Что отвечает за графику на компьютере

Обновлено: 24.01.2025

Современные видеоигры становятся красивее, реалистичнее и… тяжелее.

Мощные игровые ПК с ними еще как-то справляются, а вот владельцам рабочих ноутбуков и устаревших компьютеров приходится чем-то жертвовать: либо под нож идет производительность ради высокого разрешения, либо качество картинки — ведь иначе количество кадров в секунду не увеличить. Но здесь можно найти баланс, и секрет заключается в правильных настройках графики.

В этой статье мы расскажем, какими опциями можно пожертвовать и не заметить разницы, а какие лучше трогать по минимуму, чтобы не испортить впечатление от игры некачественным визуалом.

Что вы узнаете из этого материала

Почему игра может тормозить

Производительность в видеоиграх принято мерить значениями FPS — frames per second. Это кадровая частота, то есть количество кадров в секунду. Чем выше FPS, тем плавнее картинка.

Во время игры значения FPS меняются: если нагрузка на компьютер увеличивается в более сложной игровой сцене, количество кадров в секунду падает. Человеческий глаз улавливает малейшие изменения в кадровой частоте: резкое снижение уровня мы воспринимаем как те самые «тормоза».

Объясню на примере. Предположим, вы исследуете игровой уровень, в котором ничего не происходит, — FPS стабильно высокая. Затем начинается динамичная сцена с кучей спецэффектов, и кадровая частота падает, потому что нагрузка на ПК резко повышается. Действие на экране становится более рваным и дерганным, это раздражает.

Чтобы избежать торможения, в играх принято ограничивать «потолок» FPS, даже если компьютер может время от времени выдавать более высокие значения. Глаз привыкает к определенной частоте кадров, поэтому низкая, но стабильная FPS приятнее, чем «плавающая».

Добиться стабильной FPS можно двумя способами: либо занизить настройки графики так, чтобы компьютер с легкостью выдавал 60 FPS, либо сделать их умеренно средними или даже высокими — но выставить ограничение в 30 FPS. В первом случае изображение будет плавным, но не слишком подробным, а во втором — более детализированным и четким, но одновременно и более дерганным.

негласный стандарт для количества кадров в секунду. Если игра ну очень требовательная, достаточно стабильных 30 FPS

Чем мощнее машина, тем больше FPS она успевает обрабатывать. Но требования игр растут с каждым годом: компьютеры, которые были самыми мощными несколько лет назад, уже не так хорошо работают с современным геймплеем. К примеру, на топовом для 2014 года ПК (i7 4770k, GTX 980, 16 ГБ ОЗУ) недавняя Cyberpunk 2077 может тормозить: чтобы этого избежать, игроку придется повозиться с настройками графики, которые позволят увеличить производительность.

30 FPS достаточно, если вы играете в сюжетную или кинематографичную игру: качество изображения будет выше, а игровой процесс не пострадает. Но некоторые игры рассчитаны минимум на 60 FPS — например, многопользовательские шутеры Counter-Strike или Call of Duty, где важна скорость реакции.

Выше 60 кадров в секунду поднимать графику нет смысла: большинство мониторов просто не смогут воспроизвести FPS выше. Дело в том, что у каждого дисплея есть еще и частота обновления экрана, которая зачастую равна 60 Гц: это означает, что картинка на дисплее обновляется 60 раз в секунду. Соответственно, если кадровая частота окажется выше частоты обновления экрана, на мониторе попросту не будет видно разницы.

Одни настройки графики ресурсоемкие, а другие — не очень. Более того, занижение некоторых параметров может практически не сказаться на качестве картинки, но убрать пресловутые «тормоза».

Например, опции для света, теней и отражений. Они сильно влияют на производительность, но их изменения не всегда заметны на экране — некоторые сцены всего лишь потеряют красивые блики и полутона.

Ниже я перечислил самые распространенные настройки графики в порядке их влияния на качество графики. Параметры с припиской «Без потерь» обычно высвобождают немало FPS, но картинку портят не сильно. А там, где указано «С заметными потерями» или «Выжать еще чуть-чуть», придется пойти на компромиссы.

Важно помнить, что советы могут подойти не для всех игр: в разных проектах графика работает по-разному. Эффект от смены параметров может оказаться как слабее, так и значительно сильнее. Чтобы быть точно уверенным в результате и не тратить много времени на настройку, можно воспользоваться специальным гайдом для конкретной игры — например, для Cyberpunk 2077.

Но готовые решения есть не для всех игр. Эта статья поможет настроить игру самостоятельно, учитывая возможности конкретного компьютера. Вот чем можно пожертвовать в угоду производительности, не потеряв в качестве, — или намеренно ухудшив изображение.

Не нужно путать GPU в компьютере с видеокартой, потому что GPU — это небольшой микрочип для обрабатывания графики, а видеокарта — это уже полноценное отдельное устройство. GPU является частью видеокарты. Когда GPU в компьютере размещается как отдельный микрочип, тогда его именуют графическим процессором. А если GPU интегрирован в процессор или материнскую плату, то в этом случае его часто называют встроенным или интегрированным графическим ядром.

Если подробнее изучать строение персональных компьютеров, то можно заметить , что разделение между интегрированным графическим ядром в процессор и отдельными видеокартами составляет примерно 50/50. Это объясняется тем, что «железо» с интегрированными графическими ядрами дешевле, чем «железо» с видеокартами. На практике люди, которые самостоятельно приобретают себе персональный компьютер , предпочитают покупать их с отдельными видеокартами. А компьютеры с графическим ядром, встроенным в процессор, в основном предпочитают покупать корпоративные клиенты , чтобы устанавлива ть их в офисах. Этим и объясняется такое разделение в устройствах.

Графическое ядро в процессоре

Процессор — это небольшой микрочип, который устанавливается на материнскую плату ; это не «весь компьютер», как считают некоторые. Мы уже знаем, что такое GPU в компьютере и как это может быть организовано.

С видеокартой как бы ясно — это отдельное устройство, которое можно купить в магазине и установить в свой ПК. Хорошая видеокарта стоит недешево. Она занимает отдельное место в материнской плате и греется при своей работе.

Графическое ядро в процессоре — это та же видеокарта, только более простая и минимизированная. Оно не занимает отдельного места в материнской плате, так как находится внутри самого процессора. Как правило, такие ядра могут быть менее мощными, чем стационарные видеокарты. Но со своей основной целью — выводить изображение на экран компьютера — они справляются на «отлично». Поэтому такие процессоры рекомендуется применять в офисных компьютерах, где нет больших нагрузок на GPU.

Для чего нужно такое «объединение»?

• уменьшить энергозатраты аппаратной части компьютера;
• создать более компактное «железо»;
• снизить стоимость компьютера.

Недостатки встроенного ГП в компьютере

1. Более низкая производительность. Что это будет означать для пользователя компьютера? В строенных версий GPU очень много, как и производящих их фирм. Но большинству пользователей компьютеров и не нужно будет разбираться со всем многообразием, потому что для повседневных дел возможностей ГП в компьютере будет более чем достаточно: полазить в и нтернете, посидеть в соцсетях, посмотреть фильм в отличном качестве, поиграть в современную игрушку на низких настройках и др. Проблемы с производительностью начинаются, когда нужно делать более производительную работу: монтаж видеороликов, 3D-моделиров а ние и другое , и все это на 2-х мониторах.
2. Отсутствие собственной памяти. Получается, что встроенный ГП в компьютере не имеет собственно й памяти, а это означает, что вся нагрузка, которая ложится на него , будет прямо влиять на оперативную память. Поэтому об этом заранее нужно беспокоит ь ся, чтобы оперативки хватало и на работу , и на графические задачи.
3. Дополнительно е тепловыделение. На процессоре и так есть собственные ядра, которые греются , и их нужно охлаждать, а тут еще встроенный графический чип, который тоже неплохо греется.
4. Нет возможности улучшить обработку графики. Встроенный ГП в компьютере можно поменять только вместе с процессором, а это так себе затея.

Заключение

Сегодня вы узнали, что такое «GPU в компьютере», а также кто такой «графический процессор» , и много-много другого. А главное — вы сможете понимать, на что обращать внимание при выборе персонального компьютера. Если ПК вам нужен для решения небольших повседневных задач, то можете смело ориентироваться только по цене, при этом смело можно брать компьютер со встроенным ГП. Если же ПК вам нужен для более производительной работы, то нужно обратить внимание на наличие отдельной видеокарты и на ее характеристики. А если смотреть на встроенные графические ядра, то лучше изучить их линейки от разных производителей, чтобы понимать, ч его ожидать от будущего персонального компьютера.

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.

Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.

Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:

• Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
• Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
• Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?

