GPU là gì? Phân loại và ứng dụng của GPU trong cuộc sống

CPU là đơn vị xử lý đồ họa có vai trò quan trọng đến việc thiết kế đồ họa và ảnh hưởng nhiều đến những lĩnh vực trong cuộc sống. Vậy cụ thể CPU là gì? CPU có chức năng gì và có ứng dụng gì trong cuộc sống? Toàn bộ những vấn đề này sẽ được MegaSeo giải đáp chi tiết cho bạn đọc ngay sau đây.

Tìm hiểu GPU là gì? 

GPU là tên gọi viết tắt của “Đơn vị xử lý đồ họa” và là một con chip máy tính có chức năng hiển thị đồ họa và hình ảnh bằng cách thực hiện các phép tính toán một cách nhanh chóng.  Các tác vụ điện toán như kết xuất đồ họa, học máy (ML) và chỉnh sửa video yêu cầu áp dụng các phép toán tương tự như nhau trên một tập dữ liệu lớn. Thiết kế của GPU cho phép nó thực hiện song song cùng một thao tác trên nhiều giá trị dữ liệu. Điều này làm tăng hiệu quả xử lý của nó đối với nhiều tác vụ đòi hỏi nhiều tính toán.

GPU là tên gọi viết tắt của “Đơn vị xử lý đồ họa” và là một con chip máy tính có chức năng hiển thị đồ họa và hình ảnh
GPU là tên gọi viết tắt của “Đơn vị xử lý đồ họa” và là một con chip máy tính có chức năng hiển thị đồ họa và hình ảnh

GPU được sử dụng cho cả máy tính chuyên nghiệp và máy tính cá nhân. Ban đầu, GPU chịu trách nhiệm hiển thị hình ảnh, hoạt ảnh và video 2D và 3D nhưng giờ đây chúng có phạm vi sử dụng rộng hơn.

Giống như một bộ xử lý trung tâm (gọi là CPU), GPU cũng là một thành phần chip quan trọng có trong các thiết bị máy tính. Tuy nhiên, có một điểm khác biệt quan trọng là GPU được thiết kế đặc biệt để xử lý và tăng tốc khối lượng công việc đồ họa cũng như hiển thị nội dung đồ họa trên thiết bị như PC hoặc điện thoại thông minh.

Một thiết bị điện tử có GPU nhúng hoặc GPU rời có thể hiển thị nội dung video và đồ họa 3D một cách mượt mà, giúp thiết bị này phù hợp để chơi game và các ứng dụng hình ảnh khác. Theo thời gian, những cải tiến về công nghệ đã tạo ra GPU linh hoạt hơn và có thể lập trình được, có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng và khối lượng công việc khác ngoài chơi game. GPU hiện được sử dụng để sản xuất nội dung sáng tạo, chỉnh sửa video, tính toán hiệu năng cao (HPC) và trí tuệ nhân tạo (AI).

Nguồn gốc và sự phát triển của công nghệ GPU

GPU có tầm ảnh hưởng quan trọng đến việc pháp triển công nghệ đồ họa máy tính, để hiểu rõ hơn về GPU, chúng ta cần tìm hiểu chi tiết về nguồn gốc và sự phát triển của công nghệ này.

Nguồn gốc của GPU

Nguồn gốc của GPU
Nguồn gốc của GPU

Trước GPU, có màn hình ma trận điểm được phát hành vào khoảng năm 1940 và 1950. Màn hình vector và raster được phát hành sau đó, sau đó là máy chơi game video và PC đầu tiên được phát hành. Vào thời điểm đó, một thiết bị không thể lập trình được gọi là bộ điều khiển đồ họa phối hợp hiển thị với màn hình. Bộ điều khiển đồ họa theo truyền thống dựa vào CPU để xử lý, mặc dù một số có bộ xử lý trên chip.

