Em dispositivos de computação, temos uma unidade de processamento que processa os dados. Esta unidade é conhecida como unidade central de processamento. As principais tarefas desta unidade incluem a codificação e decodificação de dados, armazenamento de dados, processamento e compilação de dados, execução de dados, etc. A frequência do CPU determina a velocidade de processamento ou funcionamento do dispositivo. Ao trabalhar com uma grande quantidade de dados, é necessário maior armazenamento de memória. Hoje, com o aumento das técnicas de processamento de imagem, estamos desfrutando de imagens em alta definição, gráficos claros, etc. A operação matemática necessária para essas técnicas é muito grande e requer uma unidade de processamento mais rápida. Para superar isso, a Unidade de Processamento Gráfico (GPU) ganhou destaque.
O que é uma unidade de processamento gráfico?
As unidades de processamento são empregadas para fazer cálculos em um dispositivo de computação. Com o advento da tecnologia, conceitos como imagens 3D, streaming de vídeo em alta definição, gráficos, etc. são introduzidos. Para implementar esses conceitos em um dispositivo de hardware, grandes e complexas operações matemáticas devem ser realizadas e com maior velocidade.
A unidade central de processamento, embora tenha alta frequência, não consegue processar os cálculos de uma escala tão grande de forma eficaz. Assim, foi introduzida uma unidade de processamento dedicada para a execução de cálculos maiores com alta frequência. Esta unidade de processamento foi denominada Unidade de Processamento Gráfico. GPU é um dispositivo eletrônico especializado usado principalmente para cálculos baseados em computação gráfica e processamento de imagem. Estes estão embutidos no SoC junto com o microprocessador ou o processador principal ou disponível como chips autônomos com unidades de memória dedicadas.
Funções Computacionais
Para cálculos relacionados à computação gráfica 3D, a GPU usa os transistores presentes em seu projeto. Os cálculos em torno dos gráficos 3D incluem operações geométricas, como rotação e translação de vértices em diferentes sistemas de coordenadas, mapeamento de textura e renderização de polígonos. Muitas funções de GPU recentes também incluem a funcionalidade de CPU, técnicas de sobreamostragem e interpolação para reduzir o aliasing.
Hoje, tem havido um grande aumento no uso de GPU com o aumento nas tecnologias de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Para treinar um modelo de aprendizado profundo, um grande número de cálculos complexos deve ser feito. O uso da GPU facilitou o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
As unidades de processamento gráfico são 250 vezes mais rápidas que a CPU. Na decodificação de vídeo acelerada por GPU, a GPU executa as partes do processo de decodificação e pós-processamento do vídeo. As APIs comumente usadas para essa finalidade são DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Aqui, DxVA é para o sistema operacional baseado em Windows e o restante é para sistemas operacionais baseados em Linux e Unix. O XvMC só pode decodificar vídeos codificados com MPEG-1 e MPEG-2.
Os processos de decodificação de vídeo que podem ser realizados pela GPU são os seguintes-
- Compensação de movimento
- Transformada cosseno discreta inversa
- Transformada cosseno discreta modificada inversa.
- Filtro de desbloqueio em loop
- Previsão intraquadro
- Quantização inversa
- Decodificação de comprimento variável
- Desentrelaçamento espaço-temporal
- Detecção automática de fonte entrelaçada
- Processamento de fluxo de bits
- Posicionamento de pixel perfeito
Arquitetura da Unidade de Processamento Gráfico
A GPU é geralmente usada como coprocessador junto com a CPU. Com isso, a CPU pode realizar computação científica e de engenharia de uso geral com maior frequência. Aqui, a parte demorada e de computação intensiva do código é movida para a GPU, enquanto o código restante ainda funciona na CPU. A GPU faz o processamento paralelo do código, aumentando assim o desempenho do sistema. Este tipo de computação é conhecido como Hybrid Computing.
Arquitetura da Unidade de Processamento Gráfico
Ao contrário da CPU que contém de dois a oito núcleos de CPU, a GPU é composta de centenas de núcleos menores. Todos esses núcleos trabalham juntos em processamento paralelo. Para usar com eficácia as funções da arquitetura de computação paralela da GPU, os desenvolvedores de aplicativos da NVIDIA desenvolveram um modelo de programação paralela denominado ‘CUDA’.
A arquitetura da GPU difere com base em seu modelo. A arquitetura geral da GPU consiste em vários clusters de processamento. Esses clusters contêm vários multiprocessadores de streaming. Aqui, cada um dos multiprocessadores contém uma camada de cache de instrução da camada 1 junto com seus núcleos associados.
Formulários GPU
Com base em sua funcionalidade e métodos de processamento, existem diferentes formas de GPU disponíveis no mercado. Existem duas formas principais de computadores pessoais GPUin - placa de vídeo dedicada e placa de vídeo integrada. A placa de vídeo dedicada também é conhecida como GPU Discreta. Os gráficos integrados também são conhecidos como arquitetura de memória unificada, soluções gráficas compartilhadas.