Эпоха GPU

Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.

Первые шаги

Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.

Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидером в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.

Общие вычисления на GPU

В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.

Признанный лидер

Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств — высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.

Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях — перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:

• CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 — 28 потоков с HyperThreading, 2.4 GHZ;
• GPU. NVIDIA GTX 1080 — 2560 CUDA Cores, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.

В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная — Время выполнения в секундах:

Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.

Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.

Кому в Selectel жить хорошо с GPU?

Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.

Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.

В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.

Наука о данных

Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.

Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:

• Большие данные (Big Data). Основная проблема в данной сфере — колоссальный объем информации, который не может быть обработан на единственном сервере. С точки зрения инфраструктурного обеспечения, требуется решать задачи создания кластерных систем, масштабируемости, отказоустойчивости, и распределенного хранения данных;
• Ресурсоемкие задачи (Машинное обучение, глубокое обучение и другие). В этом случае поднимается вопрос использования высокопроизводительных вычислений, требующих большого количества ОЗУ и процессорных ресурсов. В таких задачах активно используются системы с графическими ускорителями.

Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.

Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.

Новое направление

Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.

Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере — все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.

От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.

Технологии анализа данных

За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:

• Глубинное обучение;
• Обучение с подкреплением;
• Компьютерное зрение;
• Автоматическая обработка текстов.

Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.

Дальнейшее развитие и проекты

Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы — некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).

О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.

По мнению Влада Шахуро, преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении — обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий, ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.

Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:

«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:

• скачать веса уже обученной нейросети (например, в keras);
• сделать с ее помощью решение для своей задачи (fine-tuning, zero-shot learning);
• встроить её в свой веб-сайт или мобильное приложение (tensorflow / caffe 2).

По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:

• 6 ядер CPU;
• 16 Gb оперативной памяти;
• 1 GPU-карточка с 6-8 Gb видеопамяти. Это соответствует таким видеокартам, как PNY NVIDIA GeForce GTX 1060 или MSI GeForce GTX 1070.

Возможности для новичков

Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс «Введение в машинное обучение».

Вместо заключения

Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.

Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе.

А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть предложения от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.

В современных устройствах применяется графический процессор, который еще обозначают как GPU. Что это и каков его принцип работы? GPU (Graphics Processing Unit) - процессор, основная задача которого - обработка графики и вычислений с плавающей точкой. GPU облегчает работу главного процессора, если идет речь о тяжелых играх и приложениях с 3D-графикой.

Что это?

Графический процессор создает графику, текстуры, цвета. Процессор, который обладает несколькими ядрами, может работать на высоких скоростях. У графического много ядер, функционирующих преимущественно на низких скоростях. Они занимаются вычислениями пикселей и вершин. Обработка последних в основном происходит в системе координат. Процессор графический обрабатывает различные задачи, создавая на экране трехмерное пространство, то есть объекты в нем перемещаются.

Принцип работы

Что делает графический процессор? Он занимается обработкой графики в формате 2D и 3D. Благодаря GPU компьютеру быстрее и легче удается выполнять важные задачи. Особенность графического процессора состоит в том, что он увеличивает скорость расчета графической информации на максимальном уровне. Его архитектура устроена так, что позволяет более эффективно обрабатывать визуальную информацию, чем центральный CPU компьютера.

Он отвечает за расположение трехмерных моделей в кадре. Кроме того, каждый из типов графического процессора фильтрует треугольники, входящие в него. Он определяет, какие на виду, удаляет те, которые скрываются за другими объектами. Прорисовывает источники света, определяет, каким образом эти источники влияют на цвет. Графический процессор (что это такое - описано в статье) создает изображение, выдает его пользователю на экран.

Эффективность работы

Чем обусловлена эффективная работа графического процессора? Температурой. Одна из проблем ПК и ноутбуков - перегрев. Именно это становится главной причиной того, почему устройство и его элементы быстро выходят из строя. Проблемы с GPU начинаются, когда температура процессора превышает 65 °С. В этом случае пользователи замечают, что процессор начинает работать слабее, пропускает такты, чтобы самостоятельно понизить увеличенную температуру.

Температурный режим 65-80 °С - критический. В этом случае начинается перезагрузка системы (аварийная), компьютер выключается самостоятельно. Пользователю важно отслеживать, чтобы температура графического процессора не превышала 50 °С. Нормальной считается t 30-35 °С в простое, 40-45 °С при многочасовой нагрузке. Чем ниже температура, тем выше производительность компьютера. Для материнской платы, видеокарты, корпуса и жестких дисков - свои температурные режимы.

