CPUとGPU目的の違いと選択方法は何ですか

CPUとGPUの違いは何ですか?私たちは皆、ビデオカードとプロセッサにいくつかの異なるタスクがあることを知っていますが、内部構造で彼らが互いに異なるものを知っていますか? CPUのように(ENG。 - 中央処理装置。 )とGPU(ENG。 - グラフィック処理装置 )プロセッサーであり、それらの間には多くの一般的なものがありますが、さまざまなタスクを実行するように構築されました。あなたはこの記事からこれについてもっと学ぶでしょう。

CPUとは何ですか。

CPU復号化 - これはコンピュータプロセッサ(中央処理装置)の省略形です。 コンピュータのCPUとは何ですか? これは、ほとんどの計算が行われるコンピュータの脳です。そして、コンピュータ翻訳されたことは「計算機」を意味する。

CPU。

制御ユニット(CU)は、コンピュータの中央プロセッサ(CPU)の不可欠な部分であり、その作業を管理する。コンピュータメモリ、算術演算、すなわち論理的、デバイス、および入力および出力デバイス、プログラムの指示に応答する方法。

別々の質問:プロセッサ内のグラフィックコアそれは何ですか?単純であれば、ビデオカードの中央プロセッサに組み込まれています。

例えば、ビデオゲームまたは他のアニメーションなど、コンピュータで生成されたグラフィックスは、個別にコンピュータを用いて「描画」されていることを要求する。そしてこれには大量のエネルギーと計算能力が必要です。

GPUとは

質問へ GPUそれは何ですか 「答えはそのようなグラフィックプロセッサ、すなわち画面上の表示機能用に設計されたプログラマブル論理チップ。 GPUはモニターに画像、アニメーション、ビデオを作成します。グラフィックプロセッサ(GPU)は、マザーボード上のチップセット、またはプロセッサと同じチップ内の交換可能なボード上に配置されています。だから、GPUはビデオカードまたはプロセッサですか?あなたがすでに知っている答え - これはプロセッサです!

グラフィックプロセッサ(GPU)は、主に画像を表すことを迅速な数学的計算をするコンピュータのマイクロ回路であるが、最近採掘で使用されている。グラフィック処理ユニットは、コンピュータが中断されない機能を停止するのに役立ちます。

グラフィックプロセッサははるかにプロセッサの核が異なるため、グラフィックプロセッサはCPUより強力です。 GPUには集合的な作業が必要なので、通常のPCユーザーは標準のニーズに使用しません。

すべてのコンピュータにはグラフィックプロセッサがあります。ただし、すべてのコンピュータに選択されたグラフィックプロセッサがあるわけではありません。高度なゲームやマイニングのためにコンピュータを使用しない場合は、それを持つ必要はありません。

統合グラフィックスプロセッサは、マザーボードに内蔵されている単なるグラフィックチップセットです。これで、ビデオカードがGPUプロセッサと異なるものが明らかになります。

要するに、GPUは、集中的なグラフィックスビジュアルタスクを処理するように特別に設計され、マイニングに使用されるプロセッサです。ビデオカードはそれ自身のGPUを有する別の装置である。

差分CPUとGPU

CPUとGPUの主な違いは、CPUが低遅延に焦点を当てていることです。 GPUは高帯域幅にも焦点を当てています。単純にPUT-Graphicプロセッサは同時に多くのタスクを実行するためのものであり、中央プロセッサは同時に1つの操作を実行するためにアクティブにされますが、非常に早く起動されます。

計算速度の違い

PUの主な特徴は、Hertz(MHzまたはGHz)で測定されたクロック周波数です。アプリケーションを起動するために、プロセッサ(主に中央)は常に計算を実行しなければなりません。クロック周波数が高いほど、計算が速くなります。その結果、アプリケーションはより速くそしてよりスムーズに機能するでしょう。通常のプロセッサでは、最大2つの核、およびGPU:4-10。計算速度の違いは明らかです。

マイニングビットコイン。

取引の追跡および保護に関する研究の報酬として、鉱山労働者は実質的に首尾よく処理されたブロックに対してビットコインを獲得します。 Bitcoinでは、創設者は鉱業に利用可能な2100万のビットコインの制限を確立しているため、暗号化urrencesのコストは絶えず成長しているだけでなく、それらを手に入れたい人の数もあります。

潜在的な主力体は最初にGPUについて学び、それがコンピュータにあること、そしてそれからブロックチャースと暗号化urrencesを理解する必要があります。コンピュータのRAMとCPUとは何ですか、その後進行してください。

悲しい真実は、今や特別な強力な機器がビットコインから利益を得ることができるという事実にあります。彼らの鉱山はまだ理論的かつ技術的には皆のために可能ですが。しかし、より強力なデバイスが不十分なデバイスを持っている人は、より多くのお金がビットコインの抽出よりも電力に費やされていることを発見しています。

原則として、鉱山労働者は、新しく作成されたすべてのトランザクションと生成された秘密鍵に適した、さまざまなハッシュの組み合わせの1つの唯一の選択です。最も生産的な機器だけが主力主に競争上の優位性を提供し、賞の受領を確実にすることができることは明らかです。

鉱山エテラム

CryptoCurrency Miningは非常にダイナミックな業界であり、その絶え間ない機器とソフトウェアの更新があります。鉱石を採掘することの歩留まりと原則的な可能性を計算することはより困難です。この暗号化はビットコインの後に現れていませんでしたが、Ethereumは例外ではありません。しかし、このブロックチェーンシステムはBitcoinと同じ原理で機能します。しかしながら、Bitcoinは、リソースがすでに2/3、最初の操作者によって習得されている自給自足の「先生」です。そしてethereumは暗号化された名前だけではありません。まず第一に、新しい暗号流を開発するためにすべてのソフトウェアプラットフォームに開かれています。ビットコインのようなエセラー暗号メット自体は、優れた投資資産として機能しますが、鉱業のために非常に有望です。

他の暗号の採掘

クリプトチャレンジャーの初心者は、本当にそれらを手に入れるために最も単純で新しいコインのいくつかを取るべきです。 2019年、これは次のとおりです。

  • モネロー
  • イオン
  • dog dog
  • めちゃくちゃ
  • バイトコイン、
  • 盗品
  • 電源...

最も先進的な機密コインによって認識されるMoneroは、暗号信号として知られているパフォーマンステストを備えた暖房アルゴリズムに基づいています。 Monero Production Softwareをダウンロードしてインストールするだけで、通常のコンピュータでモナロを簡単にアクセスできます。したがって、この新しい暗号化CURRENCEは、他の人と比較して、GPUとの最高のマイニングオプションの1つと考えられています。

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グラフィックプロセッサの種類

ほとんどのグラフィックプロセッサは特定の用途向けに設計されています。ほとんどの場合、リアルタイムで3次元グラフィックスを表示する、またはその他の大規模なコンピューティング:

よく尋ねられた:GPUはビデオカードですか?

いいえ、ビデオカードは別の機器で、GPUはチップで、ビデオカードの一部だけです。ビデオカードは、モニタに画像を表示するハードウェアです。チップはビデオカードを提供するマイクロ回路です。

グラフィックプロセッサの主な違い。内部または外部。外部ビデオカードは通常、機器の内側にGPUを設置することが身体的に不可能なユーザーを選択しています。たとえば、高度なグラフィックを高く評価するラップトップの所有者に関連しています。

選択方法

良いビデオカードを選択するときは、次の指標にゲーマーと鉱山を支払う必要があります。

  • クロック周波数(MHz)。数字が大きいほど良い。
  • アーキテクチャが重要です。より多くのコンピューティングブロック、より速いグラフィックタスクが実行されます。
  • 充填速度(フィルライト)。これは、グラフィックプロセッサがピクチャを描画する速度の表示です。

幾何学的ブロック

グラフィックプロセッサでは、2種類の幾何学的ブロック:

  1. ピクセル
  2. テクスチャ

現代のGPUピクセルブロックでは少ない。彼らは混合忙しい、すなわちRAM内のピクセルの動画によって計算され、それらを攪拌するレコード。テクスチャブロックは、シーンと一般的な計算を構築するために選択され、フィルタされたテクスチャやその他の情報が選択されます。

DirectX 11の外観の前に、DirectXがソフトウェア環境(すなわち、コンピュータゲームを開発するためのツールのセットであることを一般的に知っていた。 2015年、DirectX 12が登場しました。テッセレーションが高いほど、すなわち画面の面をパーツの上に粉砕して、グラフィック情報で慎重に塗りつぶして、ゲームのリアリズムが高くなります。

メトロ2033などの高度なゲームの雰囲気に浸すためにあなたの頭が没頭するように、GPUの選択中に幾何学的ブロックの数を考慮する必要があります。

メモリ

実際にはGPUチップ上にある2種類のメモリは、レジスタで共有されています。ローカル、グローバル、永続的、テクスチャメモリがチップの外側にあります。統合されたGPUは、計算を実行するための独自のメモリを持ち、特に3Dゲームでは、膨大な量のメモリが必要です。このようなグラフィカルプロセッサ(統合GPU)は、RAMを独自に使用します。

しかし、RAMにはいくつかの重要な機能があります。

  • ボリューム。この指標は多少過大評価されており、他の特性はより重要です。
  • バス幅 - パラメータはボリュームよりも重要です。より広いタイヤは、より多くの情報が時間間隔でRASTメモリチップを送り、その逆も同様です。ほとんどのゲームを再現するためには、最低限必要です.128ビット。
  • 周波数は、RAMの帯域幅が依存しています。しかしながら、800(3200)MHzの周波数の256ビットタイヤは、1000(4000)MHzで128ビットよりも生産的であることがわかる。
  • タイプ2019年の最適なタイプは、第3世代GDDRです。

冷却GPU。

ゲームPCを自分で収集している場合は、プロセッサ用の別々のクーラーとビデオカードを使用することをお勧めします。システムを真剣に分散させたい場合は、空気から液体冷却まで行くべきです。液体冷却のGPUプロセッサは常に通常のクーラーを持っています。

グラフィックスカードの温度は、通常、常時荷重では30℃~40℃、通常の負荷では60℃から85℃です。ほとんどの高性能ビデオカードは95°C-105°Cの最高温度に設定され、その後システムが自動的にオフになります。それが、集中的なプロセッサが良い冷却を必要とする理由です。中央プロセッサおよびビデオカードの温度を監視するために、特別なソフトウェア、例えば「GPU - Z」などがある。

だから、今、あなたは原則としてあなたはどんなCPUとGPUが何であるか(すなわち、グラフィックプロセッサとは何ですか)、RAMおよびビデオカードであるかを理解しています。そして、彼らがゲーマーと鉱山の人生をどのように変えるか。

コンピュータの仕様を検討すると、GPUと同じ用語を満たすことができます。この用語は通常単純な言葉で説明されていないので、ユーザーはそれが正確に何を意味するのかを理解することはめったにありません。それは完全に本当ではありませんが、GPUユーザーの下ではビデオカードを理解することがあります。実際、GPUはビデオカードの一部であり、ビデオカード自体ではありません。この材料では、GPUがコンピュータにあるのか、またあなたのGPUとその温度を調べる方法を詳しく説明します。

コンピュータのGPUとは何ですか

GPU省略形はグラフィックス処理ユニットとして復号化され、それはグラフィックを処理するための装置として変換することができる。実際、GPUはこれであり、グラフィックの処理を担当する別のコンピュータモジュールです。 GPUコンピュータは、母性または自身の別のボード(ビデオカード)に植えられ、中央プロセッサまたはチップセット(ノースブリッジ)の一部として植えられる別のシリコンチップとして作ることができる。

GPUがどのように見えるか

GPUはコンピュータの中でどのようなものですか。

GPUが別のチップとして作られている場合、通常はグラフィックプロセッサを呼び出し、GPUが中央プロセッサまたはチップセットの一部である場合は、統合グラフィックまたは内蔵グラフィックという用語を使用します。

場合によっては、GPUという用語の下で、GPUは完全に真実ではないビデオカードを理解し、GPUはグラフィックスの処理に係るチップ(グラフプロセッサ)であり、ビデオカードはグラフィックの処理を担当する装置全体である。ビデオカードはグラフィックプロセッサ、メモリで構成されており、独自の料金とBIOSがあります。

言い換えると、 GPUは、別のボード(ビデオカード)上のシリコンチップであるグラフィックプロセッサです。また、GPUの下では、中央プロセッサ(メインコンピュータチップ)に組み込まれたモジュールを理解することができます。どちらの場合も、GPUはグラフィックの処理に従事しています。

現代の状況では、GPUはグラフィック処理だけでなく、中央プロセッサとより効率的にグラフィックプロセッサを使用して処理できる他のタスクを解決することがよくあります。たとえば、GPUはビデオ、機械学習、科学的計算をコーディングするために使用されます。

コンピュータのGPUを見つける方法

ユーザーは自分のコンピュータでどのGPUが使用されているかに興味があります。同時に、GPUという用語の下で、ほとんどの場合ビデオカードを理解しています。これは、ユーザーは通常全体としてビデオカードを扱うという事実、特にGPUとは異なります。たとえば、ビデオカードの名前は適切なドライバを取り付けるために必要であり、コンピュータゲームの最小要件を確認するために必要です。 GPUユーザーの名前はほとんど必要ありません。

ビデオカードの名前を見つける方法はいくつかあります。最も簡単なことはデバイスマネージャを見ることです。これを行うには、キーの組み合わせをクリックしてください Windows-R。 コマンドを実行してください」 MMC devmgmt.msc。 ""また、「デバイスマネージャ」も他の方法で開くことができます。

実行中のデバイスマネージャー

その結果、デバイスマネージャウィンドウを開く必要があります。ここで「ビデオアダプタ」セクションではビデオカードの名前があります。

デバイスディスパッチャーのビデオカード

しかし、デバイスディスパッチャのオプションは最も信頼性の高いものではありません。ビデオカード用のドライバをインストールしていない場合、システムはそれを識別していない可能性があり、デバイスマネージャ内の名前に関する情報はありません。この場合、サードパーティのプログラムを参照することをお勧めします。たとえば、GPU-Zプログラムをインストールできます。これにより、インストールされているビデオカードに関するすべての可能な情報が表示されます。たとえば、GPU-Zでは、ビデオカードの名前が「プログラム」ウィンドウの最上部の「名前」行にあります。下のスクリーンショットはビデオカードの名前を示していますが、NVIDIA GTX GeForce 950です。

GPU-Zのタイトルビデオカード

GPU-Zでは、GPU自体の名前(グラフィックプロセッサ)の名前を見つけることができます。たとえば、スクリーンショットでは、NVIDIA GTX GeForce 950ビデオカードはGM206グラフィックプロセッサに基づいていることが示されています。

GPU-ZのGPU名

GPUの温度

GPUはコンピュータの最も熱いコンポーネントの1つです。中央プロセッサと同様に、GPUは多くの熱を強調し、効果的に取り外す必要があります。それ以外の場合、グラフィックプロセッサは過熱し始め、それはパフォーマンス、誤動作、コンピュータの過負荷、さらには内訳の減少につながります。

特別なプログラムを使って温度GPUを見つけることができます。たとえば、GPU-Zを使用できます。これはすでに記憶しています。 GPU-Zプログラムでは、「センサー」タブに移動して、ビデオカードの流れに関する情報を入手できます。ここでは、GPU周波数、その負荷、温度、その他のパラメータになります。

GPU-ZのGPU温度

GPUの温度だけでなくコンピュータの他のコンポーネントの温度も確認したい場合は、これにHWMonitorプログラムを使用するのが便利です。このプログラムは、すべてのコンポーネントに対してすぐに温度、頻度、ダウンロード、およびその他のパラメータを表示します。

HWMonitorのGPU温度

温度を確認した後、質問はしばしば発生し、その温度は正常と見なすことができます。さまざまなGPUには、それらが得点なしに許容できる異なる温度制限があるため、この質問に対する正確な答えはありません。だが、 グラフィックプロセッサの平均通常温度では :

  • アイドルモードで最大55°C。
  • 負荷中で最大80℃。

GPUの温度がこれらの制限を超えている場合は、過熱と見なすことができます。この場合、これらの値をノルムにするためにグラフィックチップの冷却を改善する必要がある。

ビデオカードの温度を下げる必要がある場合は、そのラジエーターに蓄積したほこりの除去から始まる価値があります。ラジエータがほこりで強く詰まっている場合、これはグラフィックプロセッサの温度を5~10度増加させる可能性があります。ラジエーターの簡単な清掃が役立っていない場合は、サーマルコロンを交換する必要があります。極端な場合には、コンピュータケースの注入を改善し、空気を吹いて吹いて複数のファンを追加することができます。

プロセッサとグラフィックプロセッサは多くの共通点を持ちます。どちらもシリコンに基づくマイクロプロセッサです。同時に、それらは大きく異なり、さまざまな役割に使用されます。

GPU対CPU:違いは何ですか?

プロセッサとグラフィックプロセッサとは何ですか?

CPU 多くの場合、コンピュータの「脳」または「心」と呼ばれます。ほとんどのエンジニアリングやオフィスソフトウェアを起動する必要があります。ただし、コンピュータの中央プロセッサを過負荷にすることができるタスクはたくさんあります。つまり、GPUを使用する場合は、計算に必要になります。

グラフィックプロセッサー - これは主に迅速なイメージングを目的とした、特殊なタイプのマイクロプロセッサです。グラフィックプロセッサは、プロセッサに負担をかけてコンピュータのパフォーマンスを低下させるグラフィック的に激しいアプリケーションへの回答として登場しました。それらはプロセッサからこれらのタスクを削除する方法となりましたが、現代のグラフィックプロセッサはレンダリングに加えて他の多くの目的のために迅速な数学的計算を実行するために非常に強力です。

違いはなんですか?