Cùng thời gian đó, có một dự án hình ảnh 3D liên quan đến việc tạo một pixel trên màn hình bằng một bộ xử lý duy nhất. Mục tiêu là tạo ra một hình ảnh kết hợp nhiều pixel trong một khoảng thời gian ngắn và đây là dự án khởi điểm cho nguồn gố của GPU. 

Vào cuối những năm 1990, GPU đầu tiên đã xuất hiện. Đầu tiên, chúng nhằm vào thị trường trò chơi và thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD). GPU đã tích hợp công cụ kết xuất dựa trên phần mềm trước đây cũng như công cụ chuyển đổi và ánh sáng với bộ điều khiển đồ họa tất cả đều trên một chip lập trình.

Sự phát triển của công nghệ GPU

Sự phát triển của công nghệ GPU
Sự phát triển của công nghệ GPU

Công ty đầu tiên đưa ra thị trường GPU GeForce 256 chip đơn vào năm 1999 là nvidia. Vào năm 2000 và 2010 đánh dấu một kỷ nguyên phát triển trong đó GPU có được các chức năng như dò tia, tạo bóng lưới và sắp xếp phần cứng. Những điều này dẫn đến việc tạo ra hình ảnh và hiệu suất đồ họa ngày càng tiên tiến.

Vào năm 2007, Nvidia phát hành CUDA – một lớp phần mềm giúp xử lý song song trên GPU. Vào khoảng thời gian này, GPU rất hiệu quả trong việc thực hiện các tác vụ có tính đặc thù cao. GPU rất xuất sắc trong việc thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi sức mạnh xử lý lớn để đạt được một kết quả cụ thể. 

Khi Nvidia phát hành CUDA, nó đã mở ra cơ hội lập trình GPU cho nhiều đối tượng hơn. Sau đó các nhà phát triển có thể lập trình công nghệ GPU cho tất cả các loại ứng dụng thực tế đòi hỏi tính toán chuyên sâu khác nhau. Điện toán GPU bắt đầu trở nên phổ biến hơn nhiều. GPU là loại chip được yêu cầu cho blockchain và các ứng dụng mới nổi khác. Chúng ngày càng được hướng tới trí tuệ nhân tạo và học máy.

Phân loại GPU được ứng dụng phổ biến hiện nay

Hiện nay GPU hiện đại thường chứa một số bộ xử lý đa năng. Mỗi một cái có một khối bộ nhớ dùng chung và một số bộ xử lý, các thanh ghi tương ứng. Về cơ bản là GPU có bộ nhớ không đổi, cộng với bộ nhớ thiết bị trên bo mạch chứa GPU.

Sự hoạt động của mỗi GPU có thể khác nhau phụ thuộc vào mục đích, nhà sản xuất, thông số kỹ thuật của chip và phần mềm được sử dụng để điều phối GPU. Ví dụ: Phần mềm xử lý song song CUDA của Nvidia cho phép các nhà phát triển lập trình GPU cụ thể với hầu hết mọi ứng dụng xử lý song song có mục đích chung.

GPU phổ biến hiện nay được phân loại thành GPU tích hợp, GPU rời và GPU cloud (GPU đám mây):

GPU tích hợp

GPU tích hợp được tích hợp vào bo mạch chủ của máy tính và cũng có thể được tích hợp với CPU. Các hệ thống có GPU tích hợp thường nhỏ và nhẹ vì cần ít không gian hơn để tích hợp GPU. 

GPU tích hợp
GPU tích hợp

Tích hợp GPU giúp giảm mức tiêu thụ điện năng của hệ thống. Trong nhiều trường hợp thì tích hợp GPU còn làm giảm giá thành của thiết bị. Điều đó có nghĩa là máy tính có GPU tích hợp thường không thể nâng cấp được, vì vậy nếu đồ họa cần thay đổi, có thể cần phải đầu tư thêm một thiết bị hoàn toàn mới. Ngày nay, máy tính chơi game có sẵn phù hợp với yêu cầu hệ thống của trò chơi hiện đại, bao gồm cả loại GPU và tốc độ. Những máy tính này kết xuất đồ họa mượt cho các loại trò chơi khác nhau và nâng cao trải nghiệm chơi của game thủ.

