Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. - central processing unit ), так и GPU (англ. - graphics processing unit ) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.

CPU

Основная задача CPU, если говорить простыми словами, это выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время. CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько таких цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней, и именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера .

GPU

Основная функция GPU - рендеринг 3D графики и визуальных эффектов, следовательно, в нем все немного проще: ему необходимо получить на входе полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций, на выходе выдать координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач, следовательно, он содержит большой объем памяти, но не такой быстрой, как в CPU, и огромное количество исполнительных блоков: в современных GPU их 2048 и более, в то время как у CPU их количество может достигать 48, но чаще всего их количество лежит в диапазоне 2-8.

Основные отличия

CPU отличается от GPU в первую очередь способами доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый - если из памяти читается тексел текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью похожая ситуация - пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Также графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь 128–256 килобайт. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате GPU доступна в разы большая пропускная способность, что также весьма важно для параллельных расчетов, оперирующих с огромными потоками данных.

Есть множество различий и в поддержке многопоточности: CPU исполняет 1– 2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а GPU может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук! И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.

В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками. Вышеописанное устройство схематично изображено ниже:

Разница в скорости вычислений

Если CPU - это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU - это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на GPU независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Данным отличием успешно пользуются майнеры биткоинов.

Майнинг Bitcoin

Суть майнинга заключается в том, что компьютеры, находящиеся в разных точках Земли, решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины . Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды в 25 биткоинов за раз. Так как скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков, получается, что GPU значительно лучше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины. Дело даже дошло до сооружения целых ферм из видеокарт.

Немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными

Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них - финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных - информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.

Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.

Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.

Что такое GPU

Архитектура современных графических карт строится на основе масштабируемого массива потоковых мультипроцессоров. Один такой мультипроцессор содержит восемь скалярных процессорных ядер, многопоточный модуль инструкций, разделяемую память, расположенную на чипе (on-chip).

Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.

Анализ финансовых данных на GPU

В финансовом анализе применяется множество мер и показателей, расчет которых требует серьезных вычислительных мощностей. Ниже мы перечислим некоторые из них и сравним быстродействие при их обработке, показанное «обычным» процессоромо Intel Core 2 Quad CPU (Q6700) c тактовой частотой 2,66 ГГц и размером кэша 4096 килобайт, а также популярных графических карт.

Экспонента Херста

Мера, называемая экспонентной Херста, используется в анализе временных рядов. Эта величина уменьшается в том случае, если задержка между двумя одинаковыми парами значений во временном ряду увеличивается. Изначально это понятие применялось в гидрологии для определения размеров плотины на реке Нил в условиях непредсказуемых дождей и засух.

Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):

Модель Изинга и метод Монте-Карло

Еще одним инструментом, перекочевавшим в сферу финансов на этот раз из физики, является модель Изинга . Эта математическая модель статистической физики предназначена для описания намагничивания материала.

Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N - число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса - рассматривается его поведение при большом числе атомов N.

В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.

Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.

Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.

Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.

Ускорение с помощью нескольких GPU

Для ускорения обработки данных также используются кластеры GPU-устройств - в данном случае исследователи собрали кластер из двух карточек Tesla C1060 GPU, коммуникация между которыми осуществлялась через Double Data Rate InfiniBand.

В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.

Заключение

Эксперименты показывают, что использование графических процессоров может приводить к существуенному повышению производительности финансового анализа. При этом выигрыш в скорости по сравнению с использованием архитектуры с CPU может достигать нескольких десятков раз. При этом добиться еще большего повышения производительности можно с помощью создания кластеров GPU - в таком случае она растет практически линейно.

Привет, друзья.

Вы любите поиграть в реалистичные игры на компе? Или посмотреть фильм в качестве, при котором четко видно каждую мелочь? Значит, вы должны представлять, что такое gpu в компьютере. Ничего о нем не знаете? Моя статья поможет вам избавиться от этого недоразумения;-).

GPU - это не видеокарта

Неизвестное для многих сочетание букв подразумевает под собой понятие «graphics processing unit», что на нашем языке означает графический процессор. Именно он отвечает за воспроизведение картинки на вашем железе, и чем лучше его характеристики, тем качественнее будет изображение.

Всегда считали, что эти функции выполняет ? Вы, конечно, правы, но она является комплексным устройством, и главным ее компонентом выступает как раз графический проц. Он может существовать и автономно от видюхи. Об этом поговорим немного позже.

GPU: не путать с CPU

Несмотря на сходство аббревиатур, не путайте предмет нашего разговора с (Central Processor Unit). Да, они похожи, как в названии, так и в функциях. Последний тоже может воспроизводить графику, правда, слабее в этом деле. Все же это абсолютно разные устройства.

Они отличаются архитектурой. CPU является многоцелевым девайсом, который отвечает за все процессы в компьютере. Для этого ему хватает нескольких , с помощью которых он последовательно обрабатывает одну задачу за другой.

