Trong các thiết bị máy tính, chúng ta có một bộ phận xử lý xử lý dữ liệu. Đơn vị này được gọi là đơn vị xử lý trung tâm. Các nhiệm vụ chính của đơn vị này bao gồm mã hóa và giải mã dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, xử lý và biên dịch dữ liệu, thực thi dữ liệu, v.v. Tần suất của CPU quyết định tốc độ xử lý hay làm việc của thiết bị. Khi làm việc trên một lượng lớn dữ liệu, nó yêu cầu bộ nhớ lưu trữ lớn hơn. Ngày nay, với sự gia tăng của các kỹ thuật xử lý hình ảnh, chúng ta đang thưởng thức những bức ảnh có độ nét cao, đồ họa rõ nét, ... Các phép toán yêu cầu cho các kỹ thuật này là rất lớn và đòi hỏi một đơn vị xử lý nhanh hơn. Để khắc phục điều này, Bộ xử lý đồ họa (GPU) đã ra đời.
Đơn vị xử lý đồ họa là gì?
Các đơn vị xử lý được sử dụng để thực hiện các phép tính trong một thiết bị máy tính. Với sự ra đời của các khái niệm công nghệ như hình ảnh 3D, phát trực tuyến video độ nét cao, đồ họa, v.v. được giới thiệu. Để thực hiện các khái niệm này trên một thiết bị phần cứng, các phép toán lớn và phức tạp phải được thực hiện với tốc độ cao hơn.
Bộ xử lý trung tâm, mặc dù nó có tần số cao cũng không thể xử lý các phép tính quy mô lớn như vậy một cách hiệu quả. Vì vậy, một đơn vị xử lý chuyên dụng để thực hiện các phép tính lớn hơn với tần suất cao đã được giới thiệu. Đơn vị xử lý này được gọi là Đơn vị xử lý đồ họa. GPU là một thiết bị điện tử chuyên dụng được sử dụng chủ yếu để tính toán dựa trên đồ họa máy tính và xử lý hình ảnh. Chúng được nhúng trên SoC cùng với bộ vi xử lý hoặc bộ xử lý chính hoặc có sẵn dưới dạng các chip độc lập với các bộ nhớ chuyên dụng.
Các chức năng tính toán
Đối với các tính toán liên quan đến đồ họa máy tính 3D, GPU sử dụng các bóng bán dẫn có trong thiết kế của nó. Các tính toán xung quanh đồ họa 3D bao gồm các hoạt động hình học như xoay và dịch các đỉnh thành các hệ tọa độ khác nhau, ánh xạ kết cấu và kết xuất đa giác. Nhiều chức năng GPU gần đây cũng bao gồm chức năng của CPU, kỹ thuật lấy mẫu quá mức và nội suy để giảm răng cưa.
Ngày nay, việc sử dụng GPU đã có sự gia tăng đáng kể cùng với sự gia tăng của công nghệ học sâu và học máy. Để đào tạo một mô hình học sâu, một số lượng lớn các phép tính phức tạp phải được thực hiện. Việc sử dụng GPU đã làm cho việc đào tạo các mô hình máy học trở nên dễ dàng hơn.
Các đơn vị xử lý đồ họa nhanh hơn gấp 250 lần so với CPU. Trong giải mã video tăng tốc GPU, GPU thực hiện các phần của quá trình giải mã video và xử lý hậu kỳ video. API thường được sử dụng cho mục đích này là DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Ở đây DxVA dành cho hệ điều hành dựa trên windows và phần còn lại là dành cho hệ điều hành dựa trên Linux và Unix. XvMC chỉ có thể giải mã các video được mã hóa bằng MPEG-1 và MPEG-2.
Các quy trình giải mã video có thể được thực hiện bởi GPU như sau-
- Bù chuyển động
- Biến đổi Cosin rời rạc nghịch đảo
- Biến đổi cosin rời rạc biến đổi nghịch đảo.
