Современные центральные процессоры, выпускаемые мировыми гигантами, такими как Intel и AMD, поражают своими характеристиками: они имеют по 16, 24 и более ядер, работают на запредельных частотах и способны мгновенно компилировать сложнейший код. Но возникает парадокс: если Вы попытаетесь запустить современную ресурсоёмкую игру исключительно силами этого мощнейшего чипа (без участия дискретной или хотя бы интегрированной видеокарты), на экране увидите лишь жалкое слайд-шоу из пары кадров в секунду. Почему же "мозг" нашего компьютера пасует перед задачей, с которой несравнимо лучше справляется даже довольно бюджетный графический адаптер? Всё дело в фундаментальной разнице архитектур. Ниже раскроем эту тему в нюансах, также важных при подборе комплектующих ПК – и ГПУ в том числе.
Тандемная работа ЦПУ и ГПУ – различия в задачах
Центральный процессор можно сравнить с гениальным профессором математики. У него относительно мало ядер, но каждое из них невероятно сложное, универсальное и быстрое. ЦПУ идеально заточен под решение тяжелейших последовательных задач с множеством условий и ответвлений. В игре он рассчитывает логику поведения ботов, траекторию полёта пули, физику разрушений объектов и прочее подобное. Но если дать этому гениальному профессору задачу вручную закрасить восемь миллионов маленьких квадратиков (а именно столько пикселей на экране с разрешением 4K), он безнадёжно увязнет в рутине, выполняя шаг за шагом простые действия, но в огромном объёме.
Графический процессор устроен совершенно иначе. Это не десяток гениев, а огромная армия из тысяч "маляров" – крошечных вычислительных микро-ядер (у NVIDIA они называются ядрами CUDA, а у AMD – потоковыми процессорами). Данные ядра довольно примитивны и не умеют решать сложные нелинейные алгоритмы, но от них это и не требуется. Их главная суперсила – способность выполнять одни и те же простые математические операции одновременно. Пока ЦПУ последовательно просчитывает сложнейшее уравнение, ГПУ параллельно рассчитывает цвет для миллионов пикселей за малейшие доли секунды и может выдать 60 готовых кадров за одну секунду (FPS). Например, в киберспортивных платформах топовые модели ГПУ способны подготовить аж 240 FPS.
Графические чипы в работе с ИИ
Интересно, что эта способность к массовым параллельным вычислениям совершила революцию и за пределами игровой индустрии. Выяснилось, что архитектура графических чипов – и в первую очередь технология ядер CUDA от NVIDIA – обладает уникальной, потрясающей эффективностью в работе с искусственным интеллектом (AI). Обучение нейросетей, распознавание образов и генерация графического и не только контента требуют одновременного выполнения гигантского массива однотипных матричных вычислений. С этой задачей ГПУ справляются в сотни раз быстрее самых мощных серверных процессоров, став главным "железным" фундаментом для ИИ.
Симбиоз ЦПУ и ГПУ в работе ПК
В обычном же домашнем ПК ЦПУ и ГПУ слаженно работают в одной упряжке. Центральный процессор подготавливает невидимый каркас сцены: высчитывает скелеты персонажей, логику их движений и геометрию мира. Закончив свой этап, он отдаёт видеокарте команду на отрисовку. И уже многотысячная армия графических ядер мгновенно "натягивает" на этот голый каркас текстуры, рассчитывает преломления лучей света, накладывает тени и выