コンピューティングデバイスには、データを処理する処理ユニットがあります。このユニットは中央処理装置として知られています。このユニットの主なタスクには、データのエンコードとデコード、データの保存、データの処理とコンパイル、データの実行などが含まれます。 CPU デバイスの処理または動作の速度を決定します。大量のデータを処理する場合は、より大きなメモリストレージが必要になります。今日、画像処理技術の増加に伴い、高解像度の画像や鮮明なグラフィックスなどを楽しんでいます。これらの技術に必要な数学的操作は非常に大きく、より高速な処理ユニットが必要です。これを克服するために、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）が脚光を浴びました。

グラフィックプロセッシングユニットとは何ですか？

処理ユニットは、コンピューティングデバイスで計算を行うために使用されます。 3D画像、高解像度ビデオストリーミング、グラフィックスなどの技術概念の出現により、導入されました。これらの概念をハードウェアデバイスに実装するには、大規模で複雑な数学演算をより高速に実行する必要があります。

中央処理装置は、周波数は高いものの、このような大規模な計算を効果的に処理することはできません。そこで、より大きな計算を高頻度で実行するための専用の処理ユニットが導入されました。この処理装置は、グラフィック処理装置と呼ばれていました。 GPUは、主にコンピュータグラフィックスや画像処理に基づく計算に使用される特殊な電子デバイスです。これらは、 SoC マイクロプロセッサまたはメインプロセッサと一緒に、または専用メモリユニットを備えたスタンドアロンチップとして利用できます。

計算関数

3Dコンピュータグラフィックスに関連する計算では、GPUはその設計に存在するトランジスタを使用します。 3Dグラフィックスに関する計算には、頂点のさまざまな座標系への回転と平行移動、テクスチャマッピング、ポリゴンのレンダリングなどの幾何学的操作が含まれます。最近の多くのGPU機能には、エイリアシングを減らすためのCPU、オーバーサンプリング、および補間技術の機能も含まれています。

“rf検出器の作り方 ”

今日、ディープラーニングと機械学習テクノロジーの増加に伴い、GPUの使用が大幅に増加しています。深層学習モデルをトレーニングするには、より多くの複雑な計算を実行する必要があります。 GPUを使用することで、機械学習モデルのトレーニングが簡単になりました。

グラフィック処理ユニットは、CPUよりも250倍高速であることがわかっています。 GPUアクセラレーションビデオデコードでは、GPUはビデオデコードプロセスとビデオ後処理の一部を実行します。この目的で一般的に使用されるAPIは、DxVA、VDPAU、VAAPI、XvMC、XvBAです。ここで、DxVAはWindowsベースのオペレーティングシステム用であり、残りはLinuxベースおよびUnixライクなオペレーティングシステム用です。 XvMCは、MPEG-1およびMPEG-2でエンコードされたビデオのみをデコードできます。

GPUで実行できるビデオデコードプロセスは次のとおりです-

動き補償
逆離散コサイン変換
逆修正離散コサイン変換。
インループ非ブロックフィルター
フレーム内予測
逆量子化
可変長デコード
時空間インターレース解除
自動インターレースソース検出
ビットストリーム処理
完璧なピクセルポジショニング

グラフィックプロセッシングユニットアーキテクチャ

GPUは通常、CPUとともにコプロセッサーとして使用されます。これにより、CPUはより高い周波数で汎用の科学および工学コンピューティングを実行できます。ここでは、コードの時間と計算量の多い部分がGPUに移動されますが、残りのコードは引き続きCPUで機能します。 GPUはコードの並列処理を行うため、システムのパフォーマンスが向上します。このタイプのコンピューティングは、ハイブリッドコンピューティングとして知られています。

グラフィックプロセッシングユニットアーキテクチャ

2〜8個のCPUコアを含むCPUとは異なり、GPUは数百の小さなコアで構成されています。これらのコアはすべて、並列処理で連携して機能します。 GPUの並列コンピューティングアーキテクチャの機能を効果的に使用するために、NVIDIAのアプリケーション開発者は「CUDA」と呼ばれる並列プログラミングモデルを設計しました。

