Perspectives de développement de l'industrie des GPU en 2020
2020-11-17
À la recherche des empreintes de développement des géants du monde
Fonction et classification du GPU
GPU (unité de traitement graphique, processeur graphique) est également connu sous le nom de puce d'affichage. Il est principalement utilisé dans les ordinateurs personnels, les stations de travail, les hôtes de jeux et les appareils mobiles (téléphones intelligents, tablettes, appareils VR) pour exécuter des opérations graphiques.
La structure détermine que le GPU est plus adapté au calcul parallèle. La principale différence entre GPU et CPU réside dans l'architecture de cache sur puce et la structure de l'unité d'opération logique numérique: le nombre de cœurs GPU (en particulier les unités de calcul Alu) est bien supérieur à celui du CPU, mais sa structure est plus simple que cela du CPU, on l'appelle donc structure multicœur. La structure multicœur est très appropriée pour envoyer le même flux d'instructions au multi-cœur en parallèle, en utilisant différentes données d'entrée à exécuter, afin de compléter les opérations massives et simples de traitement graphique, telles que la même transformation de coordonnées pour chaque sommet et calcul de la valeur de couleur de chaque sommet selon le même modèle d'éclairage. Le GPU utilise ses avantages de traitement de données massives et compense le défaut de longue latence en améliorant le débit total de données.
De manière générale, les consommateurs accorderont plus d'attention aux performances du processeur (unité centrale de traitement) lors de l'achat de produits électroniques grand public, tels que les téléphones mobiles ou les ordinateurs portables, tels que la marque, la série et le nombre de cœurs du processeur, tandis que le GPU reçoit moins d'attention. Le GPU (unité de traitement graphique), ainsi que le processeur graphique, est une sorte de microprocesseur qui peut effectuer des opérations liées aux images et aux graphiques sur des ordinateurs personnels, des postes de travail, des machines de jeux et certains appareils mobiles (tels que des tablettes, des téléphones intelligents, etc.) . Au début de la naissance du PC, il y avait l'idée de GPU, et tout le calcul graphique était fait par CPU. Cependant, la vitesse d'utilisation du processeur pour effectuer des calculs graphiques est lente, de sorte qu'une carte d'accélérateur graphique spéciale est conçue pour aider au calcul graphique. Plus tard, NVIDIA a proposé le concept de GPU, qui a promu le GPU au statut d'une unité informatique distincte.
L'UC est généralement composée d'une unité d'opération logique, d'une unité de contrôle et d'une unité de stockage. Bien que le processeur ait plusieurs cœurs, le nombre total ne dépasse pas deux chiffres et chaque cœur a suffisamment de cache; le processeur dispose d'un nombre suffisant et d'unités d'opération logiques, et dispose de nombreux matériels pour accélérer le jugement de branche et le jugement logique encore plus complexe. Par conséquent, le processeur a une capacité super logique. L'avantage du GPU réside dans le multi-core, le nombre de cœurs est bien supérieur à celui du CPU, qui peut atteindre des centaines, chaque cœur a un cache relativement petit et le nombre d'unités d'opération de logique numérique est petit et simple. Par conséquent, le GPU est plus adapté au calcul parallèle de données que le CPU
Il existe deux façons de classer le GPU, l'une est basée sur la relation entre GPU et CPU, l'autre est basée sur la classe d'application du GPU. Selon la relation avec le CPU, le GPU peut être divisé en CPU et GPU indépendants. Le GPU indépendant est généralement soudé sur le circuit imprimé de la carte graphique et est situé sous le ventilateur de la carte graphique. Le GPU indépendant utilise une mémoire d'affichage dédiée et la bande passante de la mémoire vidéo détermine la vitesse de connexion avec le GPU. Le GPU intégré est généralement intégré au CPU. Le GPU et le CPU intégrés partagent un ventilateur et un cache. Le GPU intégré a une bonne compatibilité car la conception, la fabrication et le pilote du GPU intégré sont réalisés par le fabricant du CPU. De plus, en raison de l'intégration du CPU et du GPU, l'espace du GPU intégré est petit; les performances du GPU intégré sont relativement indépendantes, et la consommation d'énergie et le coût du GPU intégré sont relativement indépendants en raison de l'intégration du CPU et du CPU. Le GPU indépendant a une mémoire vidéo indépendante, un espace plus grand et une meilleure dissipation thermique, de sorte que les performances de la carte graphique indépendante sont meilleures; mais il a besoin d'espace supplémentaire pour répondre aux besoins complexes et énormes de traitement graphique et fournir des applications de codage vidéo efficaces. Cependant, des performances élevées signifient une consommation d'énergie plus élevée, les GPU indépendants nécessitent une alimentation supplémentaire et le coût est plus élevé.
