2020 में GPU उद्योग की विकास संभावना
2020-11-17
दुनिया के दिग्गजों से विकास के पदचिह्नों की तलाश
GPU का कार्य और वर्गीकरण
GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट, ग्राफिक्स प्रोसेसर) को डिस्प्ले चिप के रूप में भी जाना जाता है। यह मुख्य रूप से पर्सनल कंप्यूटर, वर्कस्टेशन, गेम होस्ट और मोबाइल डिवाइस (स्मार्ट फोन, टैबलेट कंप्यूटर, वीआर डिवाइस) में ग्राफिक्स ऑपरेशन चलाने के लिए उपयोग किया जाता है।
संरचना निर्धारित करती है कि समानांतर कंप्यूटिंग के लिए GPU अधिक उपयुक्त है। GPU और CPU के बीच मुख्य अंतर ऑन-चिप कैश आर्किटेक्चर और डिजिटल लॉजिक ऑपरेशन यूनिट की संरचना में है: GPU कोर (विशेष रूप से Alu कंप्यूटिंग यूनिट) की संख्या सीपीयू की तुलना में कहीं अधिक है, लेकिन इसकी संरचना इससे कहीं अधिक सरल है CPU का, इसलिए इसे मल्टी कोर स्ट्रक्चर कहा जाता है। मल्टी-कोर संरचना समानांतर में मल्टी-कोर को एक ही इंस्ट्रक्शन स्ट्रीम भेजने के लिए बहुत उपयुक्त है, विभिन्न इनपुट डेटा को निष्पादित करने के लिए, ताकि ग्राफिक्स प्रोसेसिंग में बड़े पैमाने पर और सरल ऑपरेशन को पूरा किया जा सके, जैसे प्रत्येक के लिए एक ही समन्वय परिवर्तन। वर्टेक्स, और एक ही प्रकाश मॉडल के अनुसार प्रत्येक वर्टेक्स के रंग मूल्य की गणना। GPU बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने के अपने लाभों का उपयोग करता है, और कुल डेटा थ्रूपुट में सुधार करके लंबी विलंबता की कमी के लिए बनाता है।
सामान्यतया, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद, जैसे कि मोबाइल फोन या लैपटॉप, जैसे सीपीयू के ब्रांड, श्रृंखला और कोर के कोर की खरीदारी करते समय सीपीयू (केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई) के प्रदर्शन पर अधिक ध्यान देंगे, जबकि जीपीयू पर कम ध्यान दिया जाता है। GPU (ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट), साथ ही ग्राफिक्स प्रोसेसर, एक प्रकार का माइक्रोप्रोसेसर है जो व्यक्तिगत कंप्यूटर, वर्कस्टेशन, गेम मशीन और कुछ मोबाइल उपकरणों (जैसे टैबलेट कंप्यूटर, स्मार्ट फोन, आदि) पर छवि और ग्राफिक्स संबंधित संचालन कर सकता है। । पीसी के जन्म की शुरुआत में, GPU का विचार था, और सभी ग्राफिक्स गणना सीपीयू द्वारा की गई थी। हालांकि, ग्राफिक्स गणना करने के लिए सीपीयू का उपयोग करने की गति धीमी है, इसलिए ग्राफिक्स गणना के साथ मदद के लिए एक विशेष ग्राफिक्स त्वरक कार्ड बनाया गया है। बाद में, NVIDIA ने GPU की अवधारणा को प्रस्तावित किया, जिसने GPU को एक अलग कंप्यूटिंग इकाई की स्थिति में बढ़ावा दिया।
CPU आमतौर पर लॉजिक ऑपरेशन यूनिट, कंट्रोल यूनिट और स्टोरेज यूनिट से बना होता है। हालांकि सीपीयू में कई कोर हैं, कुल संख्या दो अंकों से अधिक नहीं है, और प्रत्येक कोर में पर्याप्त कैश है; सीपीयू में पर्याप्त संख्या और तार्किक संचालन इकाइयाँ हैं, और शाखा निर्णय और यहां तक कि अधिक जटिल तार्किक निर्णय में तेजी लाने के लिए कई हार्डवेयर हैं। इसलिए, सीपीयू में सुपर तार्किक क्षमता है। GPU का लाभ मल्टी-कोर में है, कोर की संख्या सीपीयू की तुलना में कहीं अधिक है, जो सैकड़ों तक पहुंच सकता है, प्रत्येक कोर में अपेक्षाकृत छोटा कैश होता है, और डिजिटल लॉजिक ऑपरेशन इकाइयों की संख्या छोटी और सरल होती है। इसलिए, CPU की तुलना में डेटा समानांतर कंप्यूटिंग के लिए GPU अधिक उपयुक्त है