- Bộ lọc gỡ lỗi trong vòng lặp
- Dự đoán khung nội bộ
- Lượng tử hóa nghịch đảo
- Giải mã độ dài thay đổi
- Khử xen kẽ không gian-thời gian
- Tự động phát hiện nguồn xen kẽ
- Xử lý dòng bit
- Định vị pixel hoàn hảo
Kiến trúc đơn vị xử lý đồ họa
GPU thường được sử dụng như một bộ đồng xử lý cùng với CPU. Bằng cách này, CPU có thể thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật có mục đích chung với tần số cao hơn. Ở đây, phần mã tốn nhiều thời gian và tính toán được chuyển sang GPU trong khi phần mã còn lại vẫn hoạt động trên CPU. GPU xử lý song song mã do đó tăng hiệu suất của hệ thống. Loại máy tính này được gọi là Máy tính kết hợp.
Kiến trúc đơn vị xử lý đồ họa
Không giống như CPU chứa từ hai đến tám lõi CPU, GPU được tạo thành từ hàng trăm lõi nhỏ hơn. Tất cả các lõi này hoạt động cùng nhau trong quá trình xử lý song song. Để sử dụng hiệu quả các chức năng của kiến trúc tính toán song song của GPU, các nhà phát triển ứng dụng tại NVIDIA đã thiết kế một mô hình lập trình song song được gọi là ‘CUDA’.
Kiến trúc GPU khác nhau dựa trên mô hình của nó. Kiến trúc chung của GPU bao gồm Nhiều Cụm xử lý. Các cụm này chứa nhiều bộ đa xử lý Streaming. Tại đây, mỗi luồng đa xử lý chứa một lớp cache lệnh lớp-1 cùng với các lõi liên quan của nó.
Hình thức GPU
Dựa trên chức năng và phương pháp xử lý của chúng, có nhiều dạng GPU khác nhau có sẵn trên thị trường. Có hai dạng chính của máy tính cá nhân GPUin - card đồ họa chuyên dụng, đồ họa tích hợp. Card đồ họa chuyên dụng còn được gọi là GPU rời. Đồ họa tích hợp còn được gọi là Kiến trúc bộ nhớ hợp nhất, các giải pháp đồ họa dùng chung.
Hầu hết các GPU được thiết kế dựa trên ứng dụng của chúng như xử lý đồ họa 3D, chơi game, v.v. GeForceGTX được thiết kế đặc biệt cho chơi game, Nvidia Titan được thiết kế cho điện toán đám mây, Nvidia Quadro được thiết kế cho máy trạm và hoạt ảnh 3D, Nvidia Tesla được thiết kế cho đám mây máy trạm và đào tạo trí tuệ nhân tạo, Nvidia Drive PX được thiết kế cho ô tô tự động, v.v.
Cạc đồ họa chuyên dụng
Hệ thống có GPU chuyên dụng được gọi là ‘Hệ thống DIS”. Ở đây chuyên dụng đề cập đến thực tế là các chip GPU này có RAM được sử dụng riêng bởi thẻ. Chúng thường được giao tiếp với bo mạch chủ bằng các khe cắm mở rộng như PCI Express hoặc Cổng đồ họa tăng tốc. Các chip này dễ dàng thay thế hoặc nâng cấp. Do hạn chế về kích thước và trọng lượng, GPU chuyên dụng trên máy tính xách tay được giao tiếp thông qua một khe cắm không chuẩn.
Bộ xử lý đồ họa tích hợp
Loại GPU này không có bộ nhớ RAM chuyên dụng. Thay vào đó, nó sử dụng một phần bộ nhớ máy tính cho hoạt động của mình. GPU này có thể được tích hợp vào bo mạch chủ như một phần của chipset của nó hoặc được xây dựng trên cùng một khuôn với CPU. Chúng có dung lượng thấp hơn so với card đồ họa chuyên dụng nhưng chi phí thực hiện ít hơn. Đồ họa Intel HD và Bộ xử lý tăng tốc AMD là những ví dụ về GPU này.
