آنچه در این مقاله می‌خوانید
- واحد پردازش گرافیکی (Graphics processing unit) یا همان GPU چیست؟ این پردازنده، پردازنده تخصصی است که در اصل برای تسریع رندر گرافیکی طراحی شده است. پردازنده‌های گرافیکی ممکن است با CPU رایانه ادغام شوند یا به‌عنوان واحد سخت‌افزاری مجزایی ارائه گردند.
فناوری پردازش گرافیک در دنیای رایانش تکامل یافته است و مزایای منحصر به‌فردی دارد. جدیدترین واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) امکانات جدیدی را در زمینه بازی، تولید محتوا، یادگیری ماشین و موارد دیگری ارائه می‌کند.
GPU چیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
واحد پردازش گرافیکی یا به اختصار GPU به یکی از مهم‌ترین انواع رایانش، هم برای رایانش شخصی و هم برای رایانش تجاری تبدیل شده است. GPU که برای پردازش موازی طراحی شده، کاربرد گستردهای در گرافیک و رندر ویدیو دارد. اگرچه پردازنده‌های گرافیکی بیشتر به‌خاطر قابلیت‌های‌شان در پردازش بازی شناخته می‌شوند اما برای استفاده در تولید خلاقانه و هوش مصنوعی (artificial intelligence) محبوب‌تر هستند.
در ابتدا پردازنده‌های گرافیکی برای تسریع رندر گرافیک سه‌بعدی طراحی شده بودند. آن‌ها با گذشت زمان منعطف و برنامه‌ریزی شده‌اند و قابلیت‌های خود را افزایش دادند. این کار به برنامه‌نویسان گرافیک اجازه داد تا جلوه‌های بصری جالب‌تر و صحنه‌های واقعی را با تکنیک‌های پیشرفته نورپردازی و سایه ایجاد کنند. سایر توسعه‌دهندگان نیز شروع به استفاده از قدرت پردازنده‌های گرافیکی کردند تا به‌طور چشمگیری بارهای کاری اضافی را در رایانش با کارایی بالا (high performance computing)، یادگیری عمیق و موارد دیگر تسریع کنند.
کارکرد همزمان GPU با CPU
GPU به‌عنوان مکملی برای واحد پردازش مرکزی (central processing unit) تکامل یافته است. در حالی که CPU از طریق نوآوری‌های معماری، ارتقا سرعت پردازش (clock speeds) و هسته‌های مکمل به افزایش عملکرد خود ادامه داده‌اند و GPU برای سرعت‌بخشیدن به حجم کاری گرافیکی کامپیوتری طراحی شده است. با دانستن نقش CPU در مقابل GPU هنگام خرید سیستم می‌توانید از هر دو واحد نهایت استفاده را ببرید.
تفاوت GPU با کارت گرافیک چیست؟
در حالی که واژه‌های واحد پردازش گرافیکی و کارت گرافیک (video card) اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند؛ تمایز ظریفی بین این اصطلاحات وجود دارد. کارت گرافیک مثل مادربردی که حاوی CPU است برد اضافی دارد که جای GPU است. این برد همچنین شامل مجموعه‌ای از اجزای مورد نیاز برای عملکرد GPU و اتصال آن به بقیه سیستم است.
پردازنده‌های گرافیکی دو نوع یکپارچه و گسسته دارند. واحد پردازش گرافیکی یکپارچه به هیچ‌وجه روی کارت جداگانه عرضه نمی‌شود و در عوض همراه با CPU تعبیه شده است. GPU گسسته یک تراشه متمایز است که بر روی برد مدار خود نصب می‌شود و معمولاً به بخش PCI Express متصل می‌شود.
واحد پردازش گرافیک یکپارچه
اکثر پردازنده‌های گرافیکی موجود در بازار شامل گرافیک یکپارچه هستند. CPU که دارای GPU کاملاً یکپارچه در مادربرد خود است امکان ساختن سیستم‌های ظریف‌تر و سبک‌تر، کاهش مصرف برق و هزینه‌های سیستم را فراهم می‌کند.
واحد پردازش گرافیک گسسته
بسیاری از برنامه‌های رایانشی می‌توانند با پردازنده‌های گرافیکی یکپارچه به‌راحتی اجرا شوند. با این حال برای برنامه‌های کاربردی با منابع فشرده‌تر که نیازهای عملکردی گستردهای دارند؛ GPU گسسته (که گاهی اوقات کارت گرافیک اختصاصی نامیده می‌شود) مناسب‌تر است.
این پردازنده‌های گرافیکی با مصرف انرژی اضافی و ایجاد گرمای مضاعف قدرت پردازش را بالا می‌برند. پردازنده‌های گرافیکی گسسته معمولاً برای اجرای حداکثر عملکرد خود به خنک‌کننده مجزا نیاز دارند.
پردازنده‌های گرافیکی امروزی را بیش از هر زمان دیگری می‌توان برنامه‌ریزی کرد تا طیف گستردهای از برنامه‌ها که فراتر از رندر گرافیکی سنتی هستند اجرا شوند.