プロセッサとグラフィックプロセッサはさまざまな方法でタスクを処理します。 関係に関しては、彼らはしばしば脳と筋肉と比較されます。プロセッサ(脳)は様々な異なる計算で動作することができ、グラフィックプロセッサ(筋肉熟品)は特定のタスクにすべての計算能力を最もよく焦点を合わせることができる。これは、CPUが一貫した一貫した処理のために最適化されたいくつかのコア(最大24)で構成されているという事実によるものです。これは、作業内の唯一のタスクの履行を最大化するように設計されています。ただし、タスクの範囲は広いです。一方、グラフィックプロセッサは、いくつかの機能を同時に処理することを目的とした超並列アーキテクチャに対して、何千もの小さくてより効率的な核を使用する。

現代のグラフィックプロセッサが提供しています 優れたコンピューティングパワー プロセッサと比較して、メモリ帯域幅および効率。それらは、機械学習や大規模データの分析など、いくつかの並列プロセスを必要とするタスクで100~100倍速です。

GPU対CPU:違いは何ですか?

GPUにはどのような問題が適していますか?

GPUの計算は、科学的、分析的、エンジニアリング、消費者および企業のアプリケーションをスピードアップするためのCPUと共にGPUの使用として定義されています。

長年にわたり、グラフィックプロセッサはコンピュータディスプレイ上の画像や動きを表示することを確実にしましたが、技術的にはそれらはより大きくなることがあります。 1つのタスクに大規模な計算が必要な場合には、グラフィックプロセッサが含まれています。

このタスクは次のとおりです。

ゲーム

グラフィックプロセッサは、ゲームの世界の迅速かつ集中的な視覚化に必要です。リアルタイムで特殊効果と複雑な3次元グラフィックのレンダリングには、深刻なコンピューティング容量が必要です。現代のゲームのタスクは、プロセッサのグラフィカルソリューションには重すぎています。グラフィックプロセッサが適切な照明とシェーディングで現実的な画像を迅速にレンダリングして維持することができるので、ゲームは仮想現実を前進させました。

3Dレンダリング

グラフィックプロセッサは、自動設計(CAD)などの3次元視覚化アプリケーションで視聴領域を改善します。オブジェクトを3次元で視覚化できるようにするソフトウェアは、グラフィックプロセッサを使用して、これらのモデルをリアルタイムで描画しているため、回転または動きを描きます。

画像処理

グラフィックプロセッサは、違いや類似点を見つけるために何百万の画像を正確に処理することができます。この能力は、境界管理、安全性、医療用X線撮影などの産業で広く使用されています。例えば、2010年に、米軍は、高解像度衛星画像をより迅速に処理するために、1,700以上のSony PlayStation 3TMシステムを接続しています。

ビッグデータ

1つの中央プロセッサと比較して、1つの中央プロセッサと比較して、数千のコンピューティングコアとアプリケーションの帯域幅が10~100回のおかげで、グラフィックブロックは科学者や産業のための大きなデータを処理するための選択です。グラフィックプロセッサは、対話型視覚化の形でデータを表示するために使用され、他のデータセットと統合されてボリュームとデータレートを調べます。例えば、ここでは、遺伝子の異なる組み合わせ間の関係を理解するための遺伝子マッピング、処理データおよび分析を分析することができる。

ディープマシン学習

マシントレーニングはしばらくの間存在していましたが、GPU上の強力で効果的な計算はそれを新しいレベルに上げました。深いトレーニングは、膨大な量の非マークの学習データのための関数の検出を実行できるシステムを作成するための複雑なニューラルネットワークの使用です。グラフィックプロセッサは、画像やビデオ分析、音声認識、自然言語処理、自動制御車、コンピュータビジョンなどの分野で、学習データの学習データと列車のニューラルネットワークを処理できます。

グラフィックプロセッサはCPUアーキテクチャの置き換えではありません。 。むしろ、それらは既存のインフラストラクチャのための強力なアクセラレータです。 GPUで大量の計算を必要とするGPUのアンロード部分での加速度の計算は、CPU上で依然として行われています。ユーザーの観点からは、アプリケーションははるかに速く機能します。汎用計算は依然としてCPU領域であるが、グラフィックプロセッサはほとんどすべての集約型コンピューティングアプリケーションのハードウェアベースである。

序曲の場合

タイプ 加速するもの コメント
CPU。 主に実行 通常最悪の速度とエネルギー効率は、小さなニューラルネットワークを実行するのに非常に適しています
GPU。 実行+学習 最も普遍的な解決策であるがかなり高価で、計算コストとエネルギー効率の両方で
FPGA。 performance ネットワークの実行の比較的普遍的なソリューション、場合によっては、実行を大幅にスピードアップすることができます。
ASIC。 performance 最も安い、高速、そしてエネルギー効率の高いネットワーク実行オプションが必要ですが、大きな回覧が必要です
TPU 実行+学習 最初のバージョンは実行をスピードアップするために使用され、高効率の加速およびトレーニングに使用されます。
IPU、DPU ... NNP. 一般的に学習します 今後数年間で安全に忘れる多くのマーケティングレター。この動物園のメインプラス - 加速度DNNのさまざまな方向をチェック
アナログDNN / RPU 実行+学習 潜在的にアナログ加速器は、ニューラルネットワークの速度とエネルギー効率と教育に革命をもたらす可能性があります

歴史

1980年代後半に、Windowsファミリのグラフィックオペレーティングシステムの出現は、新しいタイプのプロセッサの外観に推進されます。 1990年代初頭には、二次元グラフィックスアクセラレータが得られました。これらのアクセラレータはラスター画像での操作のために設計されており、それによってグラフィックスオペレーティングシステムをより快適に作業する。主に2Dグラフの出力を加速することに特化したビデオアダプタが以前の時代に。その時点で、三次元データの処理は単に適切ではないと考えられています。この傾向はシリコングラフィックスを遵守しなかったため、軍事、政府、映画効果、科学データの視覚化のためのアプリケーションなど、さまざまな市場に3次元スケジュールを持参しようとしました。その仕事の結果は、この会社によるその機器へのプログラムインターフェースの開始でした。 1992年、同社はOpenGLライブラリをリリースしました。

GPU自体が最初に1999年8月に最初に使用され、その主な機能は3次元グラフィックの出力を加速することでした。初めて、幾何学的変換とシーン照明の計算はグラフィカルプロセッサで実行され始めました。さらに突破口はNVIDIAに属し、2001年にGeForce 3シリーズをリリースしました。このシリーズでは、Microcirciutが現れ、全員が現在実装され、その後別の新しい標準のMicrosoft DirectX 8.0が表示されました。この標準はGPUへのプログラミング機能を追加しました。照明を計算し、頂点の座標の変換のための最初に固定されたアルゴリズムを、ユーザによって定義されたアルゴリズムによって置き換えられた。その後、画面上のピクセル色を計算するためのプログラムを書くことができます。このため、GPUプログラムは英語の日陰から塗料まで、議長の呼びかけを始めました。最初のシェーダはGPUアセンブラに書き込まれ、長さは20のコマンドを超えていませんでしたが、遷移コマンドのサポートはありませんでしたが、計算は固定点形式で行われました。シェーダの使用の人気が高レベルのシェーダに登場したので、マイクロソフトからNVIDIAとHLSLからのCG、最大シェーダの長さが増加しました。 2003年に、GPUは最初に32ビット精度でコンピューティングをサポートしていました。 Direct3Dはメインプログラミングインタフェースとしてリリースされました。これはシェーダのサポートを提供する最初のものでした。個別のグラフィックスプロセッサの主要メーカーが特定されました:ATIおよびNVIDIA。高性能コンピューティングのためにGPUを使用した最初のアプリケーションは、GPGPU方向の始まりです。 GPGPU(グラフィック処理単位の汎用コンピューティング) - 任意のコンピューティングタスクを解くためのグラフィックプロセッサの使用。プログラミングGPUの場合、ストリーミングプログラミングアプローチが提案されている。このアプローチは、データストリーム要素を処理する比較的小さいステップ(カーネル)にプログラムを分割することを含む。カーネルがシェーダに表示され、データストリームはGPU内のテクスチャ上にあります。

コンピュータのGPUとは何ですか?

