Исследование возможностей для работы с графикой у процессоров различного типа - Студенческий научный форум

XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Исследование возможностей для работы с графикой у процессоров различного типа

Клетсков Р.А. 1, Абрамова О.Ф. 1
1ВПИ (филиал) ВолгГТУ
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Введение

Сегодня покупателю доступен очень разнообразный выбор процессоров для различного рода работ, в частности и для работы с графикой. Именно поэтому важно знать, какие особенности и возможности есть у каждого из них.

На данный момент принято выделять два главных вида процессоров: CPU (англ. — centralprocessingunit) и GPU (англ. — graphicsprocessingunit). Между этими двумя процессорами есть много общего, но их главное отличие заключается в решении разных по типу задач.

GPU (graphics processor unit) представляет собой тип процессора, который создан прежде всего для выполнения вычислений и работы с графикой. Именно их предпочтительнее использовать для работы с графикой.

Но почему GPU все же лучший выбор для работы с графикой? Какие особенности у графических процессоров? И почему же они являются наиболее эффективными для работы и обработки графики, нежели центральные процессоры?

Архитектура GPU и CPU

Различия в архитектуре этих процессоров связанны, прежде всего, в изначальной постановке задач перед CPU и GPU. Именно это привело к разной архитектуре этих двух процессоров – многоядерность против высокой частоты.

CPU — это центральный процессор компьютера. CPU является для компьютерамозгом, в котором происходит большинство вычислений. Основная задача CPU - это выполнение списка задач за максимально малое количество времени. Каждая задача в потоке зависит от следующей за ней и благодаря этому в данных процессорах так мало исполнительных блоков, а основной упор делается на максимально быстрое выполнение

Графический процессор (GPU) — это микросхема, которая способна выполнять достаточно быстрые математические вычисления, которые в основном предназначены для представления изображений, но в последнее время активно используемые в майнинге. 

GPU являются более мощными по сравнению с CPU. Несмотря на то, что каждое ядра GPU работает медленнее ядра CPU, ядро графического процессора все равно будет более производительней в выполнении не сложных задач, которые предназначены, прежде всего для отображения графики. Почему же так получается? Для этого можно сравнить архитектуру двух процессоров. Графические процессоры спроектированы таким образом, что они имеют огромное количество ядер, которые способны работать одновременно. Например, в настоящее время в GPU может находиться более 2000 ядер, в то время как у CPU количество ядер чаще всего достигает 2-8. Это и является основным отличием их архитектур.

Архитектура CPU:

Рис. 1 – архитектура CPU

Центральный процессор создан для работы с последовательными задачами. Он принимает решения в соответствии с тем, какие указания поступают ему от программы.

Архитектура GPU:

Рис. 2 – архитектура GPU

В свою очередь графический процессор создан для выполнения параллельных задач, а так же способен производить огромное количество однотипных вычислений.

Возможности

Тактовая частота является основной характеристикой PU. Чем больше частота, тем быстрее происходят вычисления. Благодаря этому программы будут работать быстрее, и работа с ними будет более удобной. Разница в скорости вычисления у процессоров очевидна, графический процессор выполнит их быстрее.

Изначально, GPU 1-ого поколения стали появляться в конце 90-х годов. Это было связанно с возрастающей популярностью компьютерных игр. Так как для их хорошей работоспособности требовалось более высокое потребление вычислительных ресурсов. Но у таких графических процессоров была одна основная проблема, низкая точность вычисления. GPU 1-ого поколения были способны вычислять только лишь 16-битные числа с фиксированной запятой, так же у них отсутствовали возможности программирования. Данную проблему удалось решить ближе к 2003 году. Тогда у графических процессоров впервые за все время появилась возможность вычислять числа с 32- разрядной точностью.

Самые первые шейдеры создавались на ассемблере GPU, их длина не превосходила 20-25 команд, также не было поддержки команд переходов, а вычисления производились лишь в формате с фиксированной точкой. Так как популярность в использовании шейдеров росла, то стали появляться высокоуровневые шейдерные языки, например, Cg от NVIDIA и HLSL от Microsoft, а вместе с этим увеличивалась и максимальная длина шейдера.

