图形处理单元-计算函数及其架构

在计算设备中，我们有一个处理设备来处理数据。这个单元被称为中央处理器。该单元的主要任务包括数据的编码和解码、数据的存储、数据的处理和编译、数据的执行等。频率CPU决定设备的处理或工作速度。当处理大量数据时，它需要更大的内存存储。今天，随着图像处理技术的发展，我们正在享受高清晰度的图片、清晰的图形等。这些技术所需要的数学运算是非常庞大的，并且需要一个加速器处理单元。为了克服这一点，图形处理单元(GPU)进入了人们的视野。

什么是图形处理单元?

处理单元是用来在计算设备中进行计算的。随着3D图像、高清视频流、图形等技术概念的出现。介绍了。为了在硬件设备上实现这些概念，必须以更快的速度执行大型复杂的数学运算。

中央处理器虽然具有较高的频率，但不能有效地处理如此大规模的计算。为此，介绍了一种用于执行较大频率计算的专用处理单元。这个处理单元被称为图形处理单元。GPU是一种专门的电子设备，主要用于基于计算机图形和图像处理的计算。这些要么是嵌入在SoC随微处理器或主处理器一起使用或作为独立的芯片配有专用的内存单元。

计算功能

对于与3D计算机图形相关的计算，GPU在设计中使用晶体管。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，以及渲染多边形。许多最近的GPU功能还包括CPU的功能，采样和插值技术，以减少混叠。

今天，随着深度学习和机器学习技术的发展，GPU的使用有了巨大的增长。为了训练一个深度学习模型，需要进行大量复杂的计算。GPU的使用使得机器学习模型的训练更加容易。

图形处理单元比CPU快250倍。在GPU加速视频解码中，GPU执行部分视频解码处理和视频后处理。常用的API有DxVA、VDPAU、VAAPI、XvMC、XvBA。这里DxVA是针对基于windows的操作系统的，其余的是针对基于Linux和Unix之类的操作系统的。XvMC只能解码MPEG-1和MPEG-2编码的视频。

GPU可以执行的视频解码过程如下-

• 运动补偿
• 反离散余弦变换
• 逆修正离散余弦变换。
• 在循环中解封过滤器
• 帧内预测
• 逆量化
• 变长解码
• 时空不交错
• 自动交织源检测
• 比特流处理
• 完美的像素定位

图形处理单元架构

GPU通常与CPU一起作为协处理器使用。这样，CPU就能以更高的频率进行通用的科学和工程计算。在这里，耗时和计算密集型的代码部分被移到GPU上，而剩余的代码仍然在CPU上工作。GPU并行处理代码，从而提高了系统的性能。这种类型的计算被称为混合计算。

与包含2 - 8个CPU核的CPU不同，GPU是由数百个更小的核组成的。所有这些核心在并行处理中一起工作。为了有效地利用GPU并行计算架构的功能，NVIDIA的应用开发人员设计了一种名为“CUDA”的并行编程模型。

GPU架构因其模型不同而不同。GPU的总体架构由多个处理集群组成。这些集群包含多个流多处理器。这里，每一个流多处理器包含一层第1层指令缓存及其相关核心。

GPU形式

基于它们的功能和处理方法，市面上有不同形式的GPU。GPUin个人计算机有两种主要形式——专用显卡、集成显卡。专用显卡也称为离散GPU。集成图形也称为统一内存架构、共享图形解决方案。

大多数GPU的设计都考虑到了它们的应用，比如3D图形处理、游戏等。GeForceGTX是专为游戏设计的，Nvidia Titan是专为云计算设计的，Nvidia Quadro是专为工作站和3D动画设计的，Nvidia Tesla是专为云工作站和人工智能训练设计的，Nvidia Drive PX是专为自动汽车设计的等等……

专用的图形卡

带有专用GPU的系统被称为“DIS系统”。这里的专用指的是这些GPU芯片有专用的事实内存专用于卡。这些通常使用扩展插槽如PCI Express或加速图形端口与主板接口。这些芯片很容易更换或升级。由于尺寸和重量的限制，便携式计算机上专用的GPU通过一个非标准槽接口。

综合图形处理机

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建立在同一个模上。这些有较小的容量比专用显卡，但更少的成本，以实现。Intel HD显卡和AMD加速处理单元都是这种GPU的例子。

混合图形处理

该GPU的功能介于专用显卡和集成显卡之间。这使用了一部分系统内存，也有一个小型的专用内存缓存。这个专用的缓存弥补了RAM的高延迟。ATI的hyper memory和Nvidia的TurboCache是常用的混合图形处理单元。

流处理和通用处理GPU的

这些通常被称为GPGPU 's。通用图形处理单元(General-purpose graphics processing unit)通常作为改进的流处理器(stream processor)来执行计算机内核。使用这个概念，现代图形加速器的着色器的巨大计算能力被用作通用计算能力。对于大量的向量运算，这种方法比简单的CPU具有更高的性能。

外部GPU

与大型外部硬盘驱动器类似，图形处理单元也出现在计算机单元的外部。它们还与笔记本电脑外部连接。笔记本电脑通常有大量的RAM和一个足够强大的中央处理器。笔记本电脑没有强大的图形处理器，而是嵌入了一个功能不那么强大但更节能的板载图形芯片。它们不够强大，无法执行游戏图像，也不支持更高图像的游戏。因此，这种外部GPU被用在笔记本电脑上以获得更高的性能。

随着人们对高图形和高图像分辨率的要求越来越高，对更强大的gpu的需求也越来越大。随着强大的GPU的可用性，在机器学习和深度学习等高端处理技术领域可以取得更多的成就。GPU也加速了游戏行业的巨大繁荣。许多高度图形化的游戏已经推出，充分利用了GPU的力量。哪一种GPU可以外接到笔记本电脑上?

常见问题

1). GPU是图形卡吗?

显示在计算设备上的显卡是整个硬件的一部分。而GPU是显卡上的芯片。

2)哪个CPU更快，哪个GPU更快?

今天，与传统的CPU相比，GPU具有更大的内存单元、更强的处理能力和更大的内存带宽。所以，人们发现GPU比CPU快50到100倍。

3). GPU有多少核?

GPU进行并行计算。它有数百个更小的核一起工作。这种大规模的并行计算使GPU具有超强的计算能力。

4). RTX和GTX哪个更好?

与GTX 1080 Ti相比，RTX 2080拥有更新的技术，并提供更好、更快的性能。与GTX相比，RTX的成本更低。

5). GPU是否可以更换CPU?

GPU速度比CPU快。它们通过同时执行多个任务来快速完成任务。但它只能执行某些更高频率的操作，所有其他的执行，如中断管理，数据存储都由CPU完成。不支持GPU更换CPU。