Представьте, что ваш мозг — это гениальный учёный, который может решить любую задачу, но делает это один и очень обдуманно. А теперь представьте армию из тысяч старательных, но не самых умных учеников, которые умеют делать только одно — быстро-быстро перемножать цифры. GPU — это и есть та самая армия.
Если вы когда-либо восхищались фотореалистичной графикой в играх, удивлялись, как нейросеть создаёт картинки, или просто видели плавное масштабирование карты на телефоне, вы уже видели работу GPU в деле. Аббревиатура расшифровывается как Graphics Processing Unit — графический процессор. Но сегодня это название уже тесновато, как детская одежда на взрослом. Потому что GPU давно вышел за рамки графики и стал универсальным вычислительным двигателем для задач, где нужно делать много однотипных операций одновременно. Давайте разбираться, как устроена эта удивительная штука и почему без неё сейчас не обходится ни один серьёзный гаджет.
Всё началось с картинки. В 90-е годы игры стали сложнее, и центральному процессору (CPU) стало невмоготу одновременно просчитывать логику игры (где враг, куда летит пуля) и прорисовывать на экране тысячи треугольников-полигонов, из которых состоят все трёхмерные объекты. CPU для этого не приспособлен. Он — универсальный гений. Он отлично выполняет задачи одну за другой: сначала принял сигнал от мышки, потом посчитал траекторию, потом отправил команду звуковой карте, потом начал думать о графике. Это называется последовательной обработкой.
Создателям графики же нужно было другое. Возьмём экран Full HD. В нём 1920 на 1080 пикселей — больше 2 миллионов точек. Чтобы нарисовать один кадр, для каждого пикселя нужно посчитать его цвет, яркость, учесть тень, отражение. А кадров в секунду должно быть 60! Если поручить это CPU, он будет честно перебирать пиксели один за другим, и на это уйдут часы. Но здесь есть фокус: операция для каждого пикселя практически одинаковая (берём данные об объекте, материал, свет, считаем цвет). И выполнять её можно одновременно для миллионов пикселей.
Именно для этого и придумали GPU. Его философия — параллельная обработка. Вместо одного мощного вычислительного ядра, как у CPU, у GPU тысячи маленьких и простых ядер (их называют шейдерными процессорами или CUDA-ядрами). Они не умеют делать сложные логические операции, зато могут дружно, хором, выполнять одну и ту же простую команду (например, «умножь эти два числа») для горы разных данных.
Проведём аналогию. Представьте, что вам нужно перемножить две тысячи пар чисел. CPU будет как бухгалтер с калькулятором: он сядет и будет умножать 1×2, потом 3×4, потом 5×6, и так две тысячи раз. Точный, но медленный. GPU же возьмёт две тысячи студентов, даст каждому по калькулятору и одной паре чисел, и по команде «Умножить!» все они выдадут результат практически мгновенно. Каждый студент (ядро) прост и узко специализирован, но их так много, что общая производительность зашкаливает.
Из чего же состоит эта «параллельная фабрика»? Физически GPU — это отдельная микросхема на видеокарте (или внутри процессора в случае интегрированной графики). Его сердце — это графический чип, утыканный теми самыми тысячами ядер. Вокруг него расположена видеопамять (VRAM) — это быстрый буфер для хранения всего, что нужно для расчётов прямо сейчас: текстуры (обои для трёхмерных объектов), информация о вершинах полигонов, промежуточные результаты вычислений. Память GPU в разы быстрее обычной оперативной памяти, потому что данные должны поставляться на конвейер вычислений без задержек.
А как это всё работает на практике? Давайте проследим за простейшей задачей — отрисовкой летящего на экране треугольника. CPU говорит GPU: «Вот три точки в пространстве, вот цвет, рисуй». Далее вступает в дело графический конвейер — строгий пошаговый конвейер, по которому данные двигаются, превращаясь из абстрактных точек в пиксели на экране.