Разработка GPU не стоит на месте и именно поэтому современные GPU включают в себя поддержку программ построения теней, которые так же могут управлять вершинами и текстурами. В наши дни GPU используют большое количество своих транзисторов, для того чтобы совершать вычисления, которые используются для того, чтобы работать с 3D графикой. Также они способны управлять многими операциями, которые может поддерживать центральный процессор. Это в свою очередь делает графический процессор более универсальным, в сравнении с CPU. Но помимо 3D графики приходиться работать и с 2D. Исходя из этого, современные графические процессоры помимо 3D графики включают в себя 2D-акселератор, а также возможность кадрового буфера. 2D-акселератор – это своего рода графический ускоритель, созданный для обработки двумерных графических данных.

Основные функции GPU:

Работа с 2-D или 3-D графика

Цифровой выход к мониторам плоскопанельного дисплея

Отображение и создание текстур, их редактирование

Поддержка приложения графического программного обеспечения высокой интенсивности, такого как AutoCAD

Рендеринг многоугольников и многие другие.

Так же в настоящее время распространена возможность более быстрого и ускоренного вычисления. На чем основывается данная возможность и как она реализована? Быстрые GPU вычисления – это совместная работа 2-ух видов процессора: CPU и GPU. Данная возможность создана для того, чтобы сделать исследования, аналитику и создание приложений более быстрой процедурой, на которую будет тратиться значительно меньше времени. Эти ускорители первый раз были продемонстрированы и представлены достаточно известной компанией NVIDIA в 2007 году.

Заключение

Современные графические процессоры позволяют выполнять обширное количество задач по обработке графики и обеспечивают более высокую производительность, по сравнению с CPU. Графические процессоры более производительны за счет своей архитектуры. Возможность параллельного выполнения нескольких задач сразу намного эффективней, чем последовательное выполнение задач центральным процессором.

Графические процессоры имеют довольно-таки обширную историю развития. Они продолжают развиваться и по сей день. В настоящее время идет глубокое усовершенствование графических процессоров. Появляются все новые и новые возможности, улучшаются старые и убирают ненужные. Для увеличения скорости работы увеличивают количество ядер в процессоре, добавляют возможность совместной работы CPU и GPU для более быстрой обработки данных. Но графические процессоры способны не только на обработку графики. Они могут использоваться для анализа больших данных, обучение ИИ и в других задачах. Функционал GPU велик и он будет расширяться со временем.

Библиографический список

1. https://www.overclockers.ua/video/gpu-evolution/ [Электронный ресурс]

2. https://ru.bmstu.wiki/GPU_(Graphics_Processing_Unit) [Электронный ресурс]

3. Абрамова О.Ф. Компьютерная графика: конспект лекций для студентов направлений 230100.62 «Информатика и вычислительная техника» и 231000.62 «Программная инженерия» [Электронный ресурс]: учеб. пособие / О.Ф. Абрамова; ВПИ (филиал) ВолгГТУ // Учебные пособия: сб. Серия «Естественнонаучные и технические дисциплины». Вып. 3. - 1 электрон. опт. диск (CD-ROM); формат pdf. - Волжский, 2012. - 165 с.

4. https://gitjournal.tech/cpu-i-gpu-v-chem-raznica/ [Электронный ресурс]

5. Ребро И. В. Формирование инженерного мышления в процессе организации профессиональной ориентации у школьников [Электронный ресурс] / И.В. Ребро, Д.А. Мустафина, Г.А. Рахманкулова, О.Ф. Абрамова, Е.А. Перевалова, Т.А. Матвеева, Н.А. Соколова // Современные проблемы науки и образования : электрон. науч. журнал. - 2019. - № 3. – Режим доступа : https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=28830.

6. https://tproger.ru/articles/cpu-and-gpu/ [Электронный ресурс]

Просмотров работы: 123