В свою очередь, GPU изначально разработан как специализированное устройство, предназначенное для выполнение графического рендеринга, с высокой скоростью обрабатывающее текстуры и сложные изображения. Для таких целей его оснастили многопоточной структурой и множеством ядер, чтобы он работал с большими массивами информации единовременно, а не последовательно.

В виду этого преимущества, лидеры среди производителей видеоадаптеров выпустили модели, в которых графические процессоры могут стать усовершенствованной заменой центральным. У бренда nVidia такой девайс называется GTX 10xx, а у его главного конкурента AMD - RX.

Виды графических процев

Чтобы вы могли ориентироваться на рынке GPU, предлагаю ознакомиться с видами этого устройства:

• Дискретный. Входит в состав видеоадаптера. Подключается к системной плате через специально отведенный разъем (чаще всего PCIe или AGP). Имеет собственную оперативную память. Вы требовательный геймер или работаете со сложными графическими редакторами? Берите дискретную модель.

• Интегрированный (IGP). Раньше впаивался в материнскую плату, теперь встраивается в центральный процессор. Изначально не годился для воспроизведения реалистичных игр и тяжелых графических программ, однако новые модели справляются с этими задачами. Все же учтите, что такие чипы несколько медлительнее, потому что не имеют личной оперативки и обращаются к памяти CPU.

• Гибридная графическая обработка. Это 2 в 1, то есть когда в компьютере устанавливается и первый вид, и второй вид GPU. В зависимости от выполняемых задач, включается в работу или один, или другой. Однако бывают ноутбуки, в которых могут работать сразу 2 вида устройств.
• Внешний тип. Как несложно догадаться, это графический процессор, расположенный снаружи компа. Чаще всего такую модель выбирают обладатели ноутбуков, которым сложно впихнуть в свое железо дискретную видеокарту, но очень хочется получить достойную графику.

Как выбирать?

Когда будете подбирать для себя видеоадаптер, обращайте внимание на такие характеристики:

• Тактовая частота. Указывается в мегагерцах. Чем цифра выше, тем больше информации за секунду сможет обработать устройство. Правда, не только она влияет на его результативность. Архитектура также имеет значение.
• Число вычислительных блоков. Они призваны обрабатывать задачи - шейдеры, отвечающие за вершинные, геометрические, пиксельные и универсальные расчеты.

• Быстрота заполнения (филлрейт). Этот параметр может рассказать, с какой скоростью GPU может вырисовывать картинку. Он делится на 2 вида: пиксельный (pixel fill rate) и текстурный (texel rate). На первый влияет количество ROP-блоков в структуре проца, а на второй - текстурных (TMU).

Обычно в последних моделях GPU первых блоков меньше. Они записывают рассчитанные видеоадаптером пиксели в буферы и смешивают их, что по-умному называется блендинг. TMU выполняют выборку и фильтрацию текстур и другой информации, требуемой для выстраивания сцены и общих расчетов.

Геометрические блоки

Раньше на них никто не обращал внимания, потому что виртуальные игры имели простую геометрию. Этот параметр стали учитывать после появления в DirectX 11 тесселяции. Не понимаете, о чем я? Давайте по порядку.

Является средой (набором инструментов) для написания игр. Чтобы вы ориентировались в теме, скажу, что последняя версия продукта - 12-я, которая вышла в 2015 году.

Тесселяция - это деление плоскости на части для заполнения их новой информацией, что повышает реализм игры.

Таким образом, если вы захотите с головой окунуться в атмосферу Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2 и т. п., при выборе GPU учитывайте количество геометрических блоков.

Память

Собрались брать новую видеокарту? Значит, вам нужно учесть еще несколько характеристик оперативки:

• Объем. Важность RAM несколько переоценена, так как не только ее емкость, но также тип и свойства влияют на производительность карты.
• Ширина шины. Это более весомый параметр. Чем шире, тем больше информации сможет отправить память чипу и наоборот за определенное время. Для воспроизведения игр необходимо минимум 128 бит.
• Частота. Тоже определяет пропускную способность оперативки. Но учтите, что память с 256-битной шиной и частотой 800(3200) МГц работает продуктивнее, чем со 128 битами на 1000(4000) МГц.
• Тип. Не буду грузить вас лишней информацией, а лишь назову оптимальные на сегодня типы - это GDDR 3 и 5 поколения.

Немного об охлаждении

Задумали установить мощный чип? Сразу позаботьтесь о дополнительном охлаждении в виде радиаторов, кулеров, а если собираетесь регулярно выжимать из девайса все соки, можно подумать и над жидкостной системой.

В целом, следите за температурой видюхи. Помочь в этом вам может программа GPU-Z и т. п., которая помимо этого параметра расскажет все об устройстве.

Конечно, современные видеокарты оснащаются защитной системой, которая вроде бы не допускает перегрева. Для разных моделей предельная температура отличается. В среднем, она составляет 105 °C, после чего адаптер сам выключается. Но лучше поберечь дорогой девайс и обеспечить вспомогательное охлаждение.

