GPU はコンピュータのグラフィックス プロセッサであり、CPU はコンピュータの中央処理装置です。GPU はグラフィックス カードの CPU への依存を減らし、元の CPU の作業の一部を実行します。 GPU は、パーソナル コンピュータや一部のモバイル デバイス上で画像およびグラフィックス関連の計算を専門に行い、グラフィックス アクセラレーションを実現するマイクロプロセッサです。現在最も重要なことは、3D グラフィックス アクセラレーションを実現することです。
このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
GPU と CPU とは何ですか?二人の関係は何ですか？
gpu はコンピュータのグラフィックス プロセッサであり、cpu はコンピュータの中央処理装置です。
CPUは一般に論理演算装置、制御装置、記憶装置から構成され、情報処理やプログラム実行の最終実行装置です。 GPU は、パーソナル コンピューターや一部のモバイル デバイス上の画像およびグラフィックス関連の処理に特化し、グラフィックスの高速化を実現するマイクロプロセッサーであり、現在最も重要なことは 3D グラフィックスの高速化を実現することです。 GPUのコア数はCPUのコア数をはるかに上回っておりメニーコアと呼ばれますが、各コアのキャッシュサイズは比較的小さいです。
GPU は、グラフィックス カードの CPU への依存を軽減し、特に 3D グラフィックス処理において、元の CPU の作業の一部を実行します。GPU で使用されるコア テクノロジには、ハードウェア T&L (ジオメトリ変換およびライティング処理)、キュービック環境マテリアルマッピングと頂点ブレンディング、テクスチャ圧縮とバンプマッピング、デュアルテクスチャ4ピクセル256ビットレンダリングエンジンなど、GPUの特徴とも言えるハードウェアT&Lテクノロジー。 GPU の主なメーカーは NVIDIA と ATI です。
#拡張知識: GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) の概要
グラフィックス プロセッサ
##CPU は、
と コントローラー (CU) の 2 つの主要コンポーネントで構成されます。さらに、いくつかのレジスタとキャッシュ メモリ、およびそれらを接続するデータ、制御、ステータス バスがあります。 ALU は算術演算、シフト演算、アドレス演算、変換を実行するために使用され、レジスタ デバイスは中間データと命令を保存するために使用され、CU は命令をデコードし、各命令を完了するために実行される各演算の制御信号を発行する役割を果たします。 。
CPU の動作は、
: ストアド プログラムの逐次実行に従います。プログラムの実行プロセスは次のとおりです。
Program Counter、PC大規模かつ高速なデータを処理する場合、CPU ではニーズを満たすことが困難になります。) に従ってメモリから命令を取得し、その命令をデコーダに送信します。後続の命令はタイミングジェネレータとオペレーションコントローラに渡され、メモリからデータを取得して演算器で処理され、最後にデータキャッシュレジスタに格納され、データバスを介してメモリに転送します。
CPU はデータを段階的に処理します。
チップの集積度が増加すると、リーク電流も増加しますが、クロック周波数の増加には限界があり、トランジスタの線幅はすぐに限界に達します。物理的な限界があるため、トランジスタの線幅を縮小してもチップの性能を向上させるのは困難です。その結果、人々は設計について大騒ぎし始め、最初に考えられたのは、複数のプロセッサを並列に動作させて、自然に効率が大幅に向上するということで、マルチコア CPU や GPU が誕生しました。 
もう 1 つのアイデアは、チップを変更せずに、アプリケーション システムに人工知能を追加してコンピューティングのメリットを得るというものです。ビッグデータ時代の到来に伴い、人工知能指向のアプリケーション システムがますます増えています。 現代のコンピューターでは、グラフィックス処理の重要性がますます高まっているため、グラフィックス処理に特化したコアプロセッサ GPU が登場しています。グラフィック データを処理するには、グラフィック上のすべてのピクセルを処理する必要があり、これはビッグ データであるため、計算速度に対する要件は非常に高くなります。しかし、GPU に必要な機能は比較的シンプルであるため、最適化されたグラフィックス処理に基づいた GPU アーキテクチャが誕生しました。
