Niewielu użytkowników wie, że karty graficzne potrafią znacznie więcej niż tylko wyświetlanie obrazu na monitorze. Korzystając z CUDA, Stream i innych podobnych technologii, możesz znacznie zwiększyć wydajność swojego komputera, wykonując własne obliczenia. Zasada działania zostanie opisana poniżej.
Aby wyświetlać ciągłe klatki na ekranie w dowolnej nowoczesnej grze, komputer potrzebuje dobry występ... Należy założyć, że wydajność nowoczesnych kart graficznych odpowiada najnowszym wersjom procesorów.
Należy zauważyć, że gdy karta wideo jest bezczynna i nie wykonuje przetwarzania obrazu, jej możliwości pozostają niezarejestrowane. Aby nie było takiego przestoju i można było wziąć na siebie część obowiązków, co zmniejszy obciążenie procesora, konieczne jest zastosowanie specjalnych opcji przyspieszenia komputera. Poniżej będzie szczegółowe instrukcje o tym, jak działa ta technologia, co może zwiększyć wydajność komputera.
W jaki sposób karta graficzna zwiększa prędkość komputera?
Z możliwości kart graficznych mogą korzystać tylko specjalne aplikacje. Programy te można łączyć z kartą graficzną i wykorzystywać jedną z 4 technologii akceleracji fizycznej.
CUDA. Ten rozwój stworzony przez Nvidia Corporation. Ta technologia może być używana do złożonych operacji obliczeniowych oraz do edycji wideo i zdjęć.
Strumień. Ta technologia przyspieszania mechanicznego jest podobna do pierwszej, ale opracowana przez producenta kart wideo AMD.
Obie te technologie są obsługiwane przez wszystkie systemy operacyjne z wyjątkiem Mac OS i są używane tylko z kartami graficznymi od właściwego producenta. Twórcy oprogramowania są zmuszeni do dodatkowej pracy, aby karty wideo obu programistów mogły zwiększyć szybkość ich aplikacji. Poniżej technologie współpracujące z płytami obu producentów.
OpenCL. Ta technologia została wydana przez Apple w 2008 roku i jest obsługiwana przez wszystkie systemy operacyjne i każde oprogramowanie. Jednak na dzień dzisiejszy nie ma aplikacji przyspieszających działanie komputera korzystającego z tej technologii. Ponadto pod względem wzrostu produktywności OpenCL jest znacznie w tyle za dwiema pierwszymi technologiami.
DirectCompute. Ta technologia została zbudowana przez Microsoft w DirectX 11. Ale może działać tylko w Windows 7 i Vista, a następnie z małym pakietem aplikacji.
Jaki wzrost wydajności zapewnia karta graficzna?
Zysk zależy bezpośrednio od karty graficznej i wydajności reszty komputera. Wzrost produktywności wynika z mediów i przeprowadzonych operacji. Na dzisiejszym przeciętnym komputerze PC konwersja wysokiej jakości wideo może być nawet 20x większa. Ale edycję za pomocą filtrów i efektów specjalnych na zdjęciu można przyspieszyć trzysta razy.
Co wpływa na wysoką produktywność CUDA i podobnych technologii?
Procesor na płycie głównej, wykonując złożone zadania, początkowo dzieli proces na kilka mniejszych, a następnie wykonuje ich sekwencyjne przetwarzanie. Wynikowy wynik pośredni znajduje się w małej, ale szybkiej pamięci procesora. Gdy sekcje pamięci się zapełniają, pliki są przenoszone do pamięci podręcznej, która również znajduje się w procesorze. Ale wymiana informacji między procesorem a pamięcią RAM zajmuje dużo czasu, więc prędkość nie jest zbyt wysoka.
Karty graficzne mogą czasami wykonywać takie operacje znacznie szybciej. Może na to wpływać kilka okoliczności. Jednym z nich są obliczenia równoległe. Jeśli konieczne jest wykonanie kilku takich manipulacji, część z nich może wykonać moduł graficzny wraz z procesorem.
Na przykład podczas pracy z wideo lub obrazami narzędzie musi zmienić ogromną liczbę pikseli i jednocześnie zastosować powtarzalne metody. Specjalnie do tego karta graficzna ma setki małych procesorów zwanych strumieniowaniem.
To również wymaga szybki dostęp do pamięci. Analogicznie do procesów centralnych, karty graficzne mają również własną pamięć pośrednią i pamięć RAM. Ale w tym przypadku mają wiele rejestrów. pamięć prędkości, co znacznie zwiększa szybkość obliczeń.
