Графические ускорители: принцип работы, преимущества, задачи
Графические процессоры (GPU) произвели революцию в мире ИТ, сегодня они становятся ключевым компонентом технологий следующего поколения, таких как искусственный интеллект и граничные вычисления.
В последние годы графические процессоры (Graphical Proccesing Units, GPU) произвели революцию в мире ИТ, они широко используются в разнообразных задачах, начиная от компьютерных игр и до систем искусственного интеллекта. По мере роста требований к скорости обработки огромных массивов данных графические процессоры становятся ключевым компонентом технологий следующего поколения, таких как искусственный интеллект и граничные вычисления.
Графические процессоры – это специализированные электронные схемы, способные одновременно обрабатывать большие объемы данных. Они могут содержать сотни или тысячи процессорных ядер, которые поддерживают «параллельную обработку», т.е. выполнение нескольких задач одновременно. Эта особенность позволяет им работать быстрее, чем традиционные центральные процессоры (CPU), что делает их идеальным решением для очень сложных, требующих больших объемов данных рабочих нагрузок, например, связанных с искусственным интеллектом.
Изначально графические процессоры были разработаны для профессиональных рабочих станций и игровых компьютеров, которым требуется высокая производительность графической подсистемы, но затем их возможности нашли применение и в других областях, включая высокопроизводительные вычисления (HPC), искусственный интеллект, машинное обучение (ML), «глубокое» обучение и другие задачи, требующие больших вычислительных ресурсов, которых не могут обеспечить традиционные центральные процессоры.
Преимущества GPU
У графических процессоров есть несколько основных преимуществ, которые делают их незаменимыми для современных компьютерных систем.
Параллельная обработка – графические процессоры могут выполнять множество вычислений одновременно, за счет чего они оказываются значительно быстрее центральных процессоров в решении задач, поддающихся распараллеливанию.
Ускорение ИИ и машинного обучения – GPU предназначены для выполнения сложных вычислений, связанных с обучением и созданием моделей ИИ и машинного обучения.
Высокопроизводительные вычисления (HPC) – графические процессоры позволяют выполнять сложное моделирование и анализ данных с беспрецедентной скоростью.
Улучшенный рендеринг графики – графические процессоры обеспечивают высокое разрешение графики и плавное воспроизведение видео, что очень важно для игр, создания мультимедиа и других приложений, связанных с интенсивной обработкой видео.
Обработка данных в реальном времени – GPU становятся все более важными в приложениях, требующих немедленного анализа данных, таких как граничные вычисления, беспилотные транспортные средства и финансовое моделирование.
Чем различаются GPU и CPU
И графические, и центральные процессоры – это аппаратные компоненты персональных компьютеров и серверов. Центральные процессоры используются уже несколько десятилетий и являются важнейшим компонентом современных компьютеров, именно они позволяют компьютерам функционировать. И если GPU идеально подходят для выполнения комплексных задач, требующих большого объема данных, то CPU выступают в роли своеобразного «мозга», управляющего компьютерными системами.
Центральные процессоры последовательно обрабатывают задачи и обычно содержат гораздо меньше ядер, чем GPU (в самых мощных процессорах AMD и Intel не более 200 процессорных ядер). Они решают более общие задачи, чем GPU, такие как запуск приложений, выполнение операций ввода-вывода и обработка графики. Центральные процессоры могут обрабатывать и некоторые более сложные задачи, например, низкоуровневые рабочие нагрузки ИИ (например, вывод или обучение модели).
Важно отметить, что в современных компьютерах GPU и CPU работают в тандеме, дополняя друг друга в зависимости от задач, с которыми они лучше справляются.
Как работают GPU
Графические процессоры строятся на кремниевых пластинах, которые служат основой для множества более мелких и специализированных мультипроцессоров. Они соединены транзисторами, что позволяет им взаимодействовать, выполнять вычисления и решать несколько задач одновременно (отсюда – параллельная обработка). Задачи разбиваются на более мелкие, независимые шаги, которые распределяются по архитектуре GPU.
GPU обычно имеют собственную оперативную память, что позволяет им хранить, получать доступ и изменять обрабатываемые данные быстрее, чем это могли бы делать центральные процессоры. Эта оперативная память специально разработана для работы с большими объемами данных при высокоинтенсивных вычислениях, что позволяет GPU быть быстрыми, многозадачными, работать с большими файлами и выполнять задачи с большим объемом памяти.
Различные типы GPU
Графические процессоры могут быть представлены в виде отдельных чипов (дискретные GPU), интегрированных с другим вычислительным оборудованием (интегрированные GPU) или виртуальных (vGPU)/облачных GPU.