#CPU は多くの機能モジュールを備えており、複雑なコンピューティング環境に適しています。ほとんどのトランジスタは制御回路とキャッシュに使用され、少数のトランジスタが使用されますコンピューティング作業を完了するために。 GPU の制御は比較的シンプルであり、大規模なキャッシュを必要としません。ほとんどのトランジスタは、さまざまな特殊な回路やパイプラインで使用できます。
したがって、GPU の計算速度が大幅に向上し、強力な浮動小数点計算能力を備えています。
。
を計算します。しかし、通常の GPU には数百コア、ハイエンドのものには数万コアが搭載されており、これはマルチメディア処理における大量の繰り返し処理には当然有利ですが、さらに重要なのは、大規模な処理にも使用できることです。並列データを扱います。 GPU は画像処理用に設計されていますが、そのアーキテクチャには専用の画像処理アルゴリズムはなく、CPU アーキテクチャを最適化するだけであるため、GPU は画像処理に広く使用されているだけでなく、科学技術計算、パスワードクラッキング、数値解析、ビッグデータ処理、財務分析など、並列コンピューティングを必要とする分野で広く使用されています。 GPU は、より一般的なプロフェッショナル チップです。 デジタル/アナログ コンバータ (RAMDAC) と GPU 基板には、GPU に電力を供給する電源回路が搭載されています。その役割は、GPUが安定して動作するようにマザーボードからの電流を調整することです。 GPUの高性能化に伴い、GPU電源回路への要求もますます高くなっています。 GPU 回路基板には VGA BIOS 用のフラッシュ メモリもあります。これには、GPU およびドライバー制御プログラム、製品 ID などの情報が含まれます。このフラッシュ メモリは、専用プログラムを通じてアップグレードして GPU のパフォーマンスを向上させ、場合によっては GPU を刷新することができます。 GPU 回路基板には、GPU 内部にデジタル/アナログ変換クロック周波数を提供する水晶発振器などのコンポーネントが搭載されています。さらに、GPUの周波数はますます高くなっているため、動作時に大量の熱が発生し、GPU基板には冷却ファンも搭載されます。 さらに関連する知識については、
GPU の回路基板は、一般に 6 層または 4 層の PCB 回路基板です。 GPU のすべてのコンポーネントは回路基板に統合されており、回路基板は GPU の品質に影響を与えます。 GPU 回路基板上の最大のチップは GPU で、ヒートシンクとファンが付いています。データ処理の中核として、ほとんどの GPU はシングルチップ設計を採用していますが、プロ仕様の GPU も複数の GPU チップを使用しています。 GPU 回路基板上のもう 1 つの重要なチップは、 です。その機能は、ビデオ メモリ内のデジタル信号をモニターが認識できるアナログ信号に変換することです。速度は MHz 単位で表されます。 速度が速いほど、画像はより安定します。 GPU がサポートできる最大速度を決定します。リフレッシュ頻度。コストを削減するために、ほとんどのメーカーはデジタル/アナログ コンバータを GPU チップに統合していますが、ハイエンド GPU の中には独立したデジタル/アナログ コンバータ チップを使用しているものもあります。
ビデオ メモリには、
シングルエンド ダブルエンド ビデオ メモリの 2 つの主要なカテゴリがあります。前者は GPU からのデータの読み取りと、同じポートを介してデジタル/アナログ コンバーターへのデータの送信を行いますが、データの読み取り、書き込み、送信を同時に実行することはできませんが、後者はデータの読み取り、書き込み、送信を同時に行うことができます。現在一般的なビデオ メモリには、SDRAM、SGRAM、DDR RAM、VRAM、WRAM などが含まれます。 GPU 回路基板で使用される一般的なコンデンサには電解コンデンサやタンタル コンデンサなどがあり、前者は発熱が大きく、多くの有名ブランドの GPU では性能向上のためにタンタル コンデンサが使用されています。抵抗器も同様で、一般的な金属皮膜抵抗器や炭素皮膜抵抗器からチップ抵抗器への置き換えが進んでいます。
以上がGPUとCPUの関係は何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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