Selon le type de terminal d'application, il peut être divisé en pcgpu, GPU serveur et GPU mobile. Pcgpu est appliqué au PC. Selon le positionnement de son produit, un GPU intégré ou un GPU autonome peut être utilisé. Par exemple, si le PC est principalement de bureau léger et d'édition de texte, le produit général choisira de transporter un GPU intégré; si le PC doit produire des images haute définition, éditer des vidéos, rendre des jeux, etc., le produit sélectionné portera un GPU indépendant. Le GPU serveur est appliqué aux serveurs, qui peuvent être utilisés pour la visualisation professionnelle, l'accélération informatique, l'apprentissage en profondeur et d'autres applications. Selon le développement d'une série de technologies telles que le cloud computing et l'intelligence artificielle, le GPU du serveur sera principalement un GPU indépendant. Le terminal mobile devient de plus en plus mince, et l'espace réseau interne du terminal a diminué rapidement en raison de l'augmentation des modules de fonctions multiples. Dans le même temps, dans la mesure où la vidéo et l'image doivent être traitées par le terminal mobile, le GPU intégré a pu répondre aux exigences. Par conséquent, le GPU mobile adopte généralement un GPU intégré.
Fonction et classification du GPU
GPU (unité de traitement graphique, processeur graphique) est également connu sous le nom de puce d'affichage. Il est principalement utilisé dans les ordinateurs personnels, les stations de travail, les hôtes de jeux et les appareils mobiles (téléphones intelligents, tablettes, appareils VR) pour exécuter des opérations graphiques.
La structure détermine que le GPU est plus adapté au calcul parallèle. La principale différence entre GPU et CPU réside dans l'architecture de cache sur puce et la structure de l'unité d'opération logique numérique: le nombre de cœurs GPU (en particulier les unités de calcul Alu) est bien supérieur à celui du CPU, mais sa structure est plus simple que cela du CPU, on l'appelle donc structure multicœur. La structure multicœur est très appropriée pour envoyer le même flux d'instructions au multi-cœur en parallèle, en utilisant différentes données d'entrée à exécuter, afin de compléter les opérations massives et simples de traitement graphique, telles que la même transformation de coordonnées pour chaque sommet et calcul de la valeur de couleur de chaque sommet selon le même modèle d'éclairage. Le GPU utilise ses avantages de traitement de données massives et compense le défaut de longue latence en améliorant le débit total de données.
De manière générale, les consommateurs accorderont plus d'attention aux performances du processeur (unité centrale de traitement) lors de l'achat de produits électroniques grand public, tels que les téléphones mobiles ou les ordinateurs portables, tels que la marque, la série et le nombre de cœurs du processeur, tandis que le GPU reçoit moins d'attention. Le GPU (unité de traitement graphique), ainsi que le processeur graphique, est une sorte de microprocesseur qui peut effectuer des opérations liées aux images et aux graphiques sur des ordinateurs personnels, des postes de travail, des machines de jeux et certains appareils mobiles (tels que des tablettes, des téléphones intelligents, etc.) . Au début de la naissance du PC, il y avait l'idée de GPU, et tout le calcul graphique était fait par CPU. Cependant, la vitesse d'utilisation du processeur pour effectuer des calculs graphiques est lente, de sorte qu'une carte d'accélérateur graphique spéciale est conçue pour aider au calcul graphique. Plus tard, NVIDIA a proposé le concept de GPU, qui a promu le GPU au statut d'une unité informatique distincte.
