Термин «GPU» впервые ввела компания Nvidia в 1999 году, когда выпустила GeForce 256. Изначально графические процессоры создавали для рендеринга изображений в компьютерной графике, но со временем их стали использовать для машинного обучения, ИИ, HCI и научных исследований.

В этом материале мы разберем, что такое GPU, чем графические процессоры отличаются от видеокарт, в каких отраслях и для каких задач их применяют.

Что такое GPU

Графические процессоры (GPU) — это микропроцессоры, которые управляют памятью видеокарт и ускоряют вывод изображений на экран устройства. Они имеют множество ядер, которые могут выполнять задачи одновременно и за счет этого ускорять многие вычислительные процессы.

GPU и видеокарта: в чем разница

GPU и видеокарты часто путают между собой, но на самом деле это разные устройства. Видеокарта — это устройство, на котором расположены GPU, VRAM, питание, линия обмена информацией с CPU, видеовыходы.

Графический процессор — компонент видеокарты, который необходим для обработки графики, 3D-моделирования, обработки большого объема данных и сложных математических вычислений.

Сферы применения GPU

Графика и рендеринг

В индустрии анимации для рендеринга детальных и реалистичных эффектов и 3D-графики используют GPU. Pixar и DreamWorks создают с помощью графических процессоров мультиплицированных персонажей и виртуальные миры. Например, RenderMan от Pixar — это набор инструментов, который использует GPU для рендеринга высококачественных изображений.

Программы, как Adobe Photoshop и Illustrator, AutoCAD, используют возможности графических процессоров для повышения производительности. GPU-ускорение позволяют быстро обрабатывать изображения, проводить 3D-рендеринг и корректировать изображения и выводить результат на дисплей в режиме реального времени.

Часть функций в Adobe Photoshop GPU ускоряют, такие как выбор фокуса, монтажные области и галерея размытия. Но есть функции, работа которых невозможна без GPU. Например, 3D, вид с высоты птичьего полета, рендеринг (рамка для картины и дерево), изменение размера гладкой кисти.

Игровая индустрия

С каждым годом игры становятся реалистичнее. Разработчики создают захватывающие виртуальные вселенные и максимально погружают геймеров в игровой процесс. Чтобы персонажи были красиво отрисованы, предметы правильно отражались и двигались согласно законам физики, а при онлайн-игре не было задержек, нужны графические процессоры.

В играх необходимо определять цвета и положения каждого пикселя на экране. Для этого нужно делать быстрые и многократные вычисления, чтобы поддерживать высокую частоту кадров и создавать плавные визуальные эффекты. GPU позволяет выполнять эти операции быстро и одновременно, чтобы отображать 3D-графику в реальном времени.

Графические процессоры в играх моделируют физические расчеты, реалистичные движения, взаимодействия и вычисления ИИ, которые диктуют поведение неигровых персонажей и предметов.

GPU выполняет одну и ту же операцию над несколькими точками данных. Таким образом позволяет CPU сосредоточиться на другой игровой логике, что приводит к более плавному и отзывчивому игровому процессу.

При потоковой передаче игра запускается на сервере, а GPU отвечает за рендеринг игры и кодирование видео для его бесперебойной передачи через Интернет. В виртуальной реальности требования к GPU еще выше.

Для создания стереоскопического 3D-эффекта графический процессор должен одновременно отображать два немного отличающихся ракурса одной и той же сцены. Это удваивает нагрузку на рендеринг, поэтому необходим высокопроизводительный GPU для поддержания высокой частоты кадров и предотвращения укачивания.

Научные исследования и HCI

В научных областях, как биоинформатика, астрофизика и климатология, генерируются огромные объемы данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать. Графические процессоры с их возможностями параллельной обработки хорошо подходят для этих задач. Они могут выполнять множество вычислений одновременно, чтобы ученые быстрее получали результаты исследований.

Для моделирования и имитации сложных физических процессов от взаимодействия частиц в физическом эксперименте до климатических моделей в метеорологии, необходимо решать сложные математические уравнения для тысяч или даже миллионов точек данных. GPU могут выполнять вычисления для каждой точки данных одновременно, сокращая время, которое необходимо для симуляций.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Чтобы обучить нейронные сети распознавать закономерности и составлять прогнозы, необходимо, чтобы сеть настраивала свои внутренние параметры на основе входных данных. Эта задача включает в себя большое количество математических операций, с которыми легко справляются GPU.

Для эффективного обучения моделей машинного обучения часто требуется большое количество данных и вычислительных ресурсов. Распределенные вычисления подразумевают разделение процесса обучения на несколько графических процессоров, что позволяет модели обрабатывать больше данных за меньшее время. Этот подход в сочетании с возможностями параллельной обработки данных на GPU позволяет значительно ускорить обучение моделей машинного обучения.