A maioria das GPU são projetadas considerando sua aplicação como para processamento gráfico 3D, jogos, etc. GeForceGTX é projetado especificamente para jogos, Nvidia Titan é projetado para computação em nuvem, Nvidia Quadro é projetado para estações de trabalho e animações 3D, Nvidia Tesla projetado para nuvem estação de trabalho e treinamento de inteligência artificial, Nvidia Drive PX projetado para o carro automatizado, etc ...
Placa Gráfica Dedicada
Os sistemas com GPU dedicada são conhecidos como ‘Sistemas DIS”. Aqui, o dedicado refere-se ao fato de que esses chips GPU têm um dedicado RAM usado exclusivamente pelo cartão. Geralmente, eles têm interface com a placa-mãe usando slots de expansão como PCI Express ou Accelerated Graphics Port. Esses chips são facilmente substituídos ou atualizados. Devido às restrições de tamanho e peso, as GPUs dedicadas nos computadores portáteis têm interface por meio de um slot não padrão.
Unidade de processamento gráfico integrado
Este tipo de GPU não possui uma unidade RAM dedicada. Em vez disso, ele usa uma parte da memória do computador para sua operação. Esta GPU pode ser integrada na placa-mãe como parte de seu chipset ou construída na mesma matriz com CPU. Eles têm menos capacidade do que a placa de vídeo dedicada, mas são mais baratos de implementar. Intel HD Graphics e AMD Accelerated processing Unit são exemplos dessa GPU.
Processamento de gráficos híbridos
A funcionalidade deste GPU fica entre a placa de vídeo dedicada e a placa de vídeo integrada. Isso usa uma parte da memória do sistema e também tem um pequeno cache de memória dedicado. Este cache dedicado compensa a alta latência da RAM. A hiper-memória da ATI e o TurboCache da Nvidia são as unidades de processamento gráfico híbrido comumente usadas.
Processamento de fluxo e GPU de processamento geral
Eles são popularmente chamados de GPGPU's. A unidade de processamento gráfico de uso geral é comumente usada como o processador de fluxo modificado para executar kernels de computador. Usando este conceito, o enorme poder computacional do sombreador do acelerador gráfico moderno é usado como o poder de computação de propósito geral. Para operações de vetores massivos, este método oferece melhor desempenho do que uma CPU simples.
GPU Externa
Semelhante a um grande disco rígido externo, esta unidade de processamento gráfico também está presente na parte externa da unidade do computador. Eles também são conectados externamente a laptops. Os laptops geralmente têm uma boa quantidade de RAM e uma CPU suficientemente poderosa. Em vez de um processador gráfico poderoso, os laptops são incorporados com um chip gráfico integrado menos poderoso, mas mais eficiente em termos de energia. Eles não são poderosos o suficiente para executar gráficos de jogos e não suportam jogos com gráficos superiores. Portanto, este GPU externo é usado com laptops para desempenho superior.
Com a crescente demanda por gráficos altos e boas resoluções de imagem, a demanda por GPUs mais potentes também está aumentando. Com a disponibilidade de uma GPU poderosa, muito mais pode ser alcançado no campo de tecnologias de alto processamento, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A GPU também acelerou um tremendo boom na indústria de jogos. Muitos jogos de alto gráfico foram lançados que utilizam totalmente o poder da GPU. Que tipo de GPU pode ser conectado externamente a laptops?
FAQs
1). Uma GPU é uma placa gráfica?
Uma placa gráfica presente no dispositivo de computação é uma parte completa do hardware. Considerando que uma GPU é um chip presente na placa de vídeo.
2). Qual é uma CPU ou GPU mais rápida?
Hoje, a GPU está disponível com unidades de memória maiores, maior poder de processamento e maior largura de banda de memória em comparação com a CPU tradicional. Portanto, descobriu-se que a GPU é cerca de 50 a 100 vezes mais rápida que a CPU.
3). Quantos núcleos uma GPU possui?
GPU faz computação paralela. Possui centenas de núcleos menores trabalhando juntos. Essa computação paralela massiva dá à GPU seu poder de computação superior.
4). RTX ou GTX é melhor?
Quando comparado ao GTX 1080 Ti, o RTX 2080 possui tecnologia mais recente e oferece desempenho melhor e mais rápido. RTX é mais barato em comparação com GTX.
5). Uma GPU pode substituir uma CPU?
A GPU é mais rápida que a CPU. Eles executam a tarefa muito rápido, realizando muitas tarefas ao mesmo tempo. Mas ele pode realizar apenas certas operações de frequência mais alta e todas as outras execuções, como gerenciamento de interrupções, o armazenamento de dados é feito pela CPU. Não, a GPU não pode substituir uma CPU.