Ile procesorów strumieniowych mają karty graficzne?
Ma na to wpływ model procesora. Na przykład GeForse GTX 590 ma dwa moduły Fermi, każdy z 512 strumieniowymi procesorami. Jedna z najpotężniejszych kart graficznych AMD - Radeon HD 6990 - jest również wyposażona w parę modułów, z których każdy ma 1536 procesorów. Ale z tym wszystkim HD 6990 jest znacznie gorszy od GTX 590 pod względem prędkości.
Jak rozpocząć CUDA lub Stream?
Nie powinieneś niczego zaczynać, ponieważ technologie są elementem części sprzętowej kart graficznych. Po zainstalowaniu przez sterownik karty graficznej aplikacji obsługującej niektóre technologie prędkość komputera automatycznie wzrośnie. Aby uzyskać pełną wydajność, musisz zainstalować najnowszy sterownik.
Należy zauważyć, że użytkownicy kart graficznych AMD muszą pobrać i zainstalować pakiet AMD Media Codec.
Dlaczego nie wszystkie narzędzia działają z tymi technologiami?
Dopóki OpenCL nie stanie się powszechny, twórcy oprogramowanie musisz dostosować każdą aplikację, aby móc współpracować z kartami graficznymi Nvidia i AMD. Jednak nie każdy producent poniesie dodatkowe koszty.
Ponadto nie wszystkie aplikacje mają możliwość zapewnienia stałego strumienia prostych operacji obliczeniowych, które mogą występować równolegle. Może to świetnie działać z oprogramowaniem do edycji wideo i grafiki. Dla mailerów lub edytory tekstu te technologie niewiele pomogą.
Super PC
Na przykład chiński komputer PC Tianhe-1A ma 7168 modułów graficznych Nvidia, które zapewniają doskonałą wydajność. Jednocześnie odbywa się 2,5 biliona obliczeń na sekundę. Ten komputer zużywa 4 megawaty mocy. Tyle energii elektrycznej zużywa pięciotysięczne miasto.
Czy karta graficzna może zastąpić centralną?
Taka wymiana jest niemożliwa. Konstrukcja tych procesorów jest zupełnie inna. CPU to uniwersalna jednostka obliczeniowa, która ma możliwość przetwarzania i wysyłania informacji do innych elementów komputera. Z kolei karty graficzne to wysoce ukierunkowane urządzenia, pomimo tego, że wykonują niewielką liczbę operacji, ale jednocześnie z dużą szybkością.
Co w przyszłości: uniwersalne chipy
Aby poprawić wydajność procesora, Intel i AMD stale dodają rdzenie do swoich procesorów. Ponadto stale dodają nowe technologie, które mogą zwiększyć wydajność operacji obliczeniowych i możliwość równoległego przetwarzania informacji.
W porównaniu do jednostek centralnych karty graficzne mają już dużą liczbę prostych rdzeni, które mogą bardzo szybko wykonywać złożone obliczenia.
Okazuje się jednak, że początkowe różnice w zasadach karty graficznej i procesora są stopniowo usuwane. Dlatego opracowanie uniwersalnego układu scalonego jest bardzo logiczne. Obecnie użytkownicy komputerów mogą w pełni wykorzystać potencjał karty graficznej bez drogich układów graficznych.
Nowoczesne procesory od czołowych programistów ten moment Potrafi zademonstrować umiejętność podłączenia karty graficznej i procesora i pracować jako jedna uniwersalna jednostka obliczeniowa.
W każdym układzie rdzenie procesora i karty graficznej znajdują się na pojedynczym krysztale. Pozwala to na szybsze współdzielenie manipulacji obliczeniowych między rdzeniami. Te używane technologie noszą nazwę Intel Quick Sync i AMD App. W tej chwili istnieją już oddzielne aplikacje korzystające z tej technologii.
Ogólnie rzecz biorąc, to wszystko, co trzeba wiedzieć o różnicach między procesorem a kartą graficzną. Jak widać z powyższego, GPU jest w stanie wykonywać niektóre operacje centralne, szczególnie jeśli chodzi o nowoczesne komputery z wydajnymi kartami graficznymi.
