Графический процессор (GPU)¶

Графический процессор (GPU, англ. Graphics Processing Unit) — специализированный микропроцессор, предназначенный для параллельной обработки графической информации и выполнения вычислений, требующих одновременной обработки большого числа данных. В отличие от центрального процессора (CPU), который состоит из небольшого числа мощных ядер, GPU построен на тысячах относительно простых вычислительных ядер, что делает его эффективным для задач с высокой степенью параллелизма: рендеринга трёхмерной графики, обработки видео, матричных вычислений и обучения нейронных сетей.

¶История

Первые графические процессоры появились в 1980-х годах в виде отдельных чипов для игровых консолей и персональных компьютеров. К ним относятся NEC μPD7220 (1982), одна из первых графических микросхем для ПК, и Texas Instruments TMS34010 (1986) — первый чип с полноценной графической архитектурой.

В 1990-е годы развитие 3D-графики в играх ускорило появление специализированных видеокарт. Компания 3dfx Interactive выпустила в 1996 году карту Voodoo, ставшую одной из первых массовых 3D-ускорителей. В 1999 году NVIDIA представила чип GeForce 256 с аппаратным блоком трансформации и освещения (T&L), что стало поводом для компании использовать термин «GPU» для обозначения графических процессоров.

В 2000-е годы GPU стали использоваться не только для графики, но и для общих вычислений. В 2006 году NVIDIA запустила платформу CUDA (Compute Unified Device Architecture), открывшую программистам доступ к вычислительным ресурсам видеокарты. AMD (ранее ATI) предложила аналогичную платформу OpenCL, поддерживаемую открытым стандартом. К 2010-м годам GPU прочно вошли в суперкомпьютерные системы: в 2010 году суперкомпьютер Tianhe-1A, собранный на графических процессорах NVIDIA, стал самым быстрым в мире по рейтингу TOP500.

¶Устройство и архитектура

Современный GPU содержит от нескольких сотен до десятков тысяч вычислительных ядер, объединённых в блоки. Ключевые элементы архитектуры:

• Ядра (CUDA-ядра у NVIDIA, Stream Processors у AMD) — выполняют арифметические операции над данными.
• Блоки обработки данных (SM у NVIDIA, CU у AMD) — группы ядер с общим кэшем и планировщиком.
• Контроллер памяти — управляет доступом к видеопамяти (GDDR6, GDDR6X, HBM).
• Кэш — многоуровневая система кэширования данных.
• Блоки растеризации и вывода — обрабатывают геометрию и формируют изображение для экрана.

Архитектура GPU основана на принципе «мало мощных ядер вместо нескольких сильных». Это позволяет эффективно решать задачи, где один и тот же алгоритм применяется к огромному массиву данных одновременно — например, вычисление цвета каждого пикселя при рендеринге сцены.

¶Классификация

По назначению GPU делятся на несколько категорий:

¶Применение

¶Игры и мультимедиа

Основное историческое применение GPU — рендеринг трёхмерной графики в играх, видеодекодирование и кодирование, работа с мультимедийным контентом.

¶Научные вычисления и HPC

Благодаря высокой пропускной способности GPU используются в суперкомпьютерах для моделирования физических процессов, молекулярной динамики, расчёта погоды и климата.

¶Искусственный интеллект

С 2010-х годов GPU стали основной платформой для обучения нейронных сетей. Параллельная архитектура идеально подходит для матричных операций, лежащих в основе глубокого обучения. Компания NVIDIA доминирует на рынке ИИ-ускорителей: по состоянию на 2023 год на её GPU приходилось более 80% рынка ИИ-вычислений.

¶Добыча криптовалют

GPU применяются для майнинга криптовалют, работающих на алгоритмах, чувствительных к параллельным вычислениям (например, Ethereum до перехода на Proof-of-Stake в 2022 году).

¶Производители

Рынок графических процессоров контролируют две компании:

• NVIDIA (США) — лидер рынка, особенно в сегментах ИИ и HPC. Основана в 1993 году.
• AMD (США) — второй по величине производитель, серия Radeon для потребительского рынка и Instinct для дата-центров.
• Intel (США) — вернулась на рынок дискретных GPU в 2022 году с серией Arc, а также производит встроенные графические процессоры.

В России и Китае предпринимаются попытки создания собственных GPU: российский проект «Эльбрус» (МЦСТ) и китайские компании Moore Threads и Biren Technology.

¶См. также

• Центральный процессор
• Видеокарта
• Тензорное ядро
• Пакетная обработка

¶Источники

• Н. В. Кузнецов, «Архитектура графических процессоров», 2018
• J. Nickolls, I. Buck, «Scalable Parallel Programming with CUDA», ACM Queue, 2008
• TOP500 Supercomputer Sites — top500.org
• NVIDIA CUDA Toolkit Documentation
• TechPowerUp GPU Database