Xử lý đồ họa kết hợp
Chức năng của GPU này nằm giữa card đồ họa chuyên dụng và card đồ họa tích hợp. Điều này sử dụng một phần bộ nhớ hệ thống và cũng có một bộ nhớ đệm chuyên dụng nhỏ. Bộ nhớ đệm chuyên dụng này tạo ra độ trễ cao của RAM. Siêu bộ nhớ của ATI và Nvidia’s TurboCache là các Đơn vị xử lý đồ họa kết hợp thường được sử dụng.
Xử lý luồng và Xử lý chung của GPU
Chúng thường được gọi là GPGPU’s. Bộ xử lý đồ họa có mục đích chung thường được sử dụng làm bộ xử lý dòng sửa đổi để thực hiện các nhân máy tính. Sử dụng khái niệm này, sức mạnh tính toán khổng lồ của bộ đổ bóng của trình tăng tốc đồ họa hiện đại được sử dụng làm sức mạnh tính toán cho mục đích chung. Đối với các hoạt động vectơ lớn, phương pháp này cho hiệu suất cao hơn so với một CPU đơn giản.
GPU bên ngoài
Tương tự như một ổ cứng ngoài lớn, bộ phận xử lý đồ họa này cũng có mặt ở bên ngoài bộ phận máy tính. Chúng cũng được kết nối bên ngoài với máy tính xách tay. Máy tính xách tay thường có dung lượng RAM tốt và CPU đủ mạnh. Thay vì một bộ xử lý đồ họa mạnh mẽ, máy tính xách tay được nhúng với một chip đồ họa tích hợp kém mạnh hơn nhưng tiết kiệm năng lượng hơn. Chúng không đủ mạnh để thực hiện đồ họa trò chơi và không hỗ trợ các trò chơi đồ họa cao hơn. Vì vậy, GPU bên ngoài này được sử dụng với máy tính xách tay để có hiệu suất cao hơn.
Với nhu cầu ngày càng cao về đồ họa cao và độ phân giải hình ảnh tốt, nhu cầu về GPU mạnh hơn cũng ngày càng tăng. Với sự sẵn có của GPU mạnh mẽ, bạn có thể đạt được nhiều điều hơn nữa trong lĩnh vực công nghệ xử lý cao như học máy và học sâu. GPU cũng đã thúc đẩy sự bùng nổ to lớn trong ngành công nghiệp game. Nhiều game đồ họa cao đã được tung ra sử dụng triệt để sức mạnh của GPU. Loại GPU nào có thể được gắn bên ngoài vào máy tính xách tay?
Câu hỏi thường gặp
1). GPU có phải là card đồ họa không?
Card đồ họa hiện diện trên thiết bị máy tính là một bộ phận toàn bộ phần cứng. Trong khi GPU là một con chip hiện diện trên card đồ họa.
2). CPU hay GPU nào nhanh hơn?
Ngày nay GPU có sẵn với các đơn vị bộ nhớ lớn hơn, sức mạnh xử lý lớn hơn và băng thông bộ nhớ lớn hơn so với CPU truyền thống. Vì vậy, GPU được cho là nhanh hơn CPU khoảng 50 đến 100 lần.
3). GPU có bao nhiêu lõi?
GPU thực hiện tính toán song song. Nó có hàng trăm lõi nhỏ hơn cùng hoạt động. Tính toán song song khổng lồ này mang lại cho GPU sức mạnh tính toán vượt trội của nó.
4). RTX hay GTX tốt hơn?
Khi so sánh với GTX 1080 Ti, RTX 2080 có công nghệ mới hơn và cung cấp hiệu suất tốt hơn, nhanh hơn. RTX có chi phí thấp hơn so với GTX.
5). GPU có thể thay thế CPU không?
GPU nhanh hơn CPU. Họ thực hiện nhiệm vụ rất nhanh bằng cách thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc. Nhưng nó chỉ có thể thực hiện một số hoạt động với tần số cao hơn và tất cả các hoạt động khác như xử lý ngắt, lưu trữ dữ liệu được thực hiện bởi CPU. Không, GPU không thể thay thế CPU.
