컴퓨팅 장치에는 데이터를 처리하는 처리 장치가 있습니다. 이 장치를 중앙 처리 장치라고합니다. 이 장치의 주요 작업에는 데이터 인코딩 및 디코딩, 데이터 저장, 데이터 처리 및 컴파일, 데이터 실행 등이 포함됩니다. CPU 장치의 처리 또는 작동 속도를 결정합니다. 많은 양의 데이터를 작업 할 때 더 큰 메모리 저장 공간이 필요합니다. 오늘날 이미지 처리 기술의 증가와 함께 우리는 고화질 사진, 선명한 그래픽 등을 즐기고 있습니다. 이러한 기술에 필요한 수학적 연산은 매우 거대하고 더 빠른 처리 장치가 필요합니다. 이를 극복하기 위해 GPU (Graphical Processing Unit)가 각광을 받았습니다.

그래픽 처리 장치 란 무엇입니까?

처리 장치는 컴퓨팅 장치에서 계산을 수행하는 데 사용됩니다. 3D 이미지, 고화질 비디오 스트리밍, 그래픽 등과 같은 기술 개념이 등장합니다. 하드웨어 장치에서 이러한 개념을 구현하려면 크고 복잡한 수학적 연산이 더 빠른 속도로 수행되어야합니다.

중앙 처리 장치는 주파수가 높지만 이러한 대규모 계산을 효과적으로 처리 할 수 없습니다. 따라서 고주파로 더 큰 계산을 실행하기위한 전용 처리 장치가 도입되었습니다. 이 처리 장치를 그래픽 처리 장치라고합니다. GPU는 주로 컴퓨터 그래픽 및 이미지 처리를 기반으로 한 계산에 사용되는 특수 전자 장치입니다. 이들은 SoC 마이크로 프로세서 또는 메인 프로세서와 함께 사용하거나 전용 메모리 장치가있는 독립형 칩으로 사용할 수 있습니다.

계산 함수

3D 컴퓨터 그래픽과 관련된 계산을 위해 GPU는 설계에있는 트랜지스터를 사용합니다. 3D 그래픽을 둘러싼 계산에는 회전 및 정점을 다른 좌표계로 변환, 텍스처 매핑 및 다각형 렌더링과 같은 기하학적 작업이 포함됩니다. 최근 많은 GPU 기능에는 앨리어싱을 줄이기위한 CPU 기능, 오버 샘플링 및 보간 기술도 포함됩니다.

“고전압 발생기 회로도 ”

오늘날 딥 러닝 및 머신 러닝 기술의 증가와 함께 GPU 사용이 엄청나게 증가했습니다. 딥 러닝 모델을 훈련하려면 더 많은 복잡한 계산을 수행해야합니다. GPU를 사용하여 기계 학습 모델 학습이 더 쉬워졌습니다.

그래픽 처리 장치는 CPU보다 250 배 빠른 것으로 나타났습니다. GPU 가속 비디오 디코딩에서 GPU는 비디오 디코딩 프로세스와 비디오 후 처리의 일부를 수행합니다. 이러한 목적으로 일반적으로 사용되는 API는 DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA입니다. 여기서 DxVA는 Windows 기반 운영 체제 용이고 나머지는 Linux 기반 및 Unix 유사 운영 체제 용입니다. XvMC는 MPEG-1 및 MPEG-2로 인코딩 된 비디오 만 디코딩 할 수 있습니다.

GPU에서 수행 할 수있는 비디오 디코딩 프로세스는 다음과 같습니다.

모션 보상
역 이산 코사인 변환
역 수정 된 이산 코사인 변환.
인 루프 디 블로킹 필터
인트라 프레임 예측
역 양자화
가변 길이 디코딩
공간-시간 디인터레이싱
자동 인터레이스 소스 감지
비트 스트림 처리
완벽한 픽셀 포지셔닝

그래픽 처리 장치 아키텍처

GPU는 일반적으로 CPU와 함께 보조 프로세서로 사용됩니다. 이를 통해 CPU는 더 높은 주파수로 범용 과학 및 엔지니어링 컴퓨팅을 수행 할 수 있습니다. 여기서 코드의 시간 소모적이고 계산 집약적 인 부분은 GPU로 이동되는 반면 나머지 코드는 여전히 CPU에서 작동합니다. GPU는 코드의 병렬 처리를 수행하여 시스템 성능을 향상시킵니다. 이러한 유형의 컴퓨팅을 하이브리드 컴퓨팅이라고합니다.

그래픽 처리 장치 아키텍처

2 ~ 8 개의 CPU 코어를 포함하는 CPU와 달리 GPU는 수백 개의 더 작은 코어로 구성됩니다. 이 모든 코어는 병렬 처리로 함께 작동합니다. GPU의 병렬 컴퓨팅 아키텍처 기능을 효과적으로 사용하기 위해 NVIDIA의 애플리케이션 개발자는 'CUDA'라는 병렬 프로그래밍 모델을 설계했습니다.

GPU 아키텍처는 모델에 따라 다릅니다. GPU의 일반 아키텍처는 다중 처리 클러스터로 구성됩니다. 이러한 클러스터에는 여러 스트리밍 멀티 프로세서가 포함되어 있습니다. 여기에서 각 스트리밍 다중 프로세서 관련 코어와 함께 레이어 1 명령 캐시 레이어가 포함됩니다.

GPU 양식

기능 및 처리 방법에 따라 시장에서 사용할 수있는 다양한 형태의 GPU가 있습니다. 개인용 컴퓨터에는 전용 그래픽 카드, 통합 그래픽의 두 가지 주요 형태의 GPU가 있습니다. 전용 그래픽 카드는 개별 GPU라고도합니다. 통합 그래픽은 통합 메모리 아키텍처, 공유 그래픽 솔루션이라고도합니다.

대부분의 GPU는 3D 그래픽 처리, 게임 등과 같은 응용 프로그램을 고려하여 설계되었습니다 .GeForceGTX는 게임용으로 특별히 설계되었으며, Nvidia Titan은 클라우드 컴퓨팅 용으로 설계되었으며, Nvidia Quadro는 워크 스테이션 및 3D 애니메이션 용으로 설계되었으며, Nvidia Tesla는 클라우드 용으로 설계되었습니다. 워크 스테이션 및 인공 지능 교육, 자동화 차량용으로 설계된 Nvidia Drive PX 등

전용 그래픽 카드

전용 GPU가있는 시스템을 'DIS 시스템'이라고합니다. 여기서 전용은 이러한 GPU 칩에 전용 램 카드에서만 사용됩니다. 이들은 일반적으로 PCI Express 또는 Accelerated Graphics Port와 같은 확장 슬롯을 사용하여 마더 보드와 인터페이스됩니다. 이 칩은 쉽게 교체하거나 업그레이드 할 수 있습니다. 크기 및 무게 제약으로 인해 휴대용 컴퓨터의 전용 GPU는 비표준 슬롯을 통해 인터페이스됩니다.

통합 그래픽 처리 장치

이 유형의 GPU에는 전용 RAM 장치가 없습니다. 대신 컴퓨터 메모리의 일부를 작동에 사용합니다. 이 GPU는 칩셋의 일부로 마더 보드에 통합되거나 CPU와 동일한 다이에 구축 될 수 있습니다. 이들은 전용 그래픽 카드보다 용량이 적지 만 구현 비용이 저렴합니다. Intel HD 그래픽 및 AMD 가속 처리 장치가이 GPU의 예입니다.

하이브리드 그래픽 처리

이 GPU의 기능은 전용 그래픽 카드와 통합 그래픽 카드 사이에 있습니다. 이것은 시스템 메모리의 일부를 사용하며 작은 전용 메모리 캐시도 있습니다. 이 전용 캐시는 RAM의 높은 대기 시간을 보완합니다. ATI의 하이퍼 메모리와 Nvidia의 TurboCache는 일반적으로 사용되는 하이브리드 그래픽 처리 장치입니다.

스트림 처리 및 일반 처리 GPU

이를 GPGPU라고합니다. 범용 그래픽 처리 장치는 일반적으로 컴퓨터 커널을 수행하기 위해 수정 된 스트림 프로세서로 사용됩니다. 이 개념을 사용하면 최신 그래픽 가속기 셰이더의 방대한 계산 능력이 범용 컴퓨팅 능력으로 사용됩니다. 대규모 벡터 작업의 경우이 방법은 단순한 CPU보다 높은 성능을 제공합니다.

외부 GPU

대형 외장 하드 드라이브와 마찬가지로이 그래픽 처리 장치는 컴퓨터 장치 외부에도 있습니다. 이들은 또한 랩톱 컴퓨터에 외부 적으로 연결됩니다. 랩톱에는 일반적으로 충분한 양의 RAM과 충분히 강력한 CPU가 있습니다. 강력한 그래픽 프로세서 대신 노트북에는 덜 강력하지만 에너지 효율적인 온보드 그래픽 칩이 내장되어 있습니다. 이것들은 게임 그래픽을 수행하기에 충분히 강력하지 않으며 더 높은 그래픽 게임을 지원하지 않습니다. 따라서이 외장 GPU는 더 높은 성능을 위해 노트북과 함께 사용됩니다.

높은 그래픽과 우수한 이미지 해상도에 대한 수요가 증가함에 따라 더 강력한 GPU에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 강력한 GPU의 가용성을 통해 머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 높은 처리 기술 분야에서 훨씬 더 많은 것을 달성 할 수 있습니다. GPU는 또한 게임 산업에서 엄청난 붐을 일으켰습니다. GPU의 성능을 완전히 활용하는 많은 하이 그래픽 게임이 출시되었습니다. 노트북 외부에 어떤 유형의 GPU를 연결할 수 있습니까?

자주 묻는 질문

1). GPU는 그래픽 카드입니까?

컴퓨팅 장치에있는 그래픽 카드는 전체 하드웨어 부분입니다. GPU는 그래픽 카드에있는 칩입니다.

2). 더 빠른 CPU 또는 GPU는 무엇입니까?

오늘날 GPU는 기존 CPU에 비해 더 큰 메모리 유닛, 더 큰 처리 능력 및 더 큰 메모리 대역폭을 사용할 수 있습니다. 따라서 GPU는 CPU보다 약 50 ~ 100 배 빠른 것으로 밝혀졌습니다.

삼). GPU에는 몇 개의 코어가 있습니까?

GPU는 병렬 컴퓨팅을 수행합니다. 수백 개의 더 작은 코어가 함께 작동합니다. 이 대규모 병렬 컴퓨팅은 GPU에 탁월한 컴퓨팅 성능을 제공합니다.

4). RTX 또는 GTX가 더 낫습니까?

“TV 리모컨 작동 원리 ”

GTX 1080 Ti와 비교할 때 RTX 2080은 최신 기술을 갖추고 있으며 더 빠르고 더 나은 성능을 제공합니다. RTX는 GTX에 비해 비용이 저렴합니다.

5). GPU가 CPU를 대체 할 수 있습니까?

GPU는 CPU보다 빠릅니다. 그들은 한 번에 많은 작업을 수행하여 작업을 매우 빠르게 수행합니다. 그러나 특정 고주파수 작업 만 수행 할 수 있으며 인터럽트 관리와 같은 다른 모든 실행, 데이터 저장은 CPU에서 수행합니다. 아니요, GPU는 CPU를 대체 할 수 없습니다.