图形处理单元 - 计算功能及其架构

在计算设备中，我们有一个处理数据的处理单元。该单元被称为中央处理单元。本机的主要任务包括数据的编码和解码，数据存储，数据的存储，数据，数据执行等。的频率中央处理器确定设备的处理速度。在处理大量数据时，它需要更大的内存存储。今天，随着图像处理技术的增加，我们正在享受高清图片，清晰的图形等。这些技术所需的数学操作非常庞大并且需要更快的处理单元。为了克服这一点，图形处理单元（GPU）进入了敏捷。

什么是图形处理单元？

处理单元用于在计算设备中进行计算。随着技术概念的出现，如3d图像，高清视频流，图形等。为了在硬件设备上实现这些概念，必须执行大而复杂的数学操作，并且具有更大的速度。

中央处理单元，但它具有高频不能有效地处理这种大规模的计算。因此，引入了用于执行具有高频率的更大计算的专用处理单元。该处理单元称为图形处理单元。GPU是一种专用电子设备，主要用于基于计算机图形和图像处理的计算。这些都是嵌入的SOC.与微处理器或主处理器一起使用或作为具有专用内存单元的独立芯片。

计算功能

对于与3D计算机图形有关的计算，GPU在其设计中使用了现有的晶体管。围绕3D图形的计算包括几何操作，如将顶点旋转和平移到不同的坐标系统、纹理映射和多边形渲染。许多最近的GPU功能还包括CPU的功能，过度采样和插值技术，以减少混叠。

今天在GPU的使用情况下，在深度学习和机器学习技术的增加中，在使用GPU方面存在巨大增加。要训​​练深度学习模型，必须进行更大数量的复杂计算。GPU的使用使得机器学习模型的培训更加容易。

发现图形处理单元比CPU快250倍。在GPU加速视频解码中，GPU执行视频解码过程和视频后处理的部分。此目的的常用API是DXVA，VDPAU，VAAPI，XVMC，XVBA。此处DXVA用于基于Windows的操作系统，其余适用于基于Linux和UNIX等操作系统。XVMC只能解码使用MPEG-1和MPEG-2编码的视频。

GPU可以执行的视频解码流程如下-

• 运动补偿
• 逆离散余弦变换
• 反向修改离散余弦变换。
• 环路去块滤波器
• 帧内预测
• 逆量化
• 可变长度解码
• 空间 - 颞脱离
• 自动互补源检测
• 比特流处理
• 完美的像素定位

图形处理单元架构

GPU通常用作CPU和CPU的协处理器。由此，CPU可以以更高的频率执行通用科学和工程计算。这里，代码的耗时和计算密集部分被移动到GPU上，而剩余的代码仍然适用于CPU。GPU对代码进行并行处理，从而提高了系统的性能。这种类型的计算被称为混合计算。

与CPU包含2到8个CPU内核不同，GPU是由数百个更小的内核组成的。所有这些核心在并行处理中协同工作。为了有效地利用GPU并行计算架构的功能，NVIDIA的应用开发者设计了一种并行编程模型，叫做“CUDA”。

GPU架构基于其模型而不同。GPU的常规架构包括多个处理集群。这些群集包含多个流式多处理器。这里，每个流媒体多处理器包含一层层-1指令高速缓存以及其相关核心。

GPU形式

根据其功能和处理方法，市场上有不同形式的GPU。GPUIN个人电脑有两种主要形式 - 专用显卡，集成图形。专用显卡也称为离散GPU。集成图形也称为统一的内存架构，共享图形解决方案。

大多数GPU的设计都是考虑到它们的应用，比如3D图形处理、游戏等，geforcetx专为游戏设计，Nvidia Titan专为云计算设计，Nvidia Quadro专为工作站和3D动画设计，Nvidia Tesla专为云工作站和人工智能训练设计，Nvidia Drive PX专为自动车设计等…

专用显卡

具有专用GPU的系统被称为“DIS系统”。这里专门的是这些GPU芯片具有专用的事实内存专门用于卡。这些通常使用诸如PCI Express或加速图形端口的扩展插槽与主板接口。这些芯片很容易替换或升级。由于尺寸和重量约束，便携式计算机上的专用GPU通过非标准插槽接口。

集成图形处理单元

这种类型的GPU没有一个专用的RAM单元。相反，它使用计算机内存的一部分来进行操作。这个GPU可以集成到主板上，或者作为其芯片组的一部分，或者与CPU建立在相同的芯片上。这些显卡的容量比专用显卡小，但实现成本更低。Intel HD Graphics和AMD Accelerated processing Unit就是这种GPU的例子。

混合图形处理

此GPU的功能位于专用显卡和集成显卡之间。这使用了一部分系统存储器，并且还具有小专用内存缓存。该专用缓存弥补了RAM的高延迟。ATI的超内存和NVIDIA的TurboCache是​​常用的混合图形处理单元。

流处理和一般处理GPU

这些是普遍称为GPGPU的。通用图形处理单元通常用作修改的流处理器以执行计算机内核。使用此概念现代图形加速器着色器的大规模计算能力用作通用计算电源。对于大规模的矢量操作，这种方法比简单的CPU提供更高的性能。

外部GPU.

类似于大的外部硬盘驱动器，该图形处理单元也存在于计算机单元的外部。这些也与笔记本电脑外部连接。笔记本电脑通常具有良好的RAM和足够强大的CPU。而不是强大的图形处理器笔记本电脑嵌入了更强大但更节能的板载图形芯片。这些不足以执行游戏图形并且不支持更高的图形游戏。因此，这种外部GPU与笔记本电脑一起使用，以获得更高的性能。

随着对高图形和良好图像分辨率的需求不断增加，对更强大的GPU的需求也在增加。随着强大的GPU的可用性，在机器学习和深度学习之类的高处理技术领域可以实现更多更多。GPU还加快了博彩行业的巨大繁荣。已经推出了许多高图形游戏，这充分利用了GPU的力量。哪种GPU可以在笔记本电脑外部附加？

常见问题解答

1）。是一个gpu一个图形卡吗？

计算设备上存在的图形卡是整个硬件部分。而GPU是图形卡上存在的芯片。

2）。哪个是更快的CPU或GPU？

今天，GPU可提供更大的内存单元，更高的处理电源和更大的内存带宽与传统的CPU相比。因此，发现GPU比CPU快约50到100倍。

3）。GPU有多少核心？

GPU确实并行计算。它有数百个较小的核心在一起工作。这种大规模的并行计算为GPU提供了优越的计算能力。

4）。RTX还是GTX更好？

与GTX 1080 TI相比，RTX 2080具有更新的技术并提供更好的性能。与GTX相比，RTX成本较低。

5）。GPU可以替换CPU吗？

GPU比CPU快。他们一次执行许多任务来执行这项任务。但它只能执行某些更高的频率操作和所有其他执行，如中断的操作，数据存储由CPU完成。不，GPU无法替换CPU。