Wielu widziało skrót GPU, ale nie wszyscy wiedzą, co to jest. to składnikktóry jest częścią karty graficzne... Czasami nazywana jest kartą graficzną, ale nie jest to poprawne. GPU jest zajęty przetwarzanie polecenia tworzące trójwymiarowy obraz. To jest główny element, od którego zależy moc prędkość cały system wideo.
jest kilka rodzajów takie frytki - oddzielny i wbudowany... Oczywiście od razu warto wspomnieć, że ten pierwszy jest lepszy. Jest umieszczony w osobnych modułach. Jest potężny i wymaga dobra chłodzenie... Drugi jest instalowany na prawie wszystkich komputerach. Jest wbudowany w procesor, dzięki czemu zużycie energii jest znacznie niższe. Oczywiście nie można go porównać z pełnoprawnymi dyskretnymi chipami, ale w tej chwili pokazuje to całkiem nieźle wyniki.
Jak działa procesor
GPU jest zajęty przetwarzanie Grafika 2D i 3D. Dzięki GPU procesor komputera staje się wolniejszy i może wykonywać ważniejsze zadania. główna cecha GPU, ponieważ stara się maksymalizować zwiększyć prędkość obliczanie informacji graficznych. Architektura chipa pozwala na więcej wydajność obsługiwać informacje graficzne niż centralny procesor komputera.
Zestawy GPU lokalizacja trójwymiarowe modele w ramie. Jest zaangażowany w filtrowanie z zawartych w nich trójkątów, określa, które są w zasięgu wzroku, a odcina te, które są przesłonięte przez inne obiekty.
Wszyscy wiemy, że karta graficzna i procesor mają nieco inne zadania, ale czy wiesz, czym różnią się od siebie wewnętrzną strukturą? Jako procesor (ang. - jednostka centralna) i GPU (ang. - procesor graficzny) są procesorami i mają wiele wspólnego, ale zostały zaprojektowane do wykonywania różnych zadań. Dowiesz się więcej na ten temat w tym artykule.
procesor
Główne zadanie procesora, jeśli mówimy w prostych słowach, jest to wykonanie łańcucha instrukcji w możliwie najkrótszym czasie. CPU jest zaprojektowany do wykonywania kilku takich łańcuchów w tym samym czasie lub do podzielenia jednego strumienia instrukcji na kilka i po wykonaniu ich osobno scalenia ich z powrotem w jeden, we właściwej kolejności. Każda instrukcja w wątku zależy od następujących po niej, dlatego w CPU jest tak mało jednostek wykonawczych, a cały nacisk kładziony jest na szybkość wykonywania i minimalizację przestojów, co jest osiągane przy użyciu pamięci podręcznej i potoku.
GPU
Główną funkcją GPU jest renderowanie grafiki 3D i efektów wizualnych, dlatego wszystko jest w nim trochę prostsze: musi uzyskać wielokąty na wejściu, a po wykonaniu na nich niezbędnych operacji matematyczno-logicznych wyprowadzić współrzędne pikseli na wyjście. W rzeczywistości praca GPU sprowadza się do działania na ogromnej liczbie niezależnych zadań, dlatego zawiera on dużą ilość pamięci, ale nie tak szybko, jak w CPU i ogromną liczbę jednostek wykonawczych: w nowoczesnych GPU jest ich 2048 lub więcej, w tym czasie podobnie jak CPU ich liczba może sięgać 48, ale najczęściej ich liczba mieści się w przedziale 2-8.
Główne różnice
Procesor różni się od GPU przede wszystkim sposobem dostępu do pamięci. W GPU jest połączony i łatwo przewidywalny - jeśli tekst tekstury zostanie odczytany z pamięci, to po chwili nadejdzie kolej na sąsiednie texele. Podobnie jest z nagrywaniem - do bufora ramki zapisywany jest piksel, a po kilku cyklach zegara zapisywany jest ten znajdujący się obok niego. Ponadto GPU, w przeciwieństwie do procesorów ogólnego przeznaczenia, po prostu nie potrzebuje pamięci podręcznej. duży rozmiar, a tekstury wymagają tylko 128–256 kilobajtów. Ponadto karty graficzne zużywają szybszą pamięć, w wyniku czego GPU jest czasami dostępny wydajność, co jest również bardzo ważne w przypadku obliczeń równoległych pracujących z dużymi strumieniami danych.
Istnieje wiele różnic w obsłudze wielowątkowości: procesor wykonuje 1 – 2 wątki obliczeniowe na rdzeń procesora, a GPU może obsługiwać kilka tysięcy wątków na wieloprocesor, z czego kilka w chipie! A jeśli przejście z jednego wątku na inny dla procesora kosztuje setki cykli, to GPU przełącza kilka wątków w jednym cyklu.