Привет ребята. Сегодня мы будем говорить про GPU Speed — я расскажу простыми словами что это. Ну для начала разберем само название, GPU это графический процессор или по-простому видеокарта ваша, кстати расшифровывается как Graphics Processing Unit. Второе слово это Speed и оно означает скорость. Какой вывод? GPU Speed означает скорость видеокарты.

Но что означает скорость видеокарты? Вот и я подумал.. скорость, как бы такого понятия нет. Есть частота видюхи, то есть графического процессора. И чем выше эта частота, тем соответственно быстрее работает видюха.

Я пошел в интернет чтобы немного прояснить эту ситуацию и.. вот что узнал, смотрите, вот нашел такую картинку:

На картинке фирменная прога от Asus, это GPU Tweak II. И я так понимаю что прога позволяет переключать режимы видюхи. И вот смотрите, на картинке написано 122%, верно? Что это означает? А означает то, что видюха работает на 22% производительнее чем обычно. То есть некий такой разгончик себе. И справа сразу мы видим температуру, чтобы смотреть как там дела, ведь при разгоне температура повышается все таки.

То есть первый реальный случай где может быть GPU Speed — это фирменная прога по настройке видюхи, обычно в ней идут всякие режимы, там игровой, офисный, тихий режим, и может еще какие-то. И вроде даже можно создать собственный режим.

Вот я нашел еще одну картинку, тут все таже прога, но уже 137% стоит:

И вверху видите выбран режим Gaming Mode, то есть игровой режим.

GPU Speed 100 — это нормально?

Значит ребята, в интернете видел сообщения некоторых, они спрашивают GPU Speed 100 это нормально или нет? Ну тут вопрос не совсем ясный мне, да и должен признаться я не особо разбираюсь в видеокартах.. Но есть серьезная причина, по которой я решил написать.

Значит смотрите, при простое видеокарта также может скидывать частоту как это умеет делать процессор? Я посмотрел в интернете — вроде умеет. Но что это значит, когда видеокарта в простое загружена на все 100 процентов? А тут ребята не все так просто. Я могу ошибаться, но не так много есть программ, которые нагружают именно видеокарту, а не как обычно процессор. То есть если проге нужна мощь, то обычно она берет себе процессор, верно? Но не видеокарту, я конечно не имею ввиду игры.. если игра грузит видюху, то я думаю это нормально как бэ. Но знаете к чему я клоню? Да вот к тому, что может быть это.. майнер. Есть такие вирусы, которые используют мощь видюхи в своих целях. Некоторые это делают нагло и поэтому это сразу заметно, а некоторые используют чучуть только производительности и делают так, чтобы это было незаметно..

Еще раз — то есть вирус использует не процессор, как это делают большинство и вирусов и обычных программ, а в первую очередь именно видюху. Или вернее графический процессор. Таким образом они майнят там что-то, типа биткоины какие-то добывают, зарабатывают что ли, непонятно. Можете поискать в интернете про майнеры, такие вирусы как бы не редкость, в интернете куча сообщений о том что какой-то процесс грузит без причины так комп.

В общем если видеокарта загружена на 100 процентов в простое, то первым делом я бы проверил комп на вирусы. Для этого я советую вам использовать утилиту Dr.Web CureIt!, ее скачать можно вот тут (это офф сайт):

Кстати вот я могу ошибаться.. но смотрите на картинку:

Видите, там где GPU Speed, то там 100%, а вот там где VRAM Usage, то там 1%. Повторюсь, что я не особо понимаю в видеокартах, но мне кажется что это странная ситуация, когда графический процессор нагружен на все 100%, а вот видеопамять (это VRAM Usage) вообще не используется.. Вот это ситуация как мне кажется подозрительная.

Fan Speed GPU это что?

Fan Speed означает скорость вентилятора, это относится к охлаждению. И если в Fan Speed GPU показываются проценты, то это означает на сколько работает система охлаждения видеокарты. Просто могут быть не проценты а RPM — это количество оборотов вентилятора. Вот например прога от AMD Radeon Settings и тут есть такой вот показатель, правда просто Fan Speed, без GPU, в общем смотрите:

А вот прога снова GPU Tweak II и тут есть Fan Speed и как я понимаю можно регулировать в процентах:

Вот такие дела ребята, надеюсь что инфа была вам полезна, ну а если что не так, то извините! Удачи вам и пусть у вас все будет хорошо!

Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?

В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.

CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют "мозгом" компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.

Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.

Также можно сказать, что GPU - это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели - рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.

Отличие CPU и GPU

Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.

Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.

Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.

Вычисления на GPU

Даже несмотря на то, что графические процессоры предназначены для рендеринга, они способны на большее. Обработка графики - это только вид повторяющихся параллельных вычислений. Другие задачи, такие как майнинг Bitcoin и взломы паролей полагаются на одни и те же виды массивных наборов данных и простых математических вычислений. Именно поэтому некоторые пользователи используют видеокарты для не графических операций. Такое явление называется GPU Computation или же вычисления на GPU.

Выводы

В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.