Но многих пользователей также беспокоит вопрос, как же уменьшить температуру процессора, чтобы повысить эффективность его работы. Для начала нужно выяснить причину перегрева. Это может быть засорение системы охлаждения, высохшая термопаста, вредоносная программа, разгон процессора, сырая прошивка БИОСа. Самое простое, что может сделать пользователь, - это заменить термопасту, которая находится на самом процессоре. Кроме того, нужно произвести чистку системы охлаждения. Еще специалисты советуют установить мощный кулер, улучшить циркуляцию воздуха в системном блоке, увеличить скорость вращения на графическом адаптере кулера. Для всех компьютеров и графических процессоров одинаковая схема понижения температуры. Важно следить за устройством, вовремя его чистить.

Специфика

Графический процессор расположен на видеокарте, его главная задача - это обработка 2D и 3D графики. Если на компьютере установлен GPU, то процессор устройства не выполняет лишнюю работу, поэтому функционирует быстрее. Главная особенность графического в том, что его основная цель - это увеличение скорости расчета объектов и текстур, то есть графической информации. Архитектура процессора позволяет им работать намного эффективнее, обрабатывать визуальную информацию. Обычному процессору такое не под силу.

Что это - графический процессор? Это компонент, входящий в состав видеокарты. Существует несколько видов чипов: встроенный и дискретный. Специалисты утверждают, что лучше справляется со своей задачей второй. Его устанавливают на отдельные модули, так как отличается он своей мощью, но ему необходимо отличное охлаждение. Встроенный графический процессор есть практически во всех компьютерах. Его устанавливают в CPU, чтобы сделать потребление энергии в несколько раз ниже. С дискретными по мощи он не сравнится, но тоже обладает хорошими характеристиками, демонстрирует неплохие результаты.

Компьютерная графика

Это что? Так называется область деятельности, в которой для создания изображений и обработки визуальной информации используют компьютерные технологии. Современная компьютерная графика, в том числе научная, позволяет графически обрабатывать результаты, строить диаграммы, графики, чертежи, а также производить различного рода виртуальные эксперименты.

С помощью конструктивной графики создаются технические изделия. Существуют и другие виды компьютерной графики:

• анимационная;
• мультимедийная;
• художественная;
• рекламная;
• иллюстративная.

С технической точки зрения компьютерная графика - это двухмерные и трехмерные изображения.

CPU и GPU: разница

В чем разница между этими двумя обозначениями? Многие пользователи в курсе, что графический процессор (что это - рассказано выше) и видеокарта выполняют разные задачи. Кроме того, они отличаются по своей внутренней структуре. И CPU, и GPU - это процессоры, которые обладают многими сходными чертами, но сделаны они для разных целей.

CPU выполняет определенную цепочку инструкций за короткий промежуток времени. Он сделан так, что формирует одновременно несколько цепочек, разбивает поток инструкций на множество, выполняет их, затем снова сливает в одно целое в конкретном порядке. Инструкция в потоке находится в зависимости от тех, что за ней следуют, поэтому в CPU содержится малое число исполнительных блоков, здесь главный приоритет отдается скорости выполнения, уменьшению простоев. Все это достигается при помощи конвейера и кэш-памяти.

У GPU другая важная функция - рендеринг визуальных эффектов и 3D-графики. Работает он проще: на входе получает полигоны, проводит необходимые логические и математические операции, на выходе выдает координаты пикселей. Работа GPU - это оперирование большим потоком разных задач. Его особенность в том, что он наделен большим объемом памяти, но медленно работает по сравнению с CPU. Кроме того, в современных GPU более 2000 исполнительных блоков. Отличаются они между собой методами доступа к памяти. Например, графическому не нужна кэшированная память большого размера. У GPU пропускная способность больше. Если объяснять простыми словами, то CPU принимает решения в соответствии с задачами программы, а GPU производит множество одинаковых вычислений.

Читайте также:

  
• Как скачивать файлы на телевизор
  
• Бір уақытта көп файл жүктесеңдер не себепті жүктеу жылдамдығы төмендейтінін түсіндіріңдер
  
• Как загрузить куки в mozilla firefox
  
• Ремонт ноутбука замена ремонт выездной рф comp
  
• Как выглядит материнская плата в телефоне samsung