GPU को वर्गीकृत करने के दो तरीके हैं, एक GPU और CPU के बीच के संबंधों पर आधारित है, दूसरा GPU के आवेदन वर्ग पर आधारित है। CPU के साथ संबंध के अनुसार, GPU को स्वतंत्र CPU और GPU में विभाजित किया जा सकता है। स्वतंत्र जीपीयू आमतौर पर ग्राफिक्स कार्ड के सर्किट बोर्ड पर वेल्डेड होता है, और ग्राफिक्स कार्ड के प्रशंसक के नीचे स्थित होता है। स्वतंत्र GPU एक समर्पित डिस्प्ले मेमोरी का उपयोग करता है, और वीडियो मेमोरी बैंडविड्थ GPU के साथ कनेक्शन की गति निर्धारित करता है। एकीकृत GPU आमतौर पर सीपीयू के साथ एकीकृत होता है। एकीकृत GPU और सीपीयू एक प्रशंसक और कैश साझा करते हैं। एकीकृत GPU में अच्छी संगतता है क्योंकि सीपीयू निर्माता द्वारा एकीकृत GPU के डिजाइन, निर्माण और चालक को पूरा किया जाता है। इसके अलावा, CPU और GPU के एकीकरण के कारण, एकीकृत GPU का स्थान छोटा है; एकीकृत GPU का प्रदर्शन अपेक्षाकृत स्वतंत्र है, और सीपीयू और सीपीयू के एकीकरण के कारण एकीकृत GPU की बिजली की खपत और लागत अपेक्षाकृत स्वतंत्र हैं। स्वतंत्र जीपीयू में स्वतंत्र वीडियो मेमोरी, बड़ा स्थान और बेहतर गर्मी लंपटता है, इसलिए स्वतंत्र ग्राफिक्स कार्ड का प्रदर्शन बेहतर है; लेकिन इसे जटिल और विशाल ग्राफिक्स प्रोसेसिंग जरूरतों को पूरा करने के लिए अतिरिक्त स्थान की आवश्यकता होती है, और कुशल वीडियो कोडिंग एप्लिकेशन प्रदान करते हैं। हालांकि, मजबूत प्रदर्शन का मतलब उच्च ऊर्जा की खपत है, स्वतंत्र जीपीयू को अतिरिक्त बिजली की आपूर्ति की आवश्यकता होती है, और लागत अधिक होती है।
एप्लिकेशन टर्मिनल के प्रकार के अनुसार, इसे पीसीजीपीयू, सर्वर जीपीयू और मोबाइल जीपीयू में विभाजित किया जा सकता है। पीसी के लिए Pcgpu लगाया जाता है। इसकी उत्पाद स्थिति के अनुसार, या तो एकीकृत GPU या स्टैंड-अलोन GPU का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि पीसी मुख्य रूप से प्रकाश कार्यालय और पाठ संपादन है, तो सामान्य उत्पाद एकीकृत GPU ले जाने का चयन करेगा; अगर पीसी को हाई-डेफिनिशन पिक्चर्स, वीडियो एडिट करने, गेम रेंडर करने आदि की जरूरत है, तो चयनित उत्पाद एक स्वतंत्र जीपीयू ले जाएगा। सर्वर जीपीयू सर्वरों पर लागू होता है, जिसका उपयोग पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन, कंप्यूटिंग त्वरण, गहन सीखने और अन्य अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है। क्लाउड कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी प्रौद्योगिकियों की एक श्रृंखला के विकास के अनुसार, सर्वर जीपीयू मुख्य रूप से स्वतंत्र जीपीयू होगा। मोबाइल टर्मिनल पतले और पतले होते जा रहे हैं, और कई फ़ंक्शन मॉड्यूल की वृद्धि के कारण टर्मिनल की आंतरिक शुद्ध जगह में तेजी से गिरावट आई है। उसी समय, जहां तक वीडियो और छवि को मोबाइल टर्मिनल द्वारा संसाधित करने की आवश्यकता है, एकीकृत GPU आवश्यकताओं को पूरा करने में सक्षम है। इसलिए, मोबाइल GPU आम तौर पर एकीकृत GPU को अपनाता है।
GPU का कार्य और वर्गीकरण
GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट, ग्राफिक्स प्रोसेसर) को डिस्प्ले चिप के रूप में भी जाना जाता है। यह मुख्य रूप से पर्सनल कंप्यूटर, वर्कस्टेशन, गेम होस्ट और मोबाइल डिवाइस (स्मार्ट फोन, टैबलेट कंप्यूटर, वीआर डिवाइस) में ग्राफिक्स ऑपरेशन चलाने के लिए उपयोग किया जाता है।
संरचना निर्धारित करती है कि समानांतर कंप्यूटिंग के लिए GPU अधिक उपयुक्त है। GPU और CPU के बीच मुख्य अंतर ऑन-चिप कैश आर्किटेक्चर और डिजिटल लॉजिक ऑपरेशन यूनिट की संरचना में है: GPU कोर (विशेष रूप से Alu कंप्यूटिंग यूनिट) की संख्या सीपीयू की तुलना में कहीं अधिक है, लेकिन इसकी संरचना इससे कहीं अधिक सरल है CPU का, इसलिए इसे मल्टी कोर स्ट्रक्चर कहा जाता है। मल्टी-कोर संरचना समानांतर में मल्टी-कोर को एक ही इंस्ट्रक्शन स्ट्रीम भेजने के लिए बहुत उपयुक्त है, विभिन्न इनपुट डेटा को निष्पादित करने के लिए, ताकि ग्राफिक्स प्रोसेसिंग में बड़े पैमाने पर और सरल ऑपरेशन को पूरा किया जा सके, जैसे प्रत्येक के लिए एक ही समन्वय परिवर्तन। वर्टेक्स, और एक ही प्रकाश मॉडल के अनुसार प्रत्येक वर्टेक्स के रंग मूल्य की गणना। GPU बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने के अपने लाभों का उपयोग करता है, और कुल डेटा थ्रूपुट में सुधार करके लंबी विलंबता की कमी के लिए बनाता है।
सामान्यतया, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक उत्पाद, जैसे कि मोबाइल फोन या लैपटॉप, जैसे सीपीयू के ब्रांड, श्रृंखला और कोर के कोर की खरीदारी करते समय सीपीयू (केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई) के प्रदर्शन पर अधिक ध्यान देंगे, जबकि जीपीयू पर कम ध्यान दिया जाता है। GPU (ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट), साथ ही ग्राफिक्स प्रोसेसर, एक प्रकार का माइक्रोप्रोसेसर है जो व्यक्तिगत कंप्यूटर, वर्कस्टेशन, गेम मशीन और कुछ मोबाइल उपकरणों (जैसे टैबलेट कंप्यूटर, स्मार्ट फोन, आदि) पर छवि और ग्राफिक्स संबंधित संचालन कर सकता है। । पीसी के जन्म की शुरुआत में, GPU का विचार था, और सभी ग्राफिक्स गणना सीपीयू द्वारा की गई थी। हालांकि, ग्राफिक्स गणना करने के लिए सीपीयू का उपयोग करने की गति धीमी है, इसलिए ग्राफिक्स गणना के साथ मदद के लिए एक विशेष ग्राफिक्स त्वरक कार्ड बनाया गया है। बाद में, NVIDIA ने GPU की अवधारणा को प्रस्तावित किया, जिसने GPU को एक अलग कंप्यूटिंग इकाई की स्थिति में बढ़ावा दिया।
CPU आमतौर पर लॉजिक ऑपरेशन यूनिट, कंट्रोल यूनिट और स्टोरेज यूनिट से बना होता है। हालांकि सीपीयू में कई कोर हैं, कुल संख्या दो अंकों से अधिक नहीं है, और प्रत्येक कोर में पर्याप्त कैश है; सीपीयू में पर्याप्त संख्या और तार्किक संचालन इकाइयाँ हैं, और शाखा निर्णय और यहां तक कि अधिक जटिल तार्किक निर्णय में तेजी लाने के लिए कई हार्डवेयर हैं। इसलिए, सीपीयू में सुपर तार्किक क्षमता है। GPU का लाभ मल्टी-कोर में है, कोर की संख्या सीपीयू की तुलना में कहीं अधिक है, जो सैकड़ों तक पहुंच सकता है, प्रत्येक कोर में अपेक्षाकृत छोटा कैश होता है, और डिजिटल लॉजिक ऑपरेशन इकाइयों की संख्या छोटी और सरल होती है। इसलिए, CPU की तुलना में डेटा समानांतर कंप्यूटिंग के लिए GPU अधिक उपयुक्त है
GPU को वर्गीकृत करने के दो तरीके हैं, एक GPU और CPU के बीच के संबंधों पर आधारित है, दूसरा GPU के आवेदन वर्ग पर आधारित है। CPU के साथ संबंध के अनुसार, GPU को स्वतंत्र CPU और GPU में विभाजित किया जा सकता है। स्वतंत्र जीपीयू आमतौर पर ग्राफिक्स कार्ड के सर्किट बोर्ड पर वेल्डेड होता है, और ग्राफिक्स कार्ड के प्रशंसक के नीचे स्थित होता है। स्वतंत्र GPU एक समर्पित डिस्प्ले मेमोरी का उपयोग करता है, और वीडियो मेमोरी बैंडविड्थ GPU के साथ कनेक्शन की गति निर्धारित करता है। एकीकृत GPU आमतौर पर सीपीयू के साथ एकीकृत होता है। एकीकृत GPU और सीपीयू एक प्रशंसक और कैश साझा करते हैं। एकीकृत GPU में अच्छी संगतता है क्योंकि सीपीयू निर्माता द्वारा एकीकृत GPU के डिजाइन, निर्माण और चालक को पूरा किया जाता है। इसके अलावा, CPU और GPU के एकीकरण के कारण, एकीकृत GPU का स्थान छोटा है; एकीकृत GPU का प्रदर्शन अपेक्षाकृत स्वतंत्र है, और सीपीयू और सीपीयू के एकीकरण के कारण एकीकृत GPU की बिजली की खपत और लागत अपेक्षाकृत स्वतंत्र हैं। स्वतंत्र जीपीयू में स्वतंत्र वीडियो मेमोरी, बड़ा स्थान और बेहतर गर्मी लंपटता है, इसलिए स्वतंत्र ग्राफिक्स कार्ड का प्रदर्शन बेहतर है; लेकिन इसे जटिल और विशाल ग्राफिक्स प्रोसेसिंग जरूरतों को पूरा करने के लिए अतिरिक्त स्थान की आवश्यकता होती है, और कुशल वीडियो कोडिंग एप्लिकेशन प्रदान करते हैं। हालांकि, मजबूत प्रदर्शन का मतलब उच्च ऊर्जा की खपत है, स्वतंत्र जीपीयू को अतिरिक्त बिजली की आपूर्ति की आवश्यकता होती है, और लागत अधिक होती है।
एप्लिकेशन टर्मिनल के प्रकार के अनुसार, इसे पीसीजीपीयू, सर्वर जीपीयू और मोबाइल जीपीयू में विभाजित किया जा सकता है। पीसी के लिए Pcgpu लगाया जाता है। इसकी उत्पाद स्थिति के अनुसार, या तो एकीकृत GPU या स्टैंड-अलोन GPU का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि पीसी मुख्य रूप से प्रकाश कार्यालय और पाठ संपादन है, तो सामान्य उत्पाद एकीकृत GPU ले जाने का चयन करेगा; अगर पीसी को हाई-डेफिनिशन पिक्चर्स, वीडियो एडिट करने, गेम रेंडर करने आदि की जरूरत है, तो चयनित उत्पाद एक स्वतंत्र जीपीयू ले जाएगा। सर्वर जीपीयू सर्वरों पर लागू होता है, जिसका उपयोग पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन, कंप्यूटिंग त्वरण, गहन सीखने और अन्य अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है। क्लाउड कंप्यूटिंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी प्रौद्योगिकियों की एक श्रृंखला के विकास के अनुसार, सर्वर जीपीयू मुख्य रूप से स्वतंत्र जीपीयू होगा। मोबाइल टर्मिनल पतले और पतले होते जा रहे हैं, और कई फ़ंक्शन मॉड्यूल की वृद्धि के कारण टर्मिनल की आंतरिक शुद्ध जगह में तेजी से गिरावट आई है। उसी समय, जहां तक वीडियो और छवि को मोबाइल टर्मिनल द्वारा संसाधित करने की आवश्यकता है, एकीकृत GPU आवश्यकताओं को पूरा करने में सक्षम है। इसलिए, मोबाइल GPU आम तौर पर एकीकृत GPU को अपनाता है।
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