Графические современные системы позволяют выполнять сложные задачи в разных областях. Они даже используются для обучения машин и совершения анализа большого объема информации. Если взглянуть на графический видеопроцессор прошлого десятилетия и сравнить его с современным, то становится понятно, что современные значительно более производительные. Появились узкоспециализированные продукты, которые заточены под конкретно взятую задачу. Например, для обработки снимков из космоса, выполнения МРТ/КТ и так далее. Стоит рассмотреть подробнее, как происходят вычисления на GPU сегодня.
Что такое графические процессоры (GPU)
Это один из микропроцессоров, на который возложена задача по управлению видеокартами для выведения изображения на экран устройства. Внешне графический процессор похож на центральный, однако его архитектура отличается:
- графический процессор обладает несколькими сотнями ядер для осуществления быстрого вычисления, но энергопотребление при выполнении работы ниже;
- за счет разделения процессов между ядрами обработка графики происходит максимально быстро, а центральный процессор (CPU) практически не загружается;
- возможность взять на себя определенную работу CPU для снижения на него нагрузки;
- разделение потоков между процессами, если пользователь одновременно работает с несколькими программами.
Графический ускоритель содержится в компьютерах, смартфонах, ноутбуках, нетбуках, планшетах, суперкомпьютерах и других подобных устройствах.
Производители предлагают iGPU. Это интегрированный в CPU графический процессор, который подходит для решения бытовых задач. Его вполне хватает для ПК, которые используются для игр или для работы с относительно не ресурсоемкими программами дома или на работе. Однако при большой нагрузке такая модель не подойдет, необходимо выбирать отдельную видеокарту. Ее называют дискретной. У нее есть своя видеопамять, которая не отнимается у ЦП.
Узнать, какой процессор установлен в устройстве, можно, прочитав его характеристики.
GPU и машинное обучение
Графический процессор применяется для машинного обучения. Необходимо использовать современные видеокарты, которые отличаются высокой мощностью, чтобы достигнуть желаемого эффекта. Вот основные критерии при выборе GPU в данном случае:
- объем памяти не менее 12 Гб;
- пропускная способность;
- используемый чип.
Современные нейросети обучаются с использованием сразу нескольких видеокарт. Это позволяет существенно увеличить мощность и скорость обработки данных.
GPU и обработка изображений
Изначально GPU использовался для обработки изображений. Речь идет не только об обработке картинок и видео с компьютера и других подобных устройств, но и об обработке снимков из космоса, медицинских снимков и так далее.
Со временем на смартфонах, компьютерах и планшетах стали использовать более ресурсоемкое ПО с качественной графикой. Для быстрой обработки информации приходится использовать мощные графические процессоры.
GPU и рендеринг графики
GPU рендеринг активно применяется в кинематографии. Каждый год фильмы и мультфильмы, где присутствует компьютерная графика, становятся все более реалистичными.
Для создания максимальной реалистичности приходится учитывать ряд деталей, среди которых:
- физика;
- сглаживание;
- глубина прорисовки;
- дальность видимости и прочее.
Все это требует больших вычислительных мощностей, поэтому производители постоянно предлагают рынку все более мощные видеокарты.
Важно. Сегодня существует возможность запускать мощные игры на слабых ПК благодаря специальным программам. В этом случае основная обработка графики происходит в облаке, поэтому нагрузка на ПК минимальная.
GPU и тяжелые вычисления
Речь идет о вычислениях, которые содержат в себе большое количество переменных и дополнительных условий. Сложные вычисления выполняют суперкомпьютеры. Они используются, чтобы быстро рассчитать вероятности определенного события и задать вектор для дальнейших разработок. Чаще всего суперкомпьютеры применяются в науке, фармацевтике, химической отрасли, космической и в физике.
GPU и промышленный интернет вещей
На производстве используют графические процессоры, чтобы собрать информацию о технологическом процессе и сделать вывод о том, где и как его можно оптимизировать. Также собранная информация позволяет понять, на каких узлах может в ближайшее время произойти поломка оборудования. Исходя из этого, можно планировать его замену или выполнение профилактических работ.
В последние годы современные технологии позволяют создать 3D модели станков и зданий. Путем наложения одного слоя на другой, удается понять, как объект будет вести себя в тех или иных ситуациях. Для выполнения расчетов требуются мощные чипы, которые способны работать с большим потоком информации.
Сверхмощные вычисления в облаке
Практика показывает, что не обязательно приобретать новые видеокарты (стоимость которых постоянно растет в связи с заинтересованностью в них майнеров). Есть возможность использовать облачные сервисы. У GPU в облаке есть несколько особенностей, о которых стоит знать:
- увеличение мощностей происходит быстро, нет необходимости ждать поставок оборудования для осуществления расчетов;
- можно арендовать вычислительные мощности на короткий срок (например, подключиться, выполнить задачу и отключиться);
- стоимость относительно небольшая;
- нет необходимости следить за техническим состоянием облачных видеокарт, так как за это отвечает арендодатель.
Часто корпорации и научно-исследовательские институты пользуются возможностью арендовать на короткий срок вычислительные мощности для выполнения проекта с минимальными финансовыми затратами. Физически процессоры могут находиться в любой стране, это не влияет на производительность.
Что нужно знать о графических процессорах
Вот некоторая полезная информация о них:
- Это разновидность микропроцессоров. Это значит, что в них содержатся ядра. Производители используют сотни или тысячи ядер (зависит от модели и ее технических характеристик), чтобы устройство могло быстро обрабатывать информацию.
- Возможность быстро решать сложные задачи. При этом энергопотребление меньше, чем у CPU.
- Область применения постоянно растет. Сегодня сложно найти область промышленности или науки, где не применяют GPU.
- Не обязательно приобретать видеокарту, так как многие компании предлагают арендовать производственные мощности. Это актуально не только для компаний, которым требуется осуществить сложные расчеты, но и для геймеров со слабыми компьютерами.
При выборе GPU требуется учитывать, где он будет применяться, и с какими задачами придется сталкиваться. Рекомендуется покупать устройство, у которого будет задел мощности от 10% до 25%. Это позволит быстро справляться с поставленной задачей и продлить срок эксплуатации видеокарты с учетом тенденции, что постоянно появляются более ресурсоемкие программы и задачи.