GPU также используются в специфических приложениях в рамках ИИ и ОД, таких как обработка изображений и естественного языка. При обработке изображений GPU могут быстро обрабатывать и анализировать визуальные данные, что делает их полезными для таких задач, как распознавание и классификация изображений. При обработке естественного языка GPU могут помочь в таких задачах, как распознавание речи и перевод языка.

Промышленность и производство

Графические процессоры используют для моделирования и оптимизации производственных и логистических цепочек. Для этого создается цифровой двойник производственного процесса, который можно использовать для тестирования  сценариев и определения наиболее эффективного и экономичного подхода. Например, Metropolis for Factories от NVIDIA предлагает набор рабочих процессов автоматизации на базе ИИ.

Быстрая обработка и анализ больших данных помогает бизнесу принимать оперативные решения и оптимизировать бизнес-процессы, чтобы повышать  эффективность и снижать затраты. GPU также используются для визуализации 3D-моделей и проекций, которые имеют решающее значение на этапе проектирования и создания прототипов в производстве.

Финансы и криптовалюта

В финансовом секторе GPU используются для анализа и прогнозирования финансовых данных с помощью сложных моделей и алгоритмов. Это включает обработку больших объемов данных для выявления тенденций и закономерностей, которые могут помочь в принятии обоснованных финансовых решений.

ИИ от NVIDIA, включая глубокое обучение, машинное обучение и обработку естественного языка (NLP), организации используют для повышения эффективности управления рисками, улучшения решений на основе данных и безопасности и повышения качества обслуживания клиентов.

Графические процессоры также помогают обрабатывать транзакции и контрольные вычисления, чтобы обеспечивать безопасность и эффективность финансовых операций. В мире криптовалют GPU применяют для майнинга, который включает в себя выполнение сложных вычислительных задач для подтверждения транзакций и добавления их в блокчейн.

Медицина и биотехнологии

Графические процессоры используют для обработки и анализа медицинских изображений, включая КТ и МРТ. Таким образом врачи могут выявлять аномалии и закономерности, чтобы диагностировать заболевания и составлять план лечения. В области открытия лекарств и разработки терапевтических методов GPU помогают моделировать и имитировать биологические системы и реакции.

GPU помогают сравнивать последовательности ДНК, выявлять закономерности и составлять прогнозы относительно заболеваний и их лечения. С помощью графических процессоров исследователи могут обрабатывать геномные данные быстрее и более высокой точностью. Ускорение анализа генома в популяционных и онкологических геномных исследованиях может помочь выявить редкие заболевания и быстрее вывести на рынок адаптированные терапевтические препараты.

Облачные вычисления и виртуализация

По мере того как бизнес мигрирует в облако, графические процессоры (GPU) становятся важной частью виртуальной инфраструктуры. Поставщики услуг предоставляют компаниям GPU-серверы на базе публичного облака.

Например, ITGLOBAL.COM предоставляет своим клиентам в аренду облачные серверы с графическими процессорами NVIDIA A800 на базе 2-х сокетного сервера vStack-R и дисковой подсистемы на Hi-End СХД NetApp. Так пользователи получают доступ к мощным вычислительным ресурсам без необходимости предварительных инвестиций в оборудование.

Более того, технологии виртуализации обеспечивают поддержку GPU, позволяя нескольким виртуальным машинам (ВМ) совместно использовать один GPU или одной ВМ использовать несколько GPU. Этот прогресс повышает эффективность и масштабируемость облачных сервисов с GPU-ускорением.

На облачные GPU-сервисы оказала большое влияние серия NVIDIA Tesla, особенно NVIDIA Tesla V100. Созданные для высокопроизводительных вычислений, эти GPU широко используются в центрах обработки данных по всему миру. Они обеспечивают высокую вычислительную мощность, что делает их подходящими для таких требовательных задач, как машинное обучение и научные вычисления.

GPU — это катализатор инноваций

GPU из процессора для рендеринга графики постепенно стал мощным инструментом, который способствовал развитию различных отраслей: от ускорения научных открытий и оптимизации промышленных процессов до улучшения игрового процесса и обеспечения работы облачных сервисов.

Благодаря возможности параллельной обработки данных GPU теперь используют для высокопроизводительных вычислений, искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных.

Ученые прогнозируют, что в будущем будет расти спрос на высокопроизводительные вычисления, станут более распространены системы с несколькими графическими процессорами, и в GPU будут интегрировать ядра, предназначенные для ИИ. Поэтому перспективы технологии обширны, как и задачи, которые она помогает решать.