Сначала вершинный шейдер (это программа, выполняемая ядрами GPU) обрабатывает каждую вершину треугольника: применяет к ней преобразования (поворот, перспективу). Потом происходит растеризация — фигура «натягивается» на пиксельную сетку экрана, и определяется, какие пиксели внутри неё. Затем в дело вступает пиксельный шейдер — вот тут и включаются тысячи ядер. Каждое ядро (или небольшая группа) берёт «свой» пиксель и считает для него итоговый цвет: накладывает текстуру, добавляет свет, тень, отражение. И всё это — для всех пикселей треугольника одновременно! В конце блоки смешивания (ROPs) записывают готовый пиксель в буфер кадра, из которого изображение и отправляется на ваш монитор.
Но история на этом не закончилась. Примерно 15 лет назад инженеры и учёные поняли, что эта «фабрика по перемножению пикселей» отлично подходит и для других задач. Любая работа, которую можно разбить на множество мелких, независимых и однотипных вычислений, ложится на GPU как родная. Это направление назвали GPGPU (General-Purpose computing on GPU) — вычисления общего назначения на графическом процессоре.
И вот здесь началась настоящая революция. Оказалось, что симуляция погоды, взрыва в кино, расшифровка генома, майнинг криптовалют и, самое главное, искусственный интеллект — это идеальные задачи для GPU. Почему ИИ? Потому что в основе нейросетей лежат матрицы и тензоры — огромные таблицы чисел. Обучение нейросети — это триллионы операций умножения и сложения этих матриц. И именно это — «конёк» GPU. Одна современная видеокарта может заменить сотни CPU-серверов для таких задач. Именно поэтому все гиганты вроде NVIDIA, AMD и Intel сейчас ведут настоящую войну за производительность в вычислениях ИИ, а не только в играх.
Так что же теперь, CPU не нужен? Конечно, нужен! Они не конкуренты, а идеальные партнёры. CPU — это дирижёр оркестра. Он управляет всей системой, запускает программы, принимает решения, работает с операционной системой и отдаёт GPU сложные, но однородные задания: «Оркестр, рассчитай этот кадр!» или «Нейросеть, обработай этот массив данных!». Без CPU GPU просто будет молча сидеть, не зная, что ему делать. А без GPU современный CPU захлебнётся в потоке данных, требующих параллельной обработки.
Итак, подведём итог. GPU — это специализированный процессор с архитектурой, заточенной под массовый параллелизм. Он состоит из тысяч упрощённых вычислительных ядер и быстрой собственной памяти. Он работает по принципу конвейера, обрабатывая горы однотипных данных одновременно, а не последовательно. Созданный для игр, он стал ключевым двигателем самых передовых технологий нашего времени: от создания цифровых миров до обучения искусственного интеллекта, который меняет нашу реальность.
В следующий раз, когда вы будете смотреть голливудский блокбастер с реалистичными эффектами, играть в новейшую игру или пользоваться переводчиком с нейросетевым движком, вспомните о титанической работе, которая кипит внутри миллионов маленьких ядер на скромной, но гениальной микросхеме под радиатором. Это и есть GPU — «тупой», но невероятно эффективный трудяга цифровой эпохи.
👍 Ставьте лайки если хотите разбор других интересных тем.
👉 Подписывайся на IT Extra на Дзен чтобы не пропустить следующие статьи
Если вам интересно копать глубже, разбирать реальные кейсы и получать знания, которых нет в открытом доступе — вам в IT Extra Premium.
Что внутри?
✅ Закрытые публикации: Детальные руководства, разборы сложных тем (например, архитектура высоконагруженных систем, глубокий анализ уязвимостей, оптимизация кода, полезные инструменты и объяснения сложных тем простым и понятным языком).
✅ Конкретные инструкции: Пошаговые мануалы, которые вы сможете применить на практике уже сегодня.
✅ Без рекламы и воды: Только суть, только концентрат полезной информации.
✅ Ранний доступ: Читайте новые материалы первыми.
Это — ваш личный доступ к экспертизе, упакованной в понятный формат. Не просто теория, а инструменты для роста.
👉 Переходите на Premium и начните читать то, о чем другие только догадываются.
👇
Понравилась статья? В нашем Telegram-канале ITextra мы каждый день делимся такими же понятными объяснениями, а также свежими новостями и полезными инструментами. Подписывайтесь, чтобы прокачивать свои IT-знания всего за 2 минуты в день!