W procesorze większość obszaru chipa jest zajęta przez bufory instrukcji, przewidywanie gałęzi sprzętu i ogromne ilości pamięci podręcznej, podczas gdy w GPU większość obszaru zajmują jednostki wykonawcze. Powyższe urządzenie jest schematycznie pokazane poniżej:
Różnica prędkości obliczeń
Jeśli CPU jest rodzajem „szefa”, który podejmuje decyzje zgodnie z instrukcjami programu, to GPU jest „pracownikiem”, który wykonuje ogromną ilość tego samego typu obliczeń. Okazuje się, że jeśli dostarczysz do GPU niezależne proste problemy matematyczne, to poradzi sobie on znacznie szybciej niż procesor... To rozróżnienie jest z powodzeniem stosowane przez górników bitcoinów.
kopalnia bitcoinów
Istotą górnictwa jest to, że komputery zlokalizowane w różnych częściach Ziemi rozwiązują problemy matematyczne, w wyniku których powstają bitcoiny. Wszystkie transfery bitcoinów w łańcuchu są przekazywane do górników, których zadaniem jest wybranie z milionów kombinacji pojedynczego skrótu pasującego do wszystkich nowych transakcji oraz tajnego klucza, który zapewni górnikowi nagrodę w wysokości 25 bitcoinów na raz. Ponieważ prędkość obliczeń zależy bezpośrednio od liczby jednostek wykonawczych, okazuje się, że GPU znacznie lepiej nadają się do wykonywania tego typu zadania zamiast CPU. Im większa liczba wykonywanych obliczeń, tym większa szansa na zdobycie bitcoinów. Doszło nawet do budowy całych farm z kart graficznych.
Menadżer zadań Windows 10 zawiera szczegółowe narzędzia monitorowanie gPU (GPU). Możesz wyświetlić użycie każdej aplikacji i całego systemu GPU oraz Microsoft obiecuje wydajność menadżer zadań będzie dokładniejsza niż narzędzia innych firm.
Jak to działa
Te funkcje gPU zostały dodane w aktualizacji Fall Creators dla systemu Windows 10 znany również jako Windows 10 w wersji 1709 ... Jeśli używasz systemu Windows 7, 8 lub nowszego stara wersja Windows 10, nie zobaczysz tych narzędzi w menedżerze zadań.
Windows używa nowszych funkcji modelu sterownika ekranu systemu Windows do bezpośredniego wyodrębniania informacji gPU (VidSCH) i menedżer pamięci wideo (VidMm) w rdzeń graficzny WDDM, które są odpowiedzialne za faktyczną alokację zasobów. Pokazuje bardzo dokładne dane bez względu na to, jakie aplikacje API używają do uzyskania dostępu do GPU-Microsoft DirectX, OpenGL, Vulkan, OpenCL, NVIDIA CUDA, AMD Mantle lub czegokolwiek innego.
Dlatego w menadżer zadań wyświetlane są tylko systemy zgodne z WDDM 2.0 gPU ... Jeśli go nie widzisz, oznacza to, że procesor graficzny Twojego systemu prawdopodobnie korzysta ze starszego typu sterownika.
Możesz sprawdzić, której wersji WDDM używa twój sterownik GPUnaciskając klawisz Windows + R, wpisując „dxdiag” w polu, a następnie naciskając „Enter”, aby otworzyć narzędzie ” Narzędzie diagnostyczne DirectX”. Przejdź do zakładki Wyświetlacz i spójrz na prawo od Model w sekcji Sterowniki. Jeśli widzisz tutaj sterownik WDDM 2.x, Twój system jest zgodny. Jeśli widzisz tutaj sterownik WDDM 1.x, plik GPU niekompatybilny.
Jak wyświetlić wydajność GPU
Te informacje są dostępne w menadżer zadań chociaż jest domyślnie ukryty. Aby go otworzyć, otwórz Menadżer zadańkliknięcie kliknij prawym przyciskiem myszy najedź myszą na dowolne puste miejsce na pasku zadań i wybierz „ Menadżer zadań„Lub naciskając Ctrl + Shift + Esc na klawiaturze.
Kliknij przycisk „Szczegóły” u dołu „ Menadżer zadań„Jeśli widzisz standardowy prosty widok.
Jeśli GPU nie pojawia się w menedżerze zadań , w pełny ekran na karcie „ Procesy„Kliknij prawym przyciskiem dowolny nagłówek kolumny, a następnie włącz opcję” GPU ”. Spowoduje to dodanie kolumny gPU co pozwala zobaczyć procent zasobów gPU używane przez każdą aplikację.