マザーボードのメインチップは中央プロセッサ(CPU - 中央プロセッサユニット)です。 Central、タイヤとチップセットシステムを使用して他のすべてのサブシステムを制御します。

ビジュアライゼーションと画面上の情報の出力を管理するサブシステムはビデオシステムと呼ばれます。それはビデオカードの形のスロットを通してマザーボードに統合されています。ビデオカード - エンジニアリングソリューションで、それ自身のプロセッサ(したがってGPU)とRAMの手数料です。

ビデオカードのGPU NVIDIA NV45

ビデオカード上のプロセッサは、強調するGPU(グラフィックプロセッサユニット)と呼ばれます。

  1. プロセッサとは
  2. 彼が中心的ではないこと、つまりCPUに従属しています。
  3. 特別なデータを処理することに焦点を当てています - グラフィックス。

マザーボードのGPUの場所

グラフィック処理はデータ処理専門化であるため、GPUは専用のCPUです。論理的には、専門化は、GPUからのGPUブランチ、GPUが異なるように配置されているという事実によって表現されます。

CPUには数十の核、GPU - 千人が含まれています

そのようなGPUの物理的な実装は、図面に関連する数千の並列タスクを処理する必要性によって正当化される。中央プロセッサは、データ処理 - 長いタスクと一貫したタスクに焦点を当てています。

最新のCPU(CPU)はグラフィックプロセッサを含み得る。

追加のグラフィックコアGPUを使用してプロセッサを祝う

このソリューションでは、中央プロセッサに組み込まれているGPUのためにビデオカードなしでコンピュータが実行できます。これにより、30~180%のエネルギーが消費されます。同時にプロセッサのコストは20%以下増加します。

そのような実装の主なマイナスは低い性能です。そのような解決策は、あなたが文書やデータベースを扱うオフィスコンピュータに適していますが、あなたは現代のコンピュータゲームを実行しないでしょう、Photoshopは遅くなり、そしてオートカドゥーはしっかりぶら下がっているかもしれません。

コンピュータ内のGPUを見つける方法

GPUユーザーはビデオカードにしっかりと関連付けられていますが、プロセッサだけです。 3つのケースで役立つコンピュータにどのグラフィックアダプタがインストールされているかを知ることができます。

  • ドライバをインストールまたは更新するとき。
  • システム要件の準拠のためにコンピュータを評価するとき。
  • 友達に自慢する。

コンピュータ上の発射すべてのドライバはコンピュータにインストールされているため、Video Adapterセクションのデバイスマネージャを検索することです。

Device ManagerでGPUを表示します

ドライバがインストールされていない場合、デバイスマネージャは不明なデバイス上の碑文だけを表示します。

ドライバがない場合のDevice ManagerのGPU

この場合は、CPU-Zユーティリティをダウンロードして、[Graphics]タブ(英語版のグラフィックス)に進みます。

CPU-ZプログラムでGPUを表示します

中央プロセッサ(CPU)とは

プロセッサはあなたのPCの脳と見なすことができます。それは他の機器によって実行されたすべてのタスクと計算を処理します。これにより、デバイスのパフォーマンスの重要なリンクが可能になります。最新のPCプロセッサのほとんどは、複数のタスクを同時に処理するためにいくつかのコアを使用し、全体的なパフォーマンスはゲイレン(GHZ)で測定されます。例えば、プロセッサが2.4 GHzの基本クロック周波数を有する場合、それは毎秒24億命令を処理することができる。

それがプロセッサメーカーに関しては、インテルと高度なマイクロデバイス(AMD)について聞くでしょう。どちらもWindowsを実行できる製品を作成します。 AMDがレゾンを持っているので、特に価格とパフォーマンスの観点から、2社の間に休憩があります。

パフォーマンスは、両方の製造業者からのすべてのプロセッサで非常に広く異なり、価格と消費電力について話す場合は多くのオプションを提供します。テキストの処理、Webページの表示、および自律作業に最適な低効率的なプロセッサは、絶対に「クラッシュ」する高性能プロセッサを見つけることもできますが、そのようなエネルギーも吸います。掃除機。

取り外し可能なGPU。

コンピュータのGPU - それは何ですか?それを決定する方法は? 2種類のグラフィックプロセッサが以前に統合された形式で提示されていた場合は、分散ビデオカードオプションを検討できます。これに基づいて、GPUはプロセッサのみの指定であり、その一部がビデオカードであることがわかる。

しかし、このアイテムは最も重要です。ビデオカードでもメモリチップ、コンデンサ、コネクタ、電源コネクタ、保護ケーシング、ラジエーター、クーラーがあります

統合されたビデオカードとディスクリートビデオカードの違いは、2番目のものが組み込みオプションよりはるかに強力で生産的です。まず、独自のメモリがあり、それは描画オブジェクトの割合に直接影響します。第二に、そのパラメータは拡張バスを含み、そのビットレートはデータ送信のための帯域幅を増大させることを可能にする。

そのようなグラフィックアダプタは単に高品質の画像を開始して提供するために追加の栄養を必要とする。すべての力にもかかわらず、統合された仲間からほとんど異なる離散ビデオカードのためのオフィスオプションがあります。ゲームのオプションは構造と可能性がより強力ですが、より多くのエネルギーを消費します。

Apu Nee yarar?

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REGファイルを使用してHWSCHMODEを有効にします

REGファイルを使用してレジストリを変更するには、任意の名前を持つ空のテキストファイルを作成する必要があります。たとえば、ターン_on_hw_accelerated_gpu_schedulingです。コピーして次のテキストを追加する必要があります。

Windowsレジストリエディタバージョン5.00 "HWSCHMODE" = DWORD:00000002 

その後、このファイルの拡張子をREGに保存して変更します。

その後、結果のファイルを起動し(右クリックをダブルクリック)し、レジストリ内に含まれている情報の追加に同意します。

レジストリを正常に変更した場合、メッセージが表示されます。

変更はコンピュータの再起動後に有効になります。

Regeditユーティリティを使用してレジストリを変更するときは、管理者権限で起動する必要があります.HKEY_LOCAL_MACHINE \ System \ CurrentControlSet \ Callencribersのパスに沿って、hwschMode項目を検索し、DWORD値を変更してオンにすることでhwschModeオプションを有効にします。 (またはオフにするには1

スクリーンショットレジストリエディタHWSCHMODEオプションを有効にするには、次の手順を実行します。

レジストリを編集し、Windowsを実行している任意のコンピュータでhwschModeオプションを追加することができますが、テクノロジは実際には適切なドライバがある場合にWDDM 2.7をサポートするOSでのみ機能します。

Advanced - WDDMタブのGPU-Zバージョン2.32以降のWDDM 2.7サポートの特定のコンピュータ構成の設定を確認できます。 Hardware Accelerationを使用したGPUスケジューリングテクノロジを搭載したコンピュータでは、GPU-Zが表示されます。

ハードウェアアクセラレートGPUスケジューリングラインでGPUスケジューラGPU-Zプログラムのハードウェアアクセラレーションを有効にする可能性がない場合は、「OSではサポートされていない」というメッセージが表示されます。

GPU-Zの古いバージョンでは、Opitaハードウェアが高速化されたGPUスケジュングは一般的にありません。

ハードウェアアクセラレーションビデオカードをサポートするドライバは、Windows 10の任意のバージョンにインストールできますが、WDDM 2.7の公式サポートは、Windows 10 20H1(バージョン2004)のリリース、およびWindows 10 Insiderのリリースのみを開始します。

hwschModeオプションは、必要なドライバをインストールした後でも、WDDM 2.7テクノロジをサポートしていないOSでは使用できません。

コンピュータのGPUとは何ですか

GPU省略形はグラフィックス処理ユニットとして復号化され、それはグラフィックを処理するための装置として変換することができる。実際、GPUはこれであり、グラフィックの処理を担当する別のコンピュータモジュールです。 GPUコンピュータは、母性または自身の別のボード(ビデオカード)に植えられ、中央プロセッサまたはチップセット(ノースブリッジ)の一部として植えられる別のシリコンチップとして作ることができる。

GPUはコンピュータの中でどのようなものですか。

GPUが別のチップとして作られている場合、通常はグラフィックプロセッサを呼び出し、GPUが中央プロセッサまたはチップセットの一部である場合は、統合グラフィックまたは内蔵グラフィックという用語を使用します。

場合によっては、GPUという用語の下で、GPUは完全に真実ではないビデオカードを理解し、GPUはグラフィックスの処理に係るチップ(グラフプロセッサ)であり、ビデオカードはグラフィックの処理を担当する装置全体である。ビデオカードはグラフィックプロセッサ、メモリで構成されており、独自の料金とBIOSがあります。

言い換えれば、GPUは、別のボード(ビデオカード)上のシリコンチップであるグラフィックプロセッサである。また、GPUの下では、中央プロセッサ(メインコンピュータチップ)に組み込まれたモジュールを理解することができます。どちらの場合も、GPUはグラフィックの処理に従事しています。

現代の状況では、GPUはグラフィック処理だけでなく、中央プロセッサとより効率的にグラフィックプロセッサを使用して処理できる他のタスクを解決することがよくあります。たとえば、GPUはビデオ、機械学習、科学的計算をコーディングするために使用されます。