GPU rời

GPU rời
GPU rời

GPU rời hoặc chuyên dụng có thể được gắn trên một bảng mạch riêng. Nó thường tồn tại dưới dạng một card đồ họa có thể tháo rời mang lại khả năng mạnh cho các ứng dụng hiệu suất cao, sử dụng nhiều tài nguyên như trò chơi 3D. GPU rời bổ sung thêm sức mạnh xử lý cho máy tính và có thể được nâng cấp khi nhu cầu của người dùng thay đổi. Tuy nhiên, GPU rời sẽ tiêu thụ nhiều năng lượng hơn GPU tích hợp. Nó cũng tạo ra nhiệt lượng đáng kể và có thể sẽ yêu cầu làm mát chuyên dụng để giảm nhiệt và tối đa hóa hiệu suất GPU và máy tính.

GPU Cloud (GPU đám mây) 

GPU Cloud còn gọi là cũng là GPU đám mây
GPU Cloud còn gọi là cũng là GPU đám mây

GPU Cloud còn gọi là cũng là GPU đám mây là một loại GPU phổ biến và được phát triển mạnh trong những năm gần đây. GPU Cloud phù hợp với các công ty yêu cầu khả năng tính toán cao hoặc cần làm việc trực quan hóa 3D. GPU Cloud là dịch vụ GPU dựa trên đám mây hoặc GPU ảo giúp loại bỏ nhu cầu triển khai GPU hoặc phần cứng và phần mềm liên quan trên thiết bị cục bộ. 

Việc lưu trữ GPU Cloud có thể mang lại lợi ích lớn là giải phóng tài nguyên cục bộ, tiết kiệm thời gian và chi phí cũng như mang lại khả năng mở rộng cao hơn. Người dùng có thể chọn giữa nhiều loại GPU trong khi vẫn đạt được hiệu suất linh hoạt dựa trên nhu cầu của mình.

Tham khảo thêm: Hologram là gì? Ứng dụng của công nghệ Hologram

So sánh GPU và CPU

So sánh GPU và CPU
So sánh GPU và CPU

GPU có thể được tích hợp với CPU trên cùng một mạch điện tử – trên card đồ họa hoặc trong bo mạch chủ của PC hoặc máy chủ. GPU và CPU khá giống nhau về cấu trúc tuy nhiên hai bộ xử lý này vẫn khác nhau:

  • Khác nhau về nhiệm vụ: GPU được thiết kế đặc biệt để nhanh chóng hiển thị hình ảnh và video có độ phân giải cao. GPU thực hiện các phép tính hình học và toán học phức tạp hơn để tập trung vào kết xuất đồ họa và các ứng dụng khác yêu cầu tính toán chuyên sâu.
  • CPU được sử dụng để phản hồi và xử lý các lệnh cơ bản điều khiển máy tính. CPU chịu trách nhiệm diễn giải hầu hết các lệnh của máy tính.
  • Khác nhau về số lượng lõi và bóng bán dẫn: Lõi có thể được coi là bộ xử lý bên trong bộ xử lý. Mỗi lõi có thể xử lý các tác vụ hoặc luồng riêng của nó. CPU sử dụng ít lõi hơn GPU và thực hiện các tác vụ một cách tuần tự. Ngược lại, GPU có thể có hàng trăm hoặc hàng nghìn lõi, cho phép xử lý song song và xuất đồ họa nhanh như chớp. GPU cũng có thể chứa nhiều bóng bán dẫn hơn CPU.
  • CPU lõi đơn không có khả năng xử lý song song: CPU lõi đơn sẽ thường không có khả năng xử lý song song nhưng bộ xử lý đa lõi có thể xử lý được bằng cách kết hợp nhiều CPU trên cùng một chip. 
  • CPU có tốc độ xung nhịp cao hơn: Với tốc độ xung nhịp cao hơn, CPU có thể thực hiện một phép tính riêng lẻ nhanh hơn GPU nên thực hiện các tác vụ tính toán cơ bản tốt hơn.

