обработка текстов.

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:

скачать веса уже обученной нейросети (например, в keras);
сделать с ее помощью решение для своей задачи (fine-tuning, zero-shot learning);
встроить её в свой веб-сайт или мобильное приложение (tensorflow / caffe 2).

По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:

6 ядер CPU;
16 Gb оперативной памяти;
1 GPU-карточка с 6-8 Gb видеопамяти. Это соответствует таким видеокартам, как PNY NVIDIA GeForce GTX 1060 или MSI GeForce GTX 1070.

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.

Блог компании Selectel
IT-инфраструктура
GPGPU
История IT
Научно-популярное