L'UC est généralement composée d'une unité d'opération logique, d'une unité de contrôle et d'une unité de stockage. Bien que le processeur ait plusieurs cœurs, le nombre total ne dépasse pas deux chiffres et chaque cœur a suffisamment de cache; le processeur dispose d'un nombre suffisant et d'unités d'opération logiques, et dispose de nombreux matériels pour accélérer le jugement de branche et le jugement logique encore plus complexe. Par conséquent, le processeur a une capacité super logique. L'avantage du GPU réside dans le multi-core, le nombre de cœurs est bien supérieur à celui du CPU, qui peut atteindre des centaines, chaque cœur a un cache relativement petit et le nombre d'unités d'opération de logique numérique est petit et simple. Par conséquent, le GPU est plus adapté au calcul parallèle de données que le CPU
Il existe deux façons de classer le GPU, l'une est basée sur la relation entre GPU et CPU, l'autre est basée sur la classe d'application du GPU. Selon la relation avec le CPU, le GPU peut être divisé en CPU et GPU indépendants. Le GPU indépendant est généralement soudé sur le circuit imprimé de la carte graphique et est situé sous le ventilateur de la carte graphique. Le GPU indépendant utilise une mémoire d'affichage dédiée et la bande passante de la mémoire vidéo détermine la vitesse de connexion avec le GPU. Le GPU intégré est généralement intégré au CPU. Le GPU et le CPU intégrés partagent un ventilateur et un cache. Le GPU intégré a une bonne compatibilité car la conception, la fabrication et le pilote du GPU intégré sont réalisés par le fabricant du CPU. De plus, en raison de l'intégration du CPU et du GPU, l'espace du GPU intégré est petit; les performances du GPU intégré sont relativement indépendantes, et la consommation d'énergie et le coût du GPU intégré sont relativement indépendants en raison de l'intégration du CPU et du CPU. Le GPU indépendant a une mémoire vidéo indépendante, un espace plus grand et une meilleure dissipation thermique, de sorte que les performances de la carte graphique indépendante sont meilleures; mais il a besoin d'espace supplémentaire pour répondre aux besoins complexes et énormes de traitement graphique et fournir des applications de codage vidéo efficaces. Cependant, des performances élevées signifient une consommation d'énergie plus élevée, les GPU indépendants nécessitent une alimentation supplémentaire et le coût est plus élevé.
Selon le type de terminal d'application, il peut être divisé en pcgpu, GPU serveur et GPU mobile. Pcgpu est appliqué au PC. Selon le positionnement de son produit, un GPU intégré ou un GPU autonome peut être utilisé. Par exemple, si le PC est principalement de bureau léger et d'édition de texte, le produit général choisira de transporter un GPU intégré; si le PC doit produire des images haute définition, éditer des vidéos, rendre des jeux, etc., le produit sélectionné portera un GPU indépendant. Le GPU serveur est appliqué aux serveurs, qui peuvent être utilisés pour la visualisation professionnelle, l'accélération informatique, l'apprentissage en profondeur et d'autres applications. Selon le développement d'une série de technologies telles que le cloud computing et l'intelligence artificielle, le GPU du serveur sera principalement un GPU indépendant. Le terminal mobile devient de plus en plus mince, et l'espace réseau interne du terminal a diminué rapidement en raison de l'augmentation des modules de fonctions multiples. Dans le même temps, dans la mesure où la vidéo et l'image doivent être traitées par le terminal mobile, le GPU intégré a pu répondre aux exigences. Par conséquent, le GPU mobile adopte généralement un GPU intégré.
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