Możesz również włączyć opcję „ Rdzeń GPU„Aby zobaczyć, którego GPU używa aplikacja.
Ogólnego stosowania GPU wszystkich aplikacji w systemie jest wyświetlana u góry kolumny GPU... Kliknij kolumnę GPUaby posortować listę i zobaczyć, które aplikacje używają Twojego GPU przede wszystkim w tej chwili.
Numer kolumny GPU to najwyższe użycie aplikacji we wszystkich silnikach. Na przykład, jeśli aplikacja wykorzystuje 50% silnika GPU 3D i 2% silnika dekodowania wideo GPU, zobaczysz po prostu, że kolumna GPU wyświetla 50%.
W kolumnie „ Rdzeń GPU»Zostanie wyświetlona każda aplikacja. To pokazuje, które fizyczny procesor graficzny i jakiego silnika używa aplikacja, na przykład czy używa silnika 3D czy dekodowania wideo. Możesz określić, który procesor GPU spełnia określone dane, sprawdzając opcję „ Występ”, O czym będziemy mówić w następnej sekcji.
Jak wyświetlić wykorzystanie pamięci wideo aplikacji
Jeśli zastanawiasz się, ile pamięci wideo jest używane przez aplikację, musisz przejść do zakładki Szczegóły w Menedżerze zadań. Na karcie Szczegóły kliknij prawym przyciskiem myszy nagłówek dowolnej kolumny i wybierz opcję Wybierz kolumny. Przewiń w dół i włącz głośniki ” GPU », « Rdzeń GPU », « "I" ”. Dwie pierwsze są również dostępne na karcie Procesy, ale dwie ostatnie opcje pamięci są dostępne tylko w okienku Szczegóły.
Kolumna „ Dedykowana pamięć GPU „Pokazuje, ile pamięci używa aplikacja na komputerze GPU... Jeśli Twój komputer ma dyskretny karta graficzna NVIDIA lub AMD, to jest to część jego pamięci VRAM, czyli ile pamięć fizyczna na karcie graficznej korzysta z aplikacji. Jeśli masz zintegrowany procesor graficzny część zwykłej pamięci systemowej jest zarezerwowana wyłącznie dla sprzętu graficznego. Pokazuje, jaka część zarezerwowanej pamięci jest używana przez aplikację.
Windows umożliwia także aplikacjom przechowywanie niektórych danych w zwykłej systemowej pamięci DRAM. Kolumna „ Całkowita pamięć GPU »Pokazuje, ile pamięci aplikacja aktualnie używa dla urządzeń wideo ze zwykłej systemowej pamięci RAM komputera.
Możesz kliknąć dowolną kolumnę, aby posortować według nich i sprawdzić, która aplikacja zużywa najwięcej zasobów. Na przykład, aby wyświetlić aplikacje wykorzystujące najwięcej pamięci wideo w GPU, kliknij kolumnę „ Dedykowana pamięć GPU ».
Jak śledzić użycie udziału GPU
Śledzenie ogólnych statystyk dotyczących wykorzystania zasobów GPUprzejdź do „ Występ„I spójrz na” GPU»U dołu paska bocznego. Jeśli Twój komputer ma wiele procesorów graficznych, zobaczysz tutaj kilka opcji GPU.
Jeśli masz połączonych kilka procesorów graficznych - używając funkcji takiej jak NVIDIA SLI lub AMD Crossfire, zobaczysz je oznaczone znakiem „#” w nazwie.
Windows wyświetla użycie GPU w czasie rzeczywistym. Domyślna menadżer zadań próbuje wyświetlić najciekawsze cztery silniki zgodnie z tym, co dzieje się w systemie. Na przykład, zobaczysz różne grafiki w zależności od tego, czy grasz w gry 3D, czy kodujesz wideo. Możesz jednak kliknąć dowolną nazwę nad wykresem i wybrać dowolny inny dostępny silnik.
Twoje imię GPU jest również wyświetlany na pasku bocznym oraz w górnej części tego okna, co ułatwia sprawdzenie, jaki sprzęt graficzny jest zainstalowany na komputerze.
Zobaczysz również wykresy wykorzystania przydzielonej i współdzielonej pamięci GPU... Wykorzystanie pamięci współdzielonej GPU odnosi się do ilości całkowitej pamięci systemowej używanej na zadania GPU... Ta pamięć może być używana zarówno do normalnych zadań systemowych, jak i do nagrań wideo.
