Различие между GPU и ЦП
Я знаю то, что ЦП (я думаю). Это - вещь, кто скорость, измеряется в GigaHertz (в эти дни).
Однако Вы слышите много о GPU, и разрешение GPU вступить во владение, не позволяя ЦП, но GPU делает это, основанный на GPU рендеринг, и т.д...
Каков этот GPU так или иначе? Как я могу получить доступ к нему и использовать его для моего преимущества? Что я пропускаю здесь?
4 ответа
GPU является графическим блоком обработки. Это - ЦП видеокарты.
Традиционно ЦП сделал всю обработку графики, пока производители видеокарт не начались включая GPU на адаптерах дисплея. GPU был специализированной частью аппаратных средств, подобных старому FPU (сопроцессор для операций с плавающей точкой, который был выделен выполнению стандартных программ высшей математики быстрее, чем ЦП), который мог выполнить общие графические стандартные программы действительно быстро. (На самом деле GPU шли с перемещением со стороны производителей видеокарт для слияния графического ускорения в карту вместо того, чтобы требовать отдельной платы, точно так же, как функция FPUs была в конечном счете включена непосредственно в центральные процессоры.)
В конечном счете GPU опередили центральные процессоры так, чтобы графический процессор на самом деле имел больше транзисторов, работал быстрее (и более горячий), и такой. Производители видеокарт поняли, что GPU был теперь действительно мощной частью аппаратных средств, которые часто простаивают (например, при просмотре Интернета, редактировании документов, и т.д.) Так, запуске с X1300, карты ATI включали AVIVO, который позволит пользователю запускать видео программное обеспечение преобразования на процессоре видеокарты вместо того, чтобы делать его только на более медленном ЦП. Nvidia ответила CUDA, первый истинный GPGPU, который в основном, является способом использовать GPU на видеокарте как общее использование дополнительные процессоры, которые могут использоваться для любой цели, не только графических или связанных с видео целей.
Поскольку GPU высоко оптимизирован для выполнения усовершенствованных вычислений, таких как арифметика с плавающей точкой, матричная арифметика, и т.п., они могут выполнить функции как видео преобразование, последующая обработка, а также задачи как BOINC или Folding@Home намного лучше, чем с одним только ЦП.
Современный компьютер может быть вполне электростанцией, с многоядерным ЦП и видеокартой (видеокартами) мульти-GPU, которая может действовать как супер центральные процессоры, вычислительная мощность сегодняшних компьютеров действительно довольно невероятна. Еще лучше производители делают микросхемы большим количеством питания эффективный, так, чтобы они были действительно мощны, но могли также потреблять так же небольшую энергию и выработать как можно меньше тепла, когда они не необходимы, таким образом давая нам лучший из обоих миров!
GPU является Графический процессор. Это - по существу ЦП Вашей видеокарты (ЦП является Центральный процессор, "мозг" или процессор, компьютера). Видеокарты в эти дни так сложны, что они - в основном компьютеры в себе, с их собственной памятью, шинами и процессорами.
GPU исторически были относительно специального назначения, разработали для максимальной мощности при выполнении дискретного набора графических операций на конкретных типах примитивов данных (вершины, пиксели, и т.д.). Однако компании как Intel, Nvidia и ATI начинают пытаться выйти за границы возможного с большим количеством компонентов GPU общего назначения, помогая чем когда-либо прежде, чтобы разработчики программного обеспечения использовали дополнительную вычислительную мощность, доступную на видеокарте для выполнения неграфических операций. Объединенный с вещами как CUDA и другие специализированные языки GPU, эти новые микросхемы открывают много возможностей.
GPGPU является видом главного офиса для вычислений GPU общего назначения. Как пользователь, а не программист, целое "разгружает к GPU" вещь, действительно не касается Вас в этой точке, снаружи от ситуации, в которой Вы использовали бы программное обеспечение, разработанное тем способом (не, очень много частей программного обеспечения конечного пользователя существуют в текущее время).
ЦП является Центральный процессор (вероятно, Ваш процессор Intel или AMD).
GPU является Графический процессор на Вашей видеокарте. См.:
http://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit
Они тверды программировать, но обладать преимуществом того, чтобы быть с массовым параллелизмом, так может уплотнить некоторые задачи намного быстрее, чем ЦП.
Новые инициативы, такие как CUDA от Nvidia надеются развязать этот потенциал путем создания программирующий для него легче. См.:
GPU является просто ЦП, выделенный обработке графики. ЦП может обработать примерно что-либо, но GPU адаптируется в соответствии с вычислением 3D изображений - люди начинают использовать Ваш GPU, потому что это очень, очень хорошо в параллельной обработке, означая, что программное обеспечение, которое делает много вещей, которые не зависят друг от друга, может выполнить его через видеокарту для намного лучшей производительности.
Плюс, это обычно никогда не используется, так использование, это - питание, не может действительно причинить боль.