Ứng dụng của GPU trong cuộc sống

GPU có những ứng dụng quan trọng sau:

GPU ứng dụng trong game

Ứng dụng trong game
Ứng dụng trong game

GPU được ứng dụng nhiều vào ngành công nghiệp game và được ứng dụng vào việc sản xuất nhiều tựa game nổi tiếng. Việc ứng dụng GPU giúp đồ họa trong game đẹp hơn, hình ảnh sống động và mượt mà hơn. Các tựa game nổi tiếng toàn cầu như LOL, PUBG đều được ứng dụng GPU.

Ứng dụng trong chỉnh sửa video

Card đồ họa hiện đại hỗ trợ phần mềm được sử dụng để mã hóa video, một quá trình trong đó dữ liệu video được chuẩn bị và định dạng trước khi phát lại. Mã hóa video là một quá trình sử dụng nhiều tài nguyên và có thể mất rất nhiều thời gian để hoàn thành nếu chỉ sử dụng CPU. 

Ứng dụng trong chỉnh sửa video
Ứng dụng trong chỉnh sửa video

Với GPU, việc mã hóa video có thể được thực hiện tương đối nhanh chóng mà không làm quá tải tài nguyên hệ thống. Điều quan trọng cần lưu ý là việc mã hóa video có độ phân giải cao vẫn có thể mất một chút thời gian để hoàn thành ngay cả khi bạn sử dụng GPU công suất cao. Với các định dạng video hỗ trợ độ phân giải ngày càng cao, GPU phù hợp là công cụ cần thiết cho trình chỉnh sửa video hiện đại.

Ứng dụng trong kết xuất đồ họa 3D

Ứng dụng trong kết xuất đồ họa 3D
Ứng dụng trong kết xuất đồ họa 3D

Hiện nay các hãng phim thường sử dụng công nghệ GPU để tạo ra hình ảnh máy tính ngày càng sống động và chân thực hơn, khiến phần cứng trở thành một phần quan trọng trong quá trình làm phim. Các nghệ sĩ kỹ thuật số sử dụng máy tính hỗ trợ GPU để tạo ra các màn hình trừu tượng không thể tạo ra trong không gian vật lý, cho phép họ tạo ra các tác phẩm nghệ thuật không giống bất kỳ thứ gì từng thấy trước đây. Với sự kết hợp phù hợp giữa hiệu suất phần cứng và tầm nhìn nghệ thuật, GPU có thể là nguồn sáng tạo mạnh mẽ cho mọi hoạt động truyền thông.

Ứng dụng vào tiền điện tử

Một trong những ứng dụng nổi bật của GPU là khai thác tiền điện tử. Hành động khai thác tiền điện tử liên quan đến việc sử dụng tài nguyên hệ thống cho chuỗi khối hoặc một bản ghi liên tục sử dụng các thuật toán mã hóa phức tạp để lưu trữ dữ liệu giao dịch. Mỗi mục trong bản ghi này được gọi là một khối và yêu cầu khả năng tính toán để tạo ra, GPU được ứng dụng để thực hiện các chức năng liên quan này.

Trên đây Megaseo gửi đến bạn đọc toàn bộ thông tin về GPU như sự phát triển, phân loại, so sánh và những ứng dụng trong cuộc sống. Hy vọng với những thông tin trên, bạn đọc sẽ có thêm hiểu biết về GPU và vận dụng vào công việc của bản thân.

Đánh giá
0 0 đánh giá
Article Rating
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
Tìm cửa hàng
Gọi trực tiếp
Chat ngay
Chat trên Zalo