На протяжении десятилетий процессоры (центральные процессоры) были основой модернизации компьютеров. От персональных компьютеров до мощных серверов процессоры справлялись с подавляющим большинством задач благодаря своей способности выполнять инструкции последовательно и эффективно. Однако в последние годы тихая революция изменила этот ландшафт. Графический процессор (графический процессор), изначально предназначенный для обработки сложных графических вычислений для видеоигр и визуального рендеринга, стал новой королевой вычислительной техники.
И дело не только в популярности или тенденции. Рост популярности графических процессоров основан на фундаментальных архитектурных различиях, которые идеально подходят для самых требовательных рабочих нагрузок современности. От искусственного интеллекта и научных симуляций до технологийblockchain и для рендеринга графики в реальном времени графические процессоры стали незаменимыми.
Изменение архитектурной мощи
Основная причина этого изменения кроется в архитектуре графических процессоров. В то время как процессоры обычно имеют меньше ядер, но более мощные и оптимизированные для последовательной обработки, графические процессоры могут похвастаться тысячами меньших и более эффективных ядер, которые превосходят параллельную обработку. Эта архитектура позволяет графическим процессорам выполнять огромное количество вычислений одновременно, что делает их идеальными для задач, требующих быстрой обработки больших объемов данных.
В таких областях, как искусственный интеллект иdeep learning это очень важно. Обучение сложной нейронной сети на процессоре может занять несколько недель, в то время как графический процессор может справиться с той же рабочей нагрузкой за меньшее время. Эта скорость стимулировала инновации во многих секторах, позволяя исследователям и компаниям быстрее обновлять и получать результаты, которые ранее были невозможны.
ИИ, большие данные и не только
Искусственный интеллект, вероятно, больше всех выиграл от революции графических процессоров. Обучение и внедрение глубоких нейронных сетей требует огромных вычислительных мощностей. Графические процессоры обеспечивают не только необходимую скорость, но и масштабируемость для этих задач. Такие компании, как OpenAI, Meta и Google, в значительной степени полагаются на инфраструктуру на базе графических процессоров для своих крупномасштабных проектов в области искусственного интеллекта.
Анализbig data он также претерпел трансформацию. Обработка терабайт информации в распределенных системах становится намного более управляемой с ускорением на GPU. Это имело последствия для таких секторов, как финансы, здравоохранение, розничная торговля и других, где скорость и способность получать информацию могут превратиться в конкурентное преимущество.
Высокопроизводительные вычисления (HPC)
Графические процессоры также нашли достойное место в научных и инженерных сообществах. Задачи высокопроизводительных вычислений, такие как моделирование климата, секвенирование генома и физическое моделирование, требуют огромных вычислительных мощностей. Вот где сияют графические процессоры. Их способность обрабатывать параллельные рабочие нагрузки позволяет выполнять симуляции, которые раньше занимали месяцы, за несколько дней или даже часов.
Такие учреждения, как ЦЕРН, НАСА и ведущие университеты мира, теперь полагаются на кластеры графических процессоров для расширения границ знаний. Масштабируемость графических процессоров открыла новые возможности в научных открытиях.
Эволюция экосистемы
Поддержка программного обеспечения сыграла решающую роль в этом изменении. Такие платформы, как CUDA от NVIDIA и ROCm от AMD, значительно выросли, предлагая разработчикам надежные экосистемы. Фреймворкиmachine learning как и TensorFlow, и PyTorch разработаны с учетом преимуществ ускорения на GPU, что упрощает инженерам и специалистам по обработке данных написание кода, использующего возможности графических процессоров, без необходимости глубоких знаний в области параллельного программирования.
Эти фреймворки также легко интегрируются с облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud и Azure. Теперь компании любого размера могут получить доступ к высокопроизводительным процессорам на базе графических процессоров по требованию, демократизируя доступ к мощностям, которые ранее были зарезервированы только для крупных корпораций.
Экономические и промышленные последствия
Появление графических процессоров кардинально изменило полупроводниковую промышленность. NVIDIA, ранее считавшаяся нишевой компанией по производству видеокарт, теперь входит в число самых ценных технологических компаний во всем мире. В ответ AMD и Intel ускорили разработку собственных графических процессоров, что привело к жесткой конкуренции и быстрым инновациям.
Высокий спрос на графические процессоры даже привел к сбоям в цепочке поставок и дефициту во всем мире. Гонка за доступом к мощным чипам стала геополитической проблемой, поскольку правительства признают стратегическую важность производства полупроводников.
Процессоры по-прежнему занимают свое место
Несмотря на доминирование графических процессоров во многих секторах, процессоры по-прежнему важны. Они лучше всего подходят для задач, требующих низкой задержки и высокой производительности в одном потоке, таких как управление операционными системами, запуск традиционных корпоративных приложений и легкая многозадачность. Большинство современных систем по-прежнему зависят от комбинации процессоров и графических процессоров, где ЦП координирует работу системы, а графический процессор берет на себя наибольшую вычислительную нагрузку.
Но в самых передовых и быстрорастущих технологических сегментах ЦП больше не является главным героем. Она помощник, менеджер, который делегирует тяжелую работу графическому процессору.
Энергоэффективность и проблемы
Распространенной критикой графических процессоров является их энергопотребление. Высокопроизводительные графические процессоры могут потреблять сотни ватт, что вызывает опасения по поводу устойчивости. Однако при измерении производительности на ватт при параллельных рабочих нагрузках графические процессоры обычно более эффективны, чем процессоры.
Постоянные инновации в дизайне микросхем, технологиях охлаждения и оптимизации программного обеспечения продолжают решать эти проблемы. Например, архитектуры NVIDIA Hopper и AMD CDNA ориентированы на повышение энергоэффективности и превосходные тепловые характеристики.
Заглядывая в будущее
Итак, что нас ждет в будущем? Поскольку наш мир становится все более управляемым данными и автоматизацией, спрос на параллельную обработку будет только расти. Генеративный ИИ, автономные транспортные средства, виртуальная и дополненная реальность — все эти технологии во многом зависят от возможностей графических процессоров.
Фактически, мы могли бы увидеть будущее, в котором архитектуры, подобные графическим процессорам, будут доминировать даже в вычислениях общего назначения. Гибридные чипы, сочетающие в себе функции процессоров и графических процессоров, уже набирают обороты, особенно в потребительских и мобильных вычислениях. Чипы Apple серии M и линейка Qualcomm Snapdragon позволяют предположить, каким может быть это будущее.
В прошлом ЦП был бесспорным центром вычислительной техники. Но сегодня графический процессор занял эту корону Moderna, не полностью заменив процессор, а превзойдя его по актуальности, производительности и универсальности для удовлетворения требований современных вычислений.
Ожидается, что по мере появления новых проблем и возможностей доминирование графических процессоров будет продолжать расти. Эпоха ЦП как короля закончилась. Да здравствует графический процессор!