計算機 - 圖形處理單元 (GPU)

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什麼是圖形處理單元 (GPU)？

圖形處理是一種專門為計算而發展起來的高階技術。圖形處理單元 (GPU) 是一種先進且專門的處理器，它為機器學習、深度學習、遊戲、內容創作以及許多其他相關技術提供了計算可能性。

圖形處理單元 (GPU) 是一種專門的電子電路，可加速計算機圖形和影像處理。GPU 可用於非圖形計算，例如神經網路和加密貨幣。

GPU 最初是為了加快 3D 影像的渲染而開發的。它們逐漸變得更加適應性和可程式設計性，並擴充套件了其功能。這使圖形程式設計師能夠使用先進的照明和陰影方法生成更引人入勝的視覺效果和逼真的場景。在其他應用程式中，GPU 最廣泛地用於顯著處理高效能計算 (HPC)、深度學習和其他領域。

GPU 的重要意義

GPU 主要用於加速即時 3D 圖形應用程式，例如遊戲。然而，隨著 21 世紀的開始，計算機專家認識到 GPU 可以解決世界上一些最複雜的計算問題。

這一認識開啟了通用 GPU 時代。圖形技術現在正被用於解決更廣泛的挑戰。如今的 GPU 比以往任何時候都更具可程式設計性，使它們能夠為標準圖形渲染之外的廣泛應用程式提供動力。

GPU 具有以下重要意義 -

遊戲中的 GPU

電子遊戲變得越來越計算密集，具有超逼真的圖形和廣闊、複雜的虛擬遊戲世界。隨著 4K 螢幕和高重新整理率等先進顯示技術的出現，以及虛擬現實遊戲的興起，對圖形處理的需求正在迅速增長。GPU 能夠渲染 2D 和 3D 圖形。憑藉更好的圖形效能，遊戲可以在更高的解析度、更快的幀速率或兩者兼具的情況下進行播放。

影片編輯和內容創作中的 GPU

GPU 為並行處理提供了一種計算解決方案，具有內建的 AI 功能和複雜的加速功能，可更快地執行並在更高定義的格式中更輕鬆地渲染影片和圖形。

機器學習中的 GPU

人工智慧和機器學習是 GPU 技術最有趣的應用之一。由於 GPU 具有巨大的計算能力，因此它們可以在利用 GPU 高度並行性質的工作負載（例如影像識別）中提供顯著的加速。當今許多深度學習解決方案都依賴於 GPU 與 CPU 協同工作。

GPU 如何工作？

GPU 非常適合需要大量資料和重複計算的任務或程式。GPU 具有類似的取指令-譯碼-執行週期，其設計方式使其能夠同時處理數千個執行緒，使其非常適合並行處理任務 -

• 取指令 - GPU 從其內部儲存器 (VRAM) 中獲取要執行的指令。
• 譯碼 - 流式多處理器 (SM) 的控制單元對指令進行譯碼。每個 SM 可以同時處理多個指令並將它們分配給可用的核心。
• 執行 - 譯碼後的指令由 SM 中的多個小型核心執行。這些核心執行諸如矩陣乘法和向量運算之類的操作，以進行圖形渲染和機器學習。
• 寫回 - 結果要麼返回到 GPU 記憶體，要麼傳輸到顯示輸出。