در چه مواردی از GPU استفاده می‌شود؟
در دو دهه پیش اولویت استفاده از پردازنده‌های گرافیکی با سرعت‌بخشیدن به برنامه‌های گرافیکی سه‌بعدی در لحظه مانند بازی‌ها بود. با این حال دانشمندان کامپیوتر با شروع قرن بیست‌ویکم متوجه شدند که پردازنده‌های گرافیکی توان حل برخی از سخت‌ترین مشکلات رایانشی جهان را دارند.
این اتفاق باعث شد واحد پردازش گرافیکی جنبه کلی نیز داشته باشد. امروزه فناوری گرافیک بیش از پیش برروی مشکلات به‌شکل گستردهای اعمال می‌شود. پردازنده‌های گرافیکی امروزی بیش از هر زمان دیگری برنامه‌ریزی می‌شوند و انعطاف‌پذیری دارند تا طیف وسیعی از برنامه‌ها را که رندر فراتری از گرافیک سنتی دارند؛ تسریع کنند.
پردازنده‌های گرافیکی در بازی
بازی‌های ویدیویی با گرافیک بیش از حد واقع‌گرایانه و جهان‌های وسیع و پیچیده درون بازی از لحاظ رایانشی فشرده‌تر شده‌اند.
تقاضا برای پردازش گرافیکی با پیشرفت فناوری‌های نمایشگر مانند صفحه نمایش 4K و افزایش سرعت پردازش (high refresh rates) همراه با ظهور بازی‌های واقعیت مجازی، به‌سرعت در حال افزایش است. پردازنده‌های گرافیکی قادر به رندر گرافیک به دو صورت دو بعدی و سه‌بعدی هستند. با عملکرد گرافیکی بهتر می‌توان بازی‌ها را با وضوح بالاتر و با تغییر فریم (frame rates) سریع‌تر بازی کرد.
پردازنده‌های گرافیکی در ویرایش ویدیو و تولید محتوا
سالیان سال ادیتورهای ویدیو، طراحان گرافیک و سایر متخصصان خلاق با رندرهای زمان‌بر که منابع رایانشی را کند می‌کرد و خلاقیت را پایین می‌آورد دست‌وپنجه نرم می‌کردند. امروزه GPU پردازش موازی با قابلیت‌های هوش مصنوعی داخلی و شتاب پیشرفته‌ای را ارائه می‌دهد که رندر ویدیو و رندر گرافیک را در فرمت‌های با کیفیت‌تر نیز سریع و آسان می‌کند.
پردازنده‌های گرافیکی در یادگیری ماشین
به‌کاربردن فناوری GPU در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین یکی از هیجان‌انگیزترین موارد استفاده از آن است. از آن‌جایی که پردازنده‌های گرافیکی، قابلیت رایانشی فوق‌العاده‌ای دارند؛ می‌توانند به بارهای کاری سرعت باورنکردنی ببخشند که از دیگر قابلیت‌های GPU نیز مانند تشخیص تصویر استفاده می‌کنند. بسیاری از فناوری‌های یادگیری عمیق امروزی به پردازنده‌های گرافیکی که با CPU کار می‌کند متکی است.
- GPU چیست و چه تفاوتی با CPU دارد؟
GPU یا واحد پردازش گرافیکی، پردازنده‌ای تخصصی است که برای پردازش موازی طراحی شده و عمدتاً در گرافیک، بازی، یادگیری ماشین و تولید محتوا استفاده می‌شود. برخلاف CPU (واحد پردازش مرکزی) که وظیفه انجام محاسبات عمومی و مدیریت سیستم را دارد، GPU تمرکز بیشتری بر تسریع وظایف گرافیکی و رایانش موازی دارد و می‌تواند بار کاری سنگین را با سرعت بیشتری انجام دهد.
- چه تفاوتی بین GPU یکپارچه و گسسته وجود دارد؟
واحد پردازش گرافیکی یکپارچه درون پردازنده مرکزی (CPU) تعبیه شده و به صورت داخلی عمل می‌کند، بنابراین برای وظایف سبک و سیستم‌های کم‌مصرف مناسب است. از سوی دیگر، GPU گسسته یک تراشه مستقل است که بر روی کارت گرافیک نصب می‌شود و به دلیل توان پردازشی بالا، برای وظایف سنگین مانند بازی‌های پیشرفته و تولید محتوای گرافیکی بهینه است.
- چرا GPU برای یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
GPU به دلیل توانایی بالای خود در پردازش موازی، می‌تواند مدل‌های یادگیری ماشین را با سرعت بیشتری آموزش دهد. این ویژگی به ویژه در کارهای فشرده‌ای مانند تشخیص تصویر و پردازش داده‌های حجیم، باعث تسریع فرایند و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود.
این مقاله را به اشتراک بگذارید
مطالب مرتبط:
