GPU (procesor graficzny): co rysuje obraz na ekranie
Procesor graficzny (GPU, Graphics Processing Unit) to blok obliczeniowy, który przetwarza obraz: rysuje interfejs, grafikę 3D w grach, efekty w wideo. W smartfonach jest wbudowany w układ SoC, w komputerach bywa osobną kartą graficzną.
Prostymi słowami
Procesor główny jest jak profesor, który rozwiązuje trudne zadania po kolei. GPU to jak cały stadion uczniów, z których każdy koloruje jedną malutką kratkę obrazu. Każdy z osobna jest prosty, ale tysiące naraz kolorują klatkę gry w mgnieniu oka. Dlatego GPU tak dobrze nadaje się też do AI - tam również są miliony prostych, jednakowych operacji.
Jak to działa
- Gra lub aplikacja przekazuje GPU opis sceny: obiekty, tekstury, światło.
- GPU oblicza, jak każdy obiekt wygląda z kamery gracza.
- Tysiące bloków obliczeniowych równolegle kolorują piksele.
- Gotowa klatka trafia na ekran - 60, 120 lub więcej razy na sekundę.
- Do złożonych efektów (cienie, odbicia) niektóre GPU mają sprzętowy ray tracing.
Gdzie to zobaczysz
W smartfonach i tabletach GPU ma własną nazwę: Adreno (Qualcomm), Mali lub Immortalis (MediaTek, Samsung Exynos), Apple GPU. W laptopach i PC - grafika zintegrowana albo dedykowana karta NVIDIA, AMD lub Intel.
Czy to ważne przy wyborze
Jeśli grasz w wymagające gry albo montujesz wideo - tak, patrz na GPU i wyniki testów graficznych. Do mediów społecznościowych i YouTube wystarczy każdy nowoczesny. Pamiętaj: mocne GPU w cienkiej obudowie się grzeje, więc stabilność w długich grach jest ważniejsza niż szczytowe wyniki w testach.
Mity
- Mit: GPU jest potrzebne tylko do gier. W rzeczywistości: Rysuje cały interfejs, przetwarza wideo, pomaga aparatowi i AI.
- Mit: Im więcej rdzeni GPU, tym jest szybsze. W rzeczywistości: Rdzeni różnych producentów nie da się porównać bezpośrednio. Patrz na testy.
Częste pytania
Co to jest dedykowana karta graficzna?
Osobne GPU z własną pamięcią w laptopie lub PC - mocniejsze niż zintegrowane.
Jak sprawdzić moc GPU smartfona?
Testami graficznymi, na przykład 3DMark, i testami obciążeniowymi na dłuższą pracę.
Dlaczego GPU używa się do AI?
Bo sieci neuronowe składają się z milionów jednakowych operacji, które GPU wykonuje równolegle.
Powiązane pojęcia
Układ SoC (system on a chip), Sprzętowy ray tracing, Throttling, Benchmark, Uczenie głębokie