どの動作温度GPU

GPUプロセッサの通常の動作温度は約70~75度であるべきです。この近似値、作業温度はビデオカード自体に依存し、その上での冷却が算出される熱負荷が計算されます。

下に、NVIDIAからビデオカードの許容温度を持つテーブルを見ることができます

ビデオカード 歪みの温度 許容温度 最高温度
GeForce GTX 1080 Ti. 42。 55-80 91。
GeForce GTX 1080。 42。 60-84 94。
GeForce GTX 1070。 41。 83。 94。
GeForce GTX 1060。 38。 55-75 94。
GeForce GTX 1050 Ti. 35。 55-80 97。
GeForce GTX 1050。 35。 55-80 97。
GeForce GT 1030。 35。 65-82 97。
GeForce GTX Titan X. 42。 83。 91。
GeForce GTXタイタン(Z、ブラック) 41。 81。 95。
GeForce GTX 980 Ti. 42。 85。 92。
GeForce GTX 980。 42。 81。 98。
GeForce GTX 970。 44。 73。 98。
GeForce GTX 960。 37。 50-78 98。
GeForce GTX 950。 30-35 75。 95。
GeForce GTX 780 Ti. 42。 83。 95。
GeForce GTX 780。 43。 83。 95。
GeForce GTX 770。 36。 60-77 98。
GeForce GTX 760。 36。 82。 97。
GeForce GTX 750 TI 33。 55-70 95。
GeForce GTX 750。 33。 76。 95。
GeForce GTX 690。 34。 77。 98。
GeForce GTX 680。 37。 80。 98。
GeForce GTX 670。 36。 55-80 97。
GeForce GTX 660 Ti. 34。 78。 97。
GeForce GTX 660。 32。 63。 97。
GeForce GTX 650 TIブースト 38。 69。 97。
GeForce GTX 650。 35。 66。 98。
GeForce GTX 645。 97。
GeForce GT 640。 34。 75。 102。
GeForce GT 630。 35。 75。 98。
GeForce GT 620。 98。
GeForce GTX 590。 37。 81。 97。
GeForce GTX 580。 42。 81。 97。
GeForce GTX 570。 44。 81。 97。
GeForce GTX 560 Ti. 33。 76。 99。
GeForce GTX 560。 34。 76。 99。
GeForce GTX 550 Ti. 36。 67。 100
GeForce GT 520。 37。 75。 102。
GeForce GTX 480。 44。 96。 105。
GeForce GTX 470。 30~40 92。 105。
GeForce GTX 465。 90。 105。
GeForce GTX 460。 穏健 65-80 104。
GeForce GTS 450。 65-80 100
NVIDIA Titan XP。 80。 94。
NVIDIA Titan X. 80。 94。

コンピュータのGPUを見つける方法

ユーザーは自分のコンピュータでどのGPUが使用されているかに興味があります。同時に、GPUという用語の下で、ほとんどの場合ビデオカードを理解しています。これは、ユーザーは通常全体としてビデオカードを扱うという事実、特にGPUとは異なります。たとえば、ビデオカードの名前は適切なドライバを取り付けるために必要であり、コンピュータゲームの最小要件を確認するために必要です。 GPUユーザーの名前はほとんど必要ありません。

ビデオカードの名前を見つける方法はいくつかあります。最も簡単なことはデバイスマネージャを見ることです。これを行うには、Windows-Rキーの組み合わせをクリックして「mmc devmgmt.msc」コマンドを実行します。また、「デバイスマネージャ」も他の方法で開くことができます。

その結果、デバイスマネージャウィンドウを開く必要があります。ここで「ビデオアダプタ」セクションではビデオカードの名前があります。

しかし、デバイスディスパッチャのオプションは最も信頼性の高いものではありません。ビデオカード用のドライバをインストールしていない場合、システムはそれを識別していない可能性があり、デバイスマネージャ内の名前に関する情報はありません。この場合、サードパーティのプログラムを参照することをお勧めします。たとえば、GPU-Zプログラムをインストールできます。これにより、インストールされているビデオカードに関するすべての可能な情報が表示されます。たとえば、GPU-Zでは、ビデオカードの名前が「プログラム」ウィンドウの最上部の「名前」行にあります。下のスクリーンショットはビデオカードの名前を示していますが、NVIDIA GTX GeForce 950です。

GPU-Zでは、GPU自体の名前(グラフィックプロセッサ)の名前を見つけることができます。たとえば、スクリーンショットでは、NVIDIA GTX GeForce 950ビデオカードはGM206グラフィックプロセッサに基づいていることが示されています。

GPU-Zプログラムの使い方

正式には英語が入ってきましたが、ロシア語のGPU Zプログラムはフォーラムに配布されています。

ウィンドウは4つのタブで構成されています。

  • グラフィックカード - 技術仕様に関する情報とビデオカード技術、現在のパフォーマンスインジケータ。
  • センサー - グラフィックアダプタにインストールされている12のセンサーからの情報。テキストファイルにエクスポートできます。
  • ここでは、タイミングとソフトウェアシェルに関する詳細なデータが表示されます.DirectX、Vulkanバージョン、BIOSファームウェアによってサポートされています。
  • 検証 - 検証チェック、フィードバック。

設定では、ポップアップのヒントの言語を指定できます。近くのGPU-Zウィンドウのスクリーンショットを作成するボタンがあり、ファイルに保存するか、開発者サーバーに送信する機能があります。

1.プログラムインターフェース

このユーティリティを使用すると、グラフィックアクセラレータに関する情報で30ブロックを超えるブロックを表示できます。 GPU Zを表示するすべてのものを簡単にリストします(配置の代わりに)。

  1. その名前、モデル、コード名、およびリビジョン番号(AMDのデバイスはそれを持っていません)。
  2. 製造および結晶領域に使用される技術プロセス。
  3. リリース日とビデオカードがあるトランジスタの数。
  4. ファームウェアをファイルに保存する機能を持つBIOSバージョン。
  5. 製造元識別子とデバイスモデル
  6. ラスタ操作とシステムバスインタフェースの数。
  7. シェーダブロックの数とDirectXバージョン。
  8. ピクセル速度 - ピクセルの1秒あたりの数とテクスチャの充填速度 - テクセルで1に処理された数値。
  9. ビデオプロセッサとグラフィックメモリ間のビデオメモリの種類とタイヤの幅。
  10. ビデオメモリボリュームとバス帯域幅
  11. ドライバのインストール版とそのリリースの日付。
  12. グラフィックコアとビデオメモリの電流と標準値。
  13. デバイスはサポートされているか、および2つ以上のグラフィックチップを持つマルチプロセッサシステムを構築する技術がアクティブです。
  14. サポートされているテクノロジ:Physx、Cudaなど。

疑問符の付いたボタン右側にGPU Zビデオカードテストを実行できるウィンドウを留保します。これにより、PCIバスの速度を確認できます。ビデオカードには、バス帯域幅が低いモードにスイッチが表示されずに、省エネ技術があります。テストにより、グラフィックスアクセラレータとバスがリミットロードモードで動作して後者の速度を推定します。

ドロップダウンリストの下部にあるグラフィックアダプタが選択され、アプリケーションはPC上でいくつかのビデオカードが使用されている場合にデータを表示します。テキストファイルでは、メインウィンドウからの情報が保存されず、コピーさえも保存されません。スクリーンショットを使用してのみキャプチャできます。

2.センサーインジケーター

GPU-Zプログラムは、デバイスコンポーネントにインストールされているセンサーを定期的にポーリングします。以下の情報を表示します。

  • ニュークリアスおよびビデオメモリの周波数。
  • GPU Zビデオカードの温度。
  • 最大、%からのファン速度。
  • ファンスピンドル回転数の現在の数。
  • ビデオアダプタにロードします。
  • 中古ビデオメモリを使用しました。
  • 負荷に応じたカーネル電圧。
  • ピーク%の消費電流の値。
  • 中央プロセッサの温度。
  • RAM消費量

各変数について、値の値、最小、ピーク、平均を出力し、テキスト文書にエクスポートします。目的のインジケータをウィンドウヘッダーに表示できます。

拡張パラメータ

[詳細設定]タブのドロップダウンリストで、サポートされているAPIに関する情報のいくつかのページが表示されます.OpenCL、Vulcan、DirectX、ドライバ、ファームウェアの各バージョン。任意の行またはパーティション全体の内容がクリップボードにコピーされます。

別途、ASIC品質パラメータ - 電流漏れに基づいてチップの品質を示しています(大きな信頼は原因となるが、デバイスの状態についての何かが言う)。

4.設定

構成パラメータはアプリケーションの動作を示します.Windowsで始まるか、ウィンドウモードまたはバックグラウンドで始まり、ポップアップのヒントとその言語を表示します。アクティブなデフォルトタブ。

[センサー]タブはセンサーの調査時間を変え、センサーのリストはリストから除外されません。

NVIDIA GPUと比較GPUとCPU

クラウドコンピューティングは、すべての業界、データセンターを民主化し、企業の原則を完全に変更しました。会社の最も重要な資産は、選択されたプロバイダのクラウドに保存されています。しかしながら、利用可能なデータから最大利益を抽出するためには、適切な高性能コンピューティングソリューションが必要である。

NVIDIA Deep Learningは、世界で最速のGPUで最大のパフォーマンスを確保するために作成され、最適化された深刻な学習フレームワーク、ライブラリ、ドライバ、OSが含まれています。これは、ティチャンXとGeForce GTX 1080TIビデオカードの範囲のさまざまなコンピューティングプラットフォームに関する統一されたソフトウェア作業です。そしてDGXシステムとクラウドで終わる、そして手頃な価格の時計の周り。

GPUのクラウドコンピューティングは、すべてのメジャークラウドプラットフォームでのリクエストに応じて入手できます。

アプリケーションがGPUで加速する方法

GPUは、大規模なコンピューティング電力を必要とするアプリケーションの一部を処理し、一方、残りのアプリケーションはCPU上で実行されます。ユーザーの観点からは、アプリケーションは単に早く機能します。

GPUとCPUの違いを理解するための簡単な方法は、タスクを実行するものを比較することです。 CPUはシリアルデータ処理用に最適化されたいくつかのコアで構成されていますが、GPUは複数のタスクを同時に実行するために作成された何千もの小型およびエネルギー効率の高いカーネルを作成します。

GPUは並行タスクの効果的な処理のための千の核で構成されています

GPUとCPUを比較するには、以下のビデオを見てください。

ビデオ:「Destroyers LegendsはCPUに対してGPUの電力を明確に表示されます」(01:34)

400以上のアプリケーションを持つ、10個の1つのHPCアプリケーションのうち9つがすでにGPUで加速を受けている場合、グラフィックプロセッサのすべてのユーザーが自分のタスクに対して生産性を大幅に向上させることができます。あなたが働いているアプリケーション、GPUアクセラレーション(PDF 1.9 MB)かどうかを参照してください。

  • GPU最適化ライブラリを使用してください
  • コードの自動並列化のためのディレクティブまたは「ヒント」コンパイラを追加する
  • CとFortranなど、すでに知っているプログラミング言語の拡張機能を使用する

CUDA並列プログラミングモデルでGPUを使用する方法を学ぶために、非常に簡単です。

開発者向けの無料のオンラインクラスとリソースは、CUDAゾーンで入手できます。

Cuda Zoneに行きます

GPUとは何ですか、そしてCPUとの違いは何ですか?

それらは建築によって異なります。 CPUは、コンピュータ内のすべてのプロセスを担当する多目的デバイスです。これを行うには、彼は十分な複数のコアを持っています。

順に、GPUはもともとグラフィックレンダリングを実行するように設計された特殊なデバイスとして開発され、高速処理テクスチャと複雑な画像がありました。そのような目的のために、それは一度に大規模な情報配列を扱うように、マルチスレッド構造および多数のカーネルを備えていて、一貫して一貫していない。

この利点を考慮して、ビデオアダプタ製造業者の間のリーダーは、グラフィックプロセッサが代替交換の強化されたモデルを解放した。 NVIDIAブランドには、GTX 10XXと呼ばれるそのような装置とその主な競合他社AMD - RXがあります。

GPUはどういう意味ですか?

GPU(ビデオカードグラフィックプロセッサ)

GPU(グラフィックプロセッサ) - コンピュータ、ラップトップ、携帯電話のグラフの処理を担当するハイテクデバイス。現代のGPUは特殊なコンベアアーキテクチャを持っています。これは、一般的な中央プロセッサと比較してグラフィカル情報を効果的に処理します。それは、ディスクリートビデオカードの一部と統合ソリューション(ノーザンブリッジまたはハイブリッドプロセッサ内に組み込まれた)として使用できます。

CPUからのGPUの主な違い:

  1. アーキテクチャ(グラフィックテクスチャの処理の最大限の重点)
  2. エグゼクティブチームの限られたセット

このときのGPUプロセッサの高速および電力は、建設アーキテクチャの機能によって説明されています。最新のCPUが2~6コアで構成されている場合、GPUはすぐに最大数百のカーネルを使用するマルチコア構造と見なされます。 CPUは情報の処理を順次想定しており、GPUは情報の配列を用いてマルチフロー並列動作用に設計されている。

GPUを備えたプロセッサ。

プロセッサに埋め込まれたチップの場合、それを見ることは困難であり、中央プロセッサ自体を分析するときにのみ可能になる。ほとんどすべての新しい世代プロセッサでは、グラフィックと呼ばれる追加のコアがあります。同時にプロセッサの価格はそれほど大きくなりませんが、ディスクリートビデオカードの必要性を排除します。

組み込みグラフィックプロセッサを使用すると、電力消費を数十パーセントに節約できます。これは熱伝達には前向きな効果があります。しかしながら、大きな欠点があり、それらのうちの1つは低い性能である。そのような経済的なスケジュールは、大容量を必要としないオフィスプログラムおよびアプリケーションを扱うのに適しています。

CUDAと言語C:

  1. 関数と機能をどのように実行する方法とどのように機能を示す機能指定子。
  2. 使用されるGPUメモリの種類を指定するための可変指定子。
  3. GPUカーネルスタート指定子。
  4. GPUカーネルでコードが実行されたときにスレッド、ブロック、およびその他のパラメータを識別するための組み込み変数。
  5. 追加の種類の変数。
  • __ホスト__ - CPUから呼び出されたCPUで実行されます(原則として表示できません)。
  • __グローバル__ - CPUで呼び出されたGPUで実行されます。
  • __端末__ - GPUで呼び出されたGPUで実行されます。
  • グリッドサイズ。 - 計算に割り当てられたメッシュブロック(DIM3)の次元(
  • ブロッキッシュ。 - 計算に割り当てられたブロックサイズ(DIM3)、
  • SharedMemSize。 - カーネルが開始されたときに割り当てられた追加メモリのサイズ
  • カンダストリーム - 呼び出しが行われるスレッドを指定するCudastream_t変数。
  • gr gr - グリッドディメンションは薄暗いタイプです。現在のコアコールに割り当てられたグリッドサイズを見つけることができます。
  • block block - ブロックの次元にはDIM3のタイプもあります。現在のコアコールに割り当てられているブロックのサイズを調べることができます。
  • 閉塞 - GPU上の計算における現在のブロックのインデックスには、UINT3のタイプがあります。
  • ThredIdx. - GPUの計算における現在のスレッドのインデックスは、UINT3のタイプを持ちます。
  • ワイプサイズ - WARPのサイズにはint型があります(まだ使用しようとしていません)。

他のさまざまな文字

それらのうち少なくとも5億ドル以上が魅了されました

  • ニューラル加工ユニット(NPU) - ニューロプロセッサ、時には美しい - ニューロモルフィックチップ - 一般的に言って、Samsungチップ、Huaweiと呼ばれるニューラルネットワークのアクセラレータの一般名は... 以下、このセクションでは、主に例として企業プレゼンテーションのスライドがあるであろう。 自己テレビ 技術 直接比較が問題があることは明らかですが、ここでは、上記のTSMCによって作成されたAppleとHuaweiニューロプロセッサとのチップを比較する興味があります。それは競争が厳しいことが分かるかもしれないが、新世代は2~8倍の性能の増加および技術プロセスの合併症を示す。
  • ニューラルネットワークプロセッサ(NNP) - ニューラルプロセッサ。

    それで、例えばIntelのチップのファミリーを呼び出します(最初はそれは2016年に$ 400億ドルで購入したIntelが神経系システムでした)。しかし、記事では、そして本の中で、NNPという名前もかなり見つかりました。

  • インテリジェンス処理ユニット(IPU) - Intelligent Processor - GraphCoreによって宣伝されているチップの名前(概して、すでに310百万ドルの投資を受けています)。

    コンピュータ用の特別なカードを製造していますが、ニューラルネットワークを教えるために研磨され、NVIDIA P100のそれより180~240倍高いRNNトレーニングのパフォーマンスがあります。

  • データフロー処理装置(DPU) - データフロープロセッサ - 名前はWave Computingによって促進され、すでに203百万ドルの投資が受けられています。グラフコアとほぼ同じ加速器を解放します。

    彼らが1000万少ないほど、彼らはGPUよりも25倍以上早くトレーニングを宣言します(彼らはすぐに1000倍になると約束します)。見ます...

  • ビジョン処理ユニット(VPU) - コンピュータビュープロセッサ:

    この用語は、MovidiusからのMyriad X VPUなど、いくつかの会社の製品に使用されています(2016年のIntelも購入しました)。

  • IBM競合他社の1つ(RECALL、RPUを使用) - Mythic - Move アナログDNN。 これはまたネットワークをチップ内に保持し、比較的速い実行を続けます。彼らが約束しかない間、真実は深刻です:

コンピュータのテーマの記事では、理解可能な略語を満たすことがしばしば可能です。たとえば、GPUはそれが何であるか、そしてそれがどのように復号化されていますか?このコンポーネントが必要な理由、およびそのパラメータを見つける方法を考慮してください。

g

GPUとは何ですか?

任意のコンピュータの脳である中央プロセッサは略語のCPUを持つのは秘密ではありません。この文字は英語から来て、中央のプロセッサユニットとして復号化します。プロセッサが中央に電話をかけるのはなぜですか?すべてがとても簡単です。この「タイトル」は、彼がコンピュータのすべてのサブシステムを管理しているので、この「タイトル」は彼が彼は彼がコンピュータのすべてのサブシステムを管理しています。これがこのデバイスの主な機能です。管理はチップセットとタイヤを通して実行されます。

中央のプロセッサとの類似点をポーズすると、GPUがあなたのホームコンピュータにあることを推測することができます。この省略形はグラフィックプロセッサユニットとして復号化されています。簡単な言語で話すと、これはビデオカードとも呼ばれるグラフィックチップ(ビデオカードが別のハードウェアモジュールであるため、正しくありません)です。 CPUとGPUの違いは何ですか

グラフィックスアダプタはどのように中央プロセッサと異なるのですか?これら2つのコンポーネント間の主な違いはアーキテクチャです。 CPUの構造は、情報の一部を順次処理するように設計されている。そしてビデオチップは、順番に、大量のデータと直ちに対話することができる。これは、並列計算を行う膨大な数のコアのために可能になりました。私たちがすでにCPUの機能を築きましたら、問題が表示されます.GPUが必要なのはなぜですか。答えはこの記事の次のセクションを与えるでしょう。

目的GPU

グラフィックプロセッサは、特別なデータフォーマット - グラフィックを処理するように設計されています。つまり、このハードウェアモジュールは、コンピュータ画面に表示される画像を担当しています。 GPUは、3次元グラフィックを形成するコマンドを受け入れて処理することができます。

グラフィックプロセッサがコンピュータビデオシステムの重要なコンポーネントであることは注目に値します。ビデオチップからは、ゲーム中または高品質のビデオを見ているときに、その画像によって迅速かつ効率的に描画されることがビデオチップからである。一般に、CPUはグラフィックを処理する責任があります。ただし、これはこのハードウェアモジュールができることすべてではありません。 GPUは、グラフィック処理に関連しない多くのアプリケーションを見つけることができます。たとえば、グラフィックプロセッサは暗号化されたマイニングに使用されます。

温度 温度グラフィックプロセッサー

上述のように、GPUは大量のデータを処理する。このため、ビデオチップは強く加熱されています。高いGPU温度はデバイスの故障につながる可能性があります。問題を回避するために、あなたの冷却システムが非常に強力であることを確認する必要があります。チェック方法は?かなり簡単です。以下の手順に従ってください。

  1. TechPowerUp GPU-Zというプログラムをダウンロードしてインストールします。それを完全に自由にすることができます。
  2. ダウンロードしたユーティリティを実行してください。プログラムはシステムをスキャンし、あなたのGPUに関する情報を提供します。
  3. GPU温度と呼ばれる商品に興味があります。このパラメータが80度のバーを超えると、この場合、冷却システムの変更について考えるべきです。

出力

GPUはグラフィックプロセッサを示す略語です。このハードウェアモジュールはPCだけでなく、Letpops、Tablet、Android、およびIOS電話機にもあります。 GPUの目的 - グラフィックの処理と再生ビデオチップのこれらの機能は、独自のアーキテクチャのおかげで実行されます。

グラフィックスプロセッシングユニット、GPU - グラフィック処理タスク用に設計された技術が、高性能コンピューティングの無関係な領域にどのように拡散しているかの鮮明な例。現代のGPUは、機械学習とデータ分析の分野で最も複雑なプロジェクトの多くの中心です。私たちのレビュー記事では、SelectelクライアントがGPUを使って機器をどのように使用しており、YANDEXデータ分析学校の教師とともにデータやコンピューティングデバイスに関するデータの将来について考えます。

過去10年間のグラフィックプロセッサは多くの変化しました。巨大な性能の増加に加えて、装置は使用の種類によって分離されている。したがって、別の方向に、ビデオカードは家庭用ゲームシステムおよび仮想現実設定のために割り当てられる。強力な高速機器が表示されます。サーバーシステムの場合、一流のアクセラレータの1つはNVIDIA Tesla P100です。

データセンターでの産業用に設計されています。 GPUに加えて、研究は脳の作業を模している新しいタイプのプロセッサを作成する分野で積極的に行われます。例は単結晶プラットフォームキリン970です

ニューラルネットワークと画像認識に関連するタスクのためのあなた自身のニューロラフィックプロセッサを使って。

そのような状況は、次の問題について考えています。

  • データと機械の学習の範囲がそのような人気になるのはなぜですか?
  • データとの集中的な作業のために、グラフィックプロセッサは機器市場でどのように支配されましたか?
  • 近い将来どんなデータ分析研究が最も有望ですか?

最初の単純なビデオプロセッサから始めて最新の高性能デバイスで終わる順序でこれらの問題に対処しようとしましょう。

エポックGPU。

始めるには、GPUが何であるかを覚えておいてください。グラフィックス処理装置は、デスクトップシステムおよびサーバーシステムで広く使用されているグラフィカルプロセッサです。この装置の独特の特徴は、質量並列計算に焦点を当てています。グラフィックプロセッサとは異なり、別のCPUコンピューティングモジュール(中央プロセッサユニット)のアーキテクチャはシリアルデータ処理に設計されています。通常のCPU内のコア数がTENSで測定された場合、GPUでは、それらのアカウントは数千になり、実行されたコマンドの種類に制限がありますが、並列処理を含むタスクで高い計算パフォーマンスを提供します。

最初のステップ

初期段階におけるビデオプロセッサの開発は、2つおよび3次元グラフィックを処理するための別個のコンピューティングデバイスに対する増加する必要性と密接に関連していた。 70S内のビデオコントローラの個々の回路の外観が表示される前に、画像出力は離散論理を使用して実行され、これは消費電力の増加および大きなサイズのプリント回路基板に影響を与えた。特殊なチップは、グラフィックを別の方向に取り扱うように設計されたデバイスの開発を強調することを許可されています。

次の革命的な出来事は、新しいクラスのより複雑で多機能デバイス - ビデオプロセッサの出現でした。 1996年に、3DFX InteractiveはVoodoo Graphicsチップセットをリリースしました。当社の一連の失敗した管理ソリューションの後、その中のうち、ビデオカードSTBの製造業者の購入が、NVIDIAおよびATIチャンピオンシップ(後のAMD)に及び2002年にはその破産を発表しました。

GPUの一般的計算

2006年、NVIDIAはGeForce 8シリーズ製品ラインのリリースを発表しました。これは、グラフィックプロセッサ(GPGPU)の一般的なコンピューティングを目的とした新しいクラスのデバイスを採用しました。 NVIDIAの開発中は、より低い周波数で動作するコアの数が多いほど、より多くの生産的な核よりも並列負荷に効果的であることを理解するようになりました。新世代のビデオプロセッサは、ビデオストリームを処理するためだけでなく、機械学習、線形代数、統計および他の科学的または商業的タスクに関連する問題についても並行計算を提供した。

認められたリーダー

CPUおよびGPUより前のタスクの初期設定の違いは、デバイスアーキテクチャの重要な不一致をもたらしました - マルチコアに対する高周波です。グラフィックプロセッサの場合、この範囲の計算ポテンシャルは現在実装されています。印象的な量のより弱い計算カーネルを有するビデオプロセッサは、並列コンピューティングに完全に対処する。歴史的に連続したタスクを扱うように設計された中央プロセッサはその地域で最高のままです。

たとえば、中央ネットワークで共通のタスクの実装に及ぼす、中央およびグラフィックプロセッサのパフォーマンスの値を比較します - 高次行列を乗算します。次のテスト装置を選択します。

  • CPU。 Intel Xeon E5-2680 v4 - ハイパースレッディング、2.4 GHzのストリーム。
  • GPU。 NVIDIA GTX 1080 - 2560 CUDAコア、1607 MHz、8GB GDDR5X。

JupyterノートブックのCPUおよびGPU上の行列の乗算の計算例を使用してください。

上記のコードでは、中央またはグラフィックプロセッサ(「実行時間」)上で同じ順序の行列を計算する必要がある時間を測定します。データは、水平軸が変数行列の順序を表示するグラフとして表すことができ、垂直方向の実行時間(秒)

オレンジ色で選択されたチャート行は、通常のRAMにデータを作成する必要がある時間を示し、それらをGPUメモリに送信し、それ以降の計算に送信します。緑色の線は、ビデオカードのメモリ内に既に生成されたデータを計算する必要がある時間を示します(RAMからの送信なし)。 Blue Centralプロセッサのカウント時間を表示します。約1000以下の項目の行列には、ほぼ同時にGPUとCPUに乗算されます。 CPU上の計算時間が1秒までジャンプし、GPUがゼロに近いままである場合、パフォーマンスの違いは2000から2000にわたる寸法のマトリックスを十分に明らかにしています。

より複雑で実用的な作業は、それらがなしではグラフィックプロセッサを持つデバイス上で効果的に解決されます。私たちのクライアントがGPUを使って機器を決定する問題は非常に多様ですので、私たちは使用する最も一般的なシナリオが何を存在するかを見つけることにしました。

Selectelの誰がGPUでよく暮らしていますか?

すぐに気になる最初のオプションは、正しいガイドであることがわかります - これはマイニングですが、その機器を「最大」にダウンロードする補助的な方法としてそれを使用することは興味があります。ビデオカードを搭載したリースサーバーが発生した場合、ワークロードのないタイムは、その領収書に特殊なインストール(ファーム)を必要としない暗号化CRYPTRESURRENCYをマイニングするために使用されます。

グラフィック処理とレンダリングに関連した古典的な課題にすでに古典的な課題になりました。グラフィックアクセラレータを使用してSelectelサーバー上の配置を常に見つけました。そのような作業のための高性能機器の使用は、ビデオカードを使用して選択されたジョブの組織よりも効果的な解決策を得ることを可能にします。

私たちの顧客との会話中は、Test Learning環境を整理するためにSelectel Powerを使用するYANDEXデータ分析学校の代表者と会いました。若い専門家が主導的な組織の従業員の順位を補充するか、または始行中の組織の従業員の順位を補充した後、機械学習の方向が現在人気が高く、業界によってどのような将来が予想されるかについて、学生や教師がどのようになっているのかについてもっと学ぶことにしました。

データ科学

おそらく、私たちの読者の間では、「ニューラルネットワーク」または「機械学習」を聞いていない人はいません。マーケティングのバリエーションを投げるこれらの言葉では、新たに有望なデータ科学の形で乾いた残留物がわかりました。

データを処理するための現代的なアプローチはいくつかの主な方向を含みます。

  • ビッグデータ(ビッグデータ)。この分野の主な問題は、単一のサーバーで処理できない巨大な量の情報です。インフラストラクチャサポートの観点から、クラスタシステム、スケーラビリティ、フォールトトレランス、および分散データストレージを作成するタスクを解決する必要があります。
  • リソースタスク(マシントレーニング、深いトレーニングなど)。この場合、高性能コンピューティングを使用するという問題があり、大量のRAMおよびプロセッサリソースを必要とします。グラフィックスアクセラレータを持つシステムは、そのようなタスクで積極的に使用されています。

これらの領域間の境界は徐々に消去されます。大規模データ(Hadoop、Spark)を使用するための基本的なツールGPUのコンピューティングサポートを導入し、機械学習タスクは新しい球をカバーし、大量のデータを必要とします。学校分析学校の教師や学生は私たちをより詳細に助けます。

重要な分析機器のデータと適切な実装との有能な作業の重要性を過大評価することは困難です。大きなデータ、彼らの「湖」または「川」についてでさえも、情報との知的な相互作用について。今何が起こっているのはユニークな状況です:私たちは最も多様な情報を収集し、深く分析のための高度なツールとサービスを使用することができます。ビジネスは、高度な分析を得るだけでなく、どの業界でもユニークな製品を作成することだけでも同様の技術を紹介します。それは多くの点で最後のアイテムであり、データ分析業界の成長を刺激します。

新しい方向

どこでも情報が情報に囲まれています。インターネット会社の丸太と銀行業務から大規模なハドロン衝突に関する実験での証言への業務これらのデータを扱う能力は何百万もの利益をもたらし、宇宙の構造についての基本的な質問に答えを与えることができます。したがって、データの分析は、ビジネスと科学界の間での別の研究分野となっています。

データ分析学校は、将来的にはこの分野における科学的および産業開発の主な源となる最善のプロフィールと科学者を準備します。業界の開発は、インフラプロバイダ上のように私たちに影響を与えます - データ分析タスクのためのより多くのクライアント要求サーバー構成。

お客様に直面しているタスクの詳細から、それは私たちが顧客に提供しなければならない設備、そしてどの方向が私たちのプロダクトルーラを開発すべきかによって異なります。 Stanislav FedotovとOleg Ivchenkoと一緒に、学校分析学校の学生や教師にインタビューし、どの技術が実用的な問題を解決するためにどの技術を発見しました。

データ分析技術

トレーニング中、基礎からのリスナー(基本的な高数学、アルゴリズム、プログラミング)は機械学習の最も高度な分野に達します。 GPUサーバーで使用されているものに関する情報を収集しました。

  • 深い学習
  • 強化研修
  • コンピュータビジョン;
  • テキストの自動処理

学生は彼らの勉強作業と研究で専門のツールを使います。いくつかのライブラリはデータを必要な形式に持ち込むように設計されています。その他のものは、テキストや画像などの特定の種類の情報で機能するように設計されています。深い学習はデータ分析における最も複雑な分野の1つです。これは積極的にニューラルネットワークを使用します。私たちは、教師や学生がニューラルネットワークを扱うためにどのフレームワークと生徒が使用されているのかを知ることにしました。

提示されたツールはクリエイターからの様々なサポートを持っていますが、それにもかかわらず、トレーニングや作業目的で積極的に使用され続ける。それらの多くは、適切な時間内にタスクを処理するための生産的な機器を必要とします。

さらなる開発とプロジェクト

任意の科学と同様に、データ分析の方向は変わります。今日の生徒が受け取る経験は間違いなく将来の発展の基礎となるでしょう。したがって、プログラムの高い実用的な焦点に注目する価値がある - 勉強中やヤンデックスでのインターンシップになり始めて、そしてすでに本物のサービスやサービス(検索、コンピュータビジョン、音声認識など)に知ることができます。

データ科学の開発のビジョンと共有したデータ分析学校の教師との将来のデータの分析について話しました。

による Vlad Shahuro。 、コースの先生「画像とビデオの分析」、コンピュータビジョンにおける最も興味深いタスク - 人々の大量蓄積場所のセキュリティを確保し、無人車を管理し、拡張現実感を使用してアプリケーションを作成する。これらのタスクを解決するためには、ビデオデータを定性的に分析し、オブジェクトを検出し追跡するための主にアルゴリズム、人間の認識、観察されたシーンの立体的な再構成のためのアルゴリズムを開発することが必要である。先生 ビクターレンピツキー 主要なコース「深い学習」は、自動コーダの指示、および敵対的なネットワークを別々に割り当てます。

データ分析学校のメンターの1つは、機械学習の大量使用の分布と開発に関する意見によって分けられます。 「たくさんの洗練された研究者からの機械訓練は、通常の開発者の別の道具になりつつあります。以前に(たとえば、2012年に)、人々はビデオカードペアで畳み込みネットワークを学習するための低レベルのコードを書いた。今、誰でも何時間もできます。

  • すでに訓練されたニューラルネットワークの重みをダウンロードします(たとえば、Keras)。
  • あなたの仕事の解決策(微調整、ゼロショット学習)を使用してください。
  • あなたのウェブサイトやモバイルアプリケーション(Tensorflow / Caffe 2)にそれを構築してください。
多くの大手企業やスタートアップはすでにそのような戦略に勝っています(たとえば、Prisma)が、さらに多くのタスクが開くことだけを決定します。そして、おそらく、機械/深い学習との全体的な物語は、PythonやExcelと同じ強度になることがあります

による アイヴチェンコオレッ 、サーバーインフラストラクチャ管理者SHAは、標準データセット(CIFAR、MNIST)上の標準的な深部学習タスクのために、リソースが必要です。

  • 6 CPUコア。
  • 16 GBのRAM。
  • 6~8 GBのビデオメモリを持つ1 GPUカード。これはPNY NVIDIA GeForce GTX 1060またはMSI GeForce GTX 1070と同じビデオカードに対応しています。

今日の未来の技術を正確に予測することはできませんが、特定の動きのベクトルがあるとき、あなたは今検討されるべきものを理解することができます。そして現代の世界でこの機会は大きなセットです。

初心者の機会

データ分析の研究は、高い学習要件に限定されています:数学とアルゴリズムの分野における広範な知識、プログラムする能力。本当の機械学習の深刻な課題はすでに専門の機器の存在を必要とします。そしてデータ分析チームからのデータに関するデータの理論的構成要素についてもっと学びたいと思う人のために、経済学部

オンラインコースを開始しました」マシントレーニングの紹介

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投獄の代わりに

グラフィックプロセッサ市場の成長は、そのような装置の可能性への関心を高めることによって保証される。 GPUは、ホームゲームシステム、レンダリングおよびビデオ処理タスク、ならびに一般的な高性能計算が必要な場所で使用されます。インテリジェントデータ分析タスクの実用的な適用は、私たちの日常生活の中ですべてより深く侵入します。そしてそのようなプログラムの実行は、GPUの助けを借りて最も効果的に実行されます。

私達は私達の顧客、そして学校分析学校の教員および学生のための教員および学生に感謝し、そして私達の読者が彼らに近づくようになるように私達の読者を誘う

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