Дискретные GPU – это отдельные чипы, независимые от центрального процессора компьютера. Это означает, что у них есть собственная память, которая не используется совместно с центральным процессором, что обеспечивает более высокую производительность. Как правило, они предназначены для выполнения конкретных задач с особыми требованиями к производительности, таких как графика и создание мультимедиаконтента. Однако за это приходится расплачиваться повышенным энергопотреблением: автономные чипы выделяют гораздо больше тепла и поэтому для компьютеров, оборудованных дискретными GPU, требуются специализированные системы охлаждения, в том числе жидкостные, обеспечивающие более эффективный отвод тепла.
Интегрированные GPU составляют большинство графических процессоров, представленных сегодня на рынке. Они встраиваются непосредственно в процессоры и делят системную память с CPU. Как правило, это позволяет создавать более тонкие и легкие системы с меньшей стоимостью и энергопотреблением.
vGPU – это программные кластеры GPU, предлагаемые поставщиками облачных услуг. Этот тип виртуальной инфраструктуры становится все более популярным, поскольку заказчикам не требуется приобретать и обслуживать собственное физическое оборудование.
Области применения GPU
Несмотря на то, что изначально графические процессоры предназначались для интенсивных вычислительных нагрузок пакетов компьютерной графики и компьютерных игр, сейчас они становятся невероятно полезными для решения все большего числа других задач.
Высокопроизводительные вычисления. HPC – идеальное применение для GPU. В единый кластер объединяются несколько десятков, сотен и даже тысяч компьютеров, работающих как единое целое, для максимального ускорения сложных вычислений. HPC обеспечивают прирост производительности, значительно превышающий производительность отдельных компьютеров, и опираются на имеющиеся у графических процессоров возможности параллельной обработки.
Высокопроизводительные вычисления – это двигатель суперкомпьютеров, машин с огромной вычислительной мощностью. Суперкомпьютеры играют важнейшую роль в научных исследованиях: например, их широко используют ученые, занимающиеся квантовой механикой, углубленным анализом результатов экспериментов, физическим моделированием и прогнозированием погоды.
HPC также необходимы для анализа данных, поскольку они позволяют специалистам по анализу данных выявлять закономерности и параллели в данных, которые иначе было бы сложно обнаружить.
Машинное обучение и глубокое обучение. ML является основой науки о данных; модели ML просеивают огромные массивы данных и используют алгоритмы, имитирующие процесс обучения человека. Однако для такого обучения нужны значительные вычислительные ресурсы. GPU могут значительно ускорить работу ML, позволяя моделям оптимально обрабатывать наборы данных, выявлять закономерности и делать выводы. Поскольку они могут выполнять множество вычислений одновременно, GPU также улучшают память и оптимизацию моделей.
ИИ и генеративный ИИ. Современные все более сложные технологии ИИ – в частности, большие языковые модели (LLM) и генеративный ИИ – требуют высокой скорости, большого количества данных и вычислений. Поскольку они могут выполнять одновременные вычисления и обрабатывать огромные объемы данных, графические процессоры стали мощной основой ИИ.
В частности, графические процессоры помогают обучать модели ИИ, поскольку они могут поддерживать сложные алгоритмы, поиск данных и циклы обратной связи. В процессе обучения модели получают огромные наборы данных и на основе полученных результатов корректируют их параметры. Это помогает оптимизировать производительность модели, а GPU – ускорить этот процесс и быстрее запустить модель в эксплуатацию.
Но на этом работа GPU не заканчивается. После запуска моделей ИИ в эксплуатацию их необходимо постоянно обучать на новых данных, чтобы улучшить их способность к прогнозированию. Графические процессоры могут выполнять все более сложные вычисления, чтобы улучшить реакцию и точность модели.
Граничные вычисления и интернет вещей (IoT). Графические процессоры играют все более важную роль в граничных вычислениях, которые требуют обработки данных непосредственно рядом с их источником, на границе сети. Это существенно в таких областях, как кибербезопасность, обнаружение мошенничества и IoT, где критически важно обеспечить практически мгновенную реакцию на событие.
Графические процессоры помогают сократить время ожидания (по сравнению с отправкой данных в облако и обратно), снизить требования к пропускной способности сети (не нужно передавать большие объемы данных по каналам связи) и усилить безопасность и конфиденциальность (данные обрабатываются на границе сети и остаются локальными).
Используя GPU в качестве основы, пограничные и IoT-устройства могут выполнять обнаружение объектов и анализ видео и изображений в режиме реального времени, выявлять и отмечать критические аномалии, выполнять предиктивное обслуживание и решать другие важные задачи.
Взгляд в будущее
Графические процессоры играют все более важную роль в современных вычислениях и, вероятно, продолжат ее играть в обозримом будущем, поскольку предприятия используют HPC, ML, AI и граничные среды, чтобы оставаться конкурентоспособными. Работая вместе с существующими инструментами, такими как центральные процессоры, они могут значительно увеличить скорость и производительность и помочь раскрыть ценность технологий следующего поколения.