Prospek perkembangan industri GPU pada tahun 2020

Mencari jejak pembangunan dari raksasa dunia

Fungsi dan klasifikasi GPU

GPU (unit pemrosesan grafis, prosesor grafis) juga dikenal sebagai chip tampilan. Ini terutama digunakan di komputer pribadi, workstation, host game, dan perangkat seluler (ponsel pintar, komputer tablet, perangkat VR) untuk menjalankan operasi grafis.

Struktur menentukan bahwa GPU lebih cocok untuk komputasi paralel. Perbedaan utama antara GPU dan CPU terletak pada arsitektur cache on-chip dan struktur unit operasi logika digital: jumlah inti GPU (terutama unit komputasi Alu) jauh lebih banyak daripada CPU, tetapi strukturnya lebih sederhana dari itu CPU, sehingga disebut struktur multi inti. Struktur multi-inti sangat cocok untuk mengirimkan aliran instruksi yang sama ke multi-inti secara paralel, menggunakan data input yang berbeda untuk dieksekusi, sehingga dapat menyelesaikan operasi besar dan sederhana dalam pemrosesan grafik, seperti transformasi koordinat yang sama untuk masing-masing. simpul, dan menghitung nilai warna dari setiap simpul menurut model pencahayaan yang sama. GPU memanfaatkan kelebihannya dalam memproses data yang sangat besar, dan menutupi kekurangan latensi yang lama dengan meningkatkan total throughput data.

Secara umum, konsumen akan lebih memperhatikan kinerja CPU (central processing unit) saat membeli produk elektronik konsumen, seperti handphone atau laptop, seperti merek, seri dan jumlah core CPU, sedangkan GPU kurang mendapat perhatian. GPU (unit pemrosesan grafis), serta prosesor grafis, adalah sejenis mikroprosesor yang dapat melakukan operasi terkait gambar dan grafis pada komputer pribadi, workstation, mesin game, dan beberapa perangkat seluler (seperti komputer tablet, ponsel pintar, dll.) . Di awal lahirnya PC, ada ide tentang GPU, dan semua kalkulasi grafis dilakukan oleh CPU. Namun, kecepatan penggunaan CPU untuk melakukan penghitungan grafik lambat, sehingga kartu akselerator grafik khusus dirancang untuk membantu penghitungan grafik. Nantinya, NVIDIA mengusulkan konsep GPU, yang mempromosikan status GPU sebagai unit komputasi terpisah.

CPU umumnya terdiri dari unit operasi logika, unit kontrol, dan unit penyimpanan. Meskipun CPU memiliki banyak inti, jumlah totalnya tidak lebih dari dua digit, dan setiap inti memiliki cache yang cukup; CPU memiliki jumlah yang cukup dan unit operasi logis, dan memiliki banyak perangkat keras untuk mempercepat penilaian cabang dan bahkan penilaian logis yang lebih kompleks. Oleh karena itu, CPU memiliki kemampuan super logis. Keunggulan GPU terletak pada multi core, jumlah core jauh lebih banyak dibandingkan CPU yang bisa mencapai ratusan, tiap core memiliki cache yang relatif kecil, dan jumlah unit operasi logika digital kecil dan sederhana. Oleh karena itu, GPU lebih cocok untuk komputasi paralel data daripada CPU

Ada dua cara untuk mengklasifikasikan GPU, yang satu berdasarkan pada hubungan antara GPU dan CPU, yang lainnya berdasarkan pada kelas aplikasi GPU. Menurut hubungannya dengan CPU, GPU dapat dibagi menjadi CPU dan GPU independen. GPU independen biasanya dilas pada papan sirkuit kartu grafis, dan terletak di bawah kipas kartu grafis. GPU independen menggunakan memori tampilan khusus, dan bandwidth memori video menentukan kecepatan koneksi dengan GPU. GPU terintegrasi umumnya terintegrasi dengan CPU. GPU dan CPU terintegrasi berbagi kipas dan cache. GPU terintegrasi memiliki kompatibilitas yang baik karena desain, pabrikan, dan driver dari GPU terintegrasi diselesaikan oleh produsen CPU. Selain itu, karena integrasi CPU dan GPU, ruang GPU terintegrasi menjadi kecil; kinerja GPU terintegrasi relatif independen, dan konsumsi daya serta biaya GPU terintegrasi relatif independen karena integrasi CPU dan CPU. GPU independen memiliki memori video independen, ruang yang lebih besar, dan pembuangan panas yang lebih baik, sehingga performa kartu grafis independen lebih baik; tetapi perlu ruang tambahan untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan grafis yang kompleks dan besar, dan menyediakan aplikasi pengkodean video yang efisien. Namun, performa yang kuat berarti konsumsi energi yang lebih tinggi, GPU independen memerlukan catu daya tambahan, dan biayanya lebih tinggi.

Menurut jenis terminal aplikasinya, ini dapat dibagi menjadi pcgpu, GPU server dan GPU seluler. Pcgpu diterapkan ke PC. Menurut pemosisian produknya, GPU terintegrasi atau GPU berdiri sendiri dapat digunakan. Misalnya, jika PC sebagian besar adalah kantor ringan dan pengeditan teks, produk umum akan memilih untuk membawa GPU terintegrasi; jika PC perlu menghasilkan gambar definisi tinggi, mengedit video, membuat game, dll., produk yang dipilih akan membawa GPU independen. GPU server diterapkan ke server, yang dapat digunakan untuk visualisasi profesional, akselerasi komputasi, pembelajaran mendalam, dan aplikasi lainnya. Menurut pengembangan serangkaian teknologi seperti komputasi awan dan kecerdasan buatan, GPU server akan menjadi GPU yang independen. Terminal bergerak menjadi semakin tipis dan tipis, dan ruang bersih internal terminal telah menurun dengan cepat karena bertambahnya beberapa modul fungsi. Pada saat yang sama, sejauh video dan gambar perlu diproses oleh terminal seluler, GPU terintegrasi telah mampu memenuhi persyaratan tersebut. Oleh karena itu, GPU seluler umumnya mengadopsi GPU terintegrasi.