U dołu okna zobaczysz informacje, takie jak numer wersji zainstalowanego sterownika wideo, data opracowania i fizyczna lokalizacja GPU w systemie.
Jeśli chcesz wyświetlić te informacje w mniejszym oknie, które jest łatwiejsze do pozostawienia na ekranie, kliknij dwukrotnie w dowolnym miejscu na ekranie GPU lub kliknij prawym przyciskiem myszy w dowolnym miejscu i wybierz opcję „ Graficzne podsumowanie”. Możesz rozwinąć okno, klikając dwukrotnie panel lub klikając go prawym przyciskiem myszy i odznaczając opcję „ Graficzne podsumowanie».
Możesz także kliknąć wykres prawym przyciskiem myszy i wybrać Modyfikuj wykres\u003e Pojedynczy rdzeń, aby wyświetlić tylko jeden wykres silnika GPU.
Aby to okno pozostawało na ekranie przez cały czas, kliknij Opcje\u003e Nad resztą okien».
Kliknij dwukrotnie wewnątrz panelu GPU ponownie i masz minimalne okno, które możesz umieścić w dowolnym miejscu na ekranie.
GPU (Graphics Processing Unit) to procesor przeznaczony wyłącznie do przetwarzania grafiki i obliczeń zmiennoprzecinkowych. Istnieje przede wszystkim po to, aby ułatwić pracę głównego procesora, jeśli chodzi o gry lub aplikacje wymagające dużej ilości zasobów z grafiką 3D. Kiedy grasz w jakąkolwiek grę, GPU odpowiada za tworzenie grafiki, kolorów i tekstur, podczas gdy procesor może to robić sztuczna inteligencja lub obliczenia mechaniki gry.
Na co patrzymy w pierwszej kolejności przy wyborze smartfona? Oprócz kosztu na chwilę, pierwszą rzeczą, którą robimy, jest oczywiście rozmiar ekranu. Następnie interesuje nas kamera, ilość działającego, liczba rdzeni i częstotliwość procesora. A tutaj wszystko jest proste: odpowiednio im więcej, tym lepiej, a im mniej, tym gorzej. Jednak nowoczesne urządzenia wykorzystują również procesor graficzny, czyli GPU. Co to jest, jak działa i dlaczego warto o tym wiedzieć, opiszemy poniżej.
Architektura GPU nie różni się zbytnio od architektury procesora, jednak jest bardziej zoptymalizowana pod kątem wydajnej obsługi grafiki. Jeśli zmusisz GPU do wykonania jakichkolwiek innych obliczeń, pokaże się on od najgorszej strony.
Karty wideo, które są podłączone osobno i działają z dużymi mocami, istnieją tylko w laptopach i komputery osobiste... Jeśli mówimy o -urządzeniach, to mówimy o zintegrowanej grafice i tym, co nazywamy SoC (System-on-a-Chip). Na przykład procesor ma zintegrowany procesor graficzny Adreno 430. Pamięć, którą wykorzystuje do swojej pracy, to pamięć systemowa, podczas gdy kartom graficznym w komputerach stacjonarnych przydzielana jest pamięć dostępna tylko dla nich. To prawda, są też chipy hybrydowe.
Podczas gdy wielordzeniowy procesor działa z dużą szybkością, GPU ma ich wiele rdzenie procesorówdziała przy niskich prędkościach i wykonuje tylko obliczenia wierzchołków i pikseli. Obróbka wierzchołków obraca się głównie wokół układu współrzędnych. GPU obsługuje zadania geometryczne, tworząc trójwymiarową przestrzeń na ekranie i umożliwiając poruszanie się w niej obiektom.
Przetwarzanie pikseli jest bardziej złożone i wymaga dużej mocy obliczeniowej. W tym momencie GPU nakłada różne warstwy, nakłada efekty, robi wszystko, aby stworzyć złożone tekstury i realistyczną grafikę. Po przetworzeniu obu procesów wynik jest przesyłany na ekran smartfona lub tabletu. Wszystko to dzieje się miliony razy na sekundę, gdy grasz w grę.
Oczywiście ta opowieść o pracy GPU jest bardzo powierzchowna, ale wystarczy uformować poprawny ogólny pomysł i móc podtrzymać rozmowę ze znajomymi lub sprzedawcą elektroniki, albo zrozumieć, dlaczego Twoje urządzenie tak się nagrzewa podczas gry . Później na pewno omówimy zalety niektórych GPU w pracy z określonymi grami i zadaniami.
Na podstawie materiałów z AndroidPit