GPUアーキテクチャは、そのモデルによって異なります。 GPUの一般的なアーキテクチャは、複数の処理クラスターで構成されています。これらのクラスターには、複数のストリーミングマルチプロセッサーが含まれています。ここでは、各ストリーミングマルチプロセッサレイヤー1命令キャッシュのレイヤーとそれに関連するコアが含まれます。

GPUフォーム

それらの機能と処理方法に基づいて、市場で入手可能なさまざまな形式のGPUがあります。パーソナルコンピュータのGPUには、専用のグラフィックカードと統合グラフィックの2つの主要な形式があります。専用のグラフィックカードは、ディスクリートGPUとも呼ばれます。統合グラフィックスは、ユニファイドメモリアーキテクチャ、共有グラフィックスソリューションとも呼ばれます。

ほとんどのGPUは、3Dグラフィックス処理、ゲームなどのアプリケーションを考慮して設計されています。GeForceGTXはゲーム用に特別に設計され、Nvidia Titanはクラウドコンピューティング用に設計され、Nvidia Quadroはワークステーションと3Dアニメーション用に設計され、NvidiaTeslaはクラウド用に設計されていますワークステーションと人工知能のトレーニング、自動化された車用に設計されたNvidia DrivePXなど…

専用グラフィックカード

専用GPUを備えたシステムは「DISシステム」として知られています。ここで専用とは、これらのGPUチップに専用があるという事実を指します羊カードによってのみ使用されます。これらは通常、PCIExpressやAcceleratedGraphicsPortなどの拡張スロットを使用してマザーボードと接続されます。これらのチップは簡単に交換またはアップグレードできます。サイズと重量の制約により、ポータブルコンピューターの専用GPUは非標準のスロットを介してインターフェースされます。

統合グラフィックスプロセッシングユニット

このタイプのGPUには専用のRAMユニットがありません。代わりに、コンピュータのメモリの一部を操作に使用します。このGPUは、チップセットの一部としてマザーボードに統合することも、CPUと同じダイ上に構築することもできます。これらは専用のグラフィックカードよりも容量が少なくなりますが、実装コストは低くなります。 IntelHDグラフィックスとAMDAccelerated Processing Unitは、このGPUの例です。

ハイブリッドグラフィックス処理

このGPUの機能は、専用のグラフィックカードと統合されたグラフィックカードの間にあります。これはシステムメモリの一部を使用し、小さな専用メモリキャッシュも備えています。この専用キャッシュは、RAMの高いレイテンシを補います。 ATIのハイパーメモリとNvidiaのTurboCacheは、一般的に使用されるハイブリッドグラフィックスプロセッシングユニットです。

ストリーム処理と一般処理GPU

これらは一般にGPGPUと呼ばれています。汎用グラフィックスプロセッシングユニットは、コンピュータカーネルを実行するための変更されたストリームプロセッサとして一般的に使用されます。この概念を使用して、最新のグラフィックアクセラレータのシェーダーの膨大な計算能力が汎用の計算能力として使用されます。大規模なベクトル演算の場合、この方法は単純なCPUよりも高いパフォーマンスを提供します。

外部GPU

大型の外付けハードドライブと同様に、このグラフィックプロセッシングユニットはコンピュータユニットの外側にもあります。これらは、ラップトップコンピューターにも外部接続されています。ラップトップは通常、十分な量のRAMと十分に強力なCPUを備えています。強力なグラフィックプロセッサの代わりに、ラップトップには、それほど強力ではありませんが、エネルギー効率の高いオンボードグラフィックチップが組み込まれています。これらはゲームグラフィックスを実行するのに十分強力ではなく、より高度なグラフィックスゲームをサポートしていません。そのため、この外部GPUは、パフォーマンスを向上させるためにラップトップで使用されます。

高いグラフィックスと優れた画像解像度に対する需要の高まりに伴い、より強力なGPUに対する需要も高まっています。強力なGPUが利用できるようになったため、機械学習やディープラーニングなどの高度な処理技術の分野でさらに多くのことを実現できます。 GPUはまた、ゲーム業界で途方もないブームを加速させました。 GPUのパワーをフルに活用したハイグラフィックゲームが数多く発売されています。どのタイプのGPUをラップトップに外部接続できますか？