總體而言，GPU 工作包括 -

• 並行處理 - 與 CPU 不同，GPU 具有數千個小型核心，這些核心與系統整合以進行並行處理。這使得它對於可以分解成更小部分並對其應用並行處理的更大更復雜的任務非常有效。
• CUDA 核心 (NVIDIA) 或流處理器 (AMD) - 這些是 GPU 的基本處理單元，可以自行執行程序。現代 GPU 擁有數千個這樣的核心。
• 記憶體 - GPU 具有自己的記憶體，稱為圖形記憶體或 VRAM（影片 RAM）。VRAM 能夠同時執行多項任務。這使它們能夠快速處理和渲染影像。
• 著色器 - 著色器是 GPU 中的專用處理單元。它們專門設計用於執行頂點著色、幾何著色、畫素著色和計算。這些單元支援渲染圖形和計算。
• API - 為了最佳化 GPU，軟體應用程式使用諸如 CUDA 或 OpenCL 之類的程式設計介面來管理和執行並行活動。這些 API 為開發人員提供工具、框架和庫，以幫助他們設計充分利用 GPU 功能的程式。
• 資料和任務並行性 - GPU 能夠在不同的資料集上同時執行資料並行和任務並行。
• SIMD（單指令多資料） - 此範例使 GPU 能夠對多個數據點同時執行相同的操作，使其可用於影像處理和科學計算。
• 任務分配 - 圖形渲染或科學模擬的工作負載被分成不同的較小作業；每個作業都分配給一個單獨的執行緒，然後 GPU 併發執行這些執行緒。此策略大大減少了總處理時間。
• 執行緒執行 - 執行緒是允許併發處理的工作的較小單元；此過程顯示了 GPU 的工作原理。GPU 每次可以支援數千個執行緒。

GPU 的特性

GPU 的一些關鍵特性如下 -

• 並行處理 - GPU 包含數千個專門用於同時執行多個任務的單元。GPU 包含 SIMD，此功能允許 GPU 並行對多個數據點應用相同的操作。
• 記憶體 - GPU 具有自己的記憶體。GPU 影片 RAM 能夠快速訪問資料並更快地傳輸資料。
• 高吞吐量 - GPU 的並行處理功能提供了高吞吐量。
• 著色器 - 著色器允許進行轉換和照明、紋理、陰影和超越圖形渲染的計算任務
• 可擴充套件性 - GPU 可以將系統從幾個核心擴充套件到數千個。
• 軟體生態系統 - GPU 生態系統支援 OpenGL、DirectX 和 Vulkan 等 API，以及 CUDA (NVIDIA) 和 OpenCL 等框架，使開發人員能夠將 GPU 功能用於圖形和通用計算。

GPU 的應用

GPU 最廣泛使用的一些常見應用領域如下 -

• 遊戲 - 遊戲最廣泛地用於即時渲染高解析度和複雜圖形。
• 視覺效果 - 它用於電影和電視節目中，以產生逼真的模擬、3D 動畫和複雜的特效，
• 3D 建模 - CAD 和 3D 渲染應用程式完全依賴於 GPU 進行 3D 建模。
• 人工智慧和機器學習 - 由於 GPU 可以處理複雜的計算；因此，GPU 用於人工智慧和機器學習中以訓練和推斷神經網路。
• 科學計算 - GPU 在物理學、化學、生物學、模擬和資料分析領域非常有用。
• 加密貨幣挖礦 - GPU 用於驗證區塊鏈網路上的交易，解決加密難題。
• 科學計算 - 科學計算包括模擬和資料分析。

GPU 的優勢

GPU 的一些主要優勢如下 -

• 更快的執行速度 - GPU 計算執行速度快，並提供更快的結果。
• 強大的處理能力 - GPU 由數千個小型處理核心組成，這些核心以並行模式執行任務。這種並行處理使 GPU 能夠一次執行多個複雜的處理。
• 可擴充套件性 - GPU 具有很高的可擴充套件性。
• 經濟高效的解決方案 - 圖形處理單元是各種計算任務的經濟高效的解決方案，因為它們消除了對專用處理器或硬體的需求。

• 圖形渲染 - 動畫、電子遊戲和模擬中的高質量3D視覺效果和視覺特效都是使用GPU計算進行渲染的。

GPU的缺點

GPU的一些主要缺點如下：

• 複雜性 - 開發能夠充分利用GPU功能的應用程式非常困難，需要掌握專業的程式語言和框架。
• 單執行緒效能有限 - GPU的小核心在單執行緒任務方面不如CPU核心強大。
• 記憶體限制 - GPU記憶體有限，這可能會阻礙需要大量記憶體訪問的任務。
• 相容性和驅動程式問題 - 更新GPU驅動程式對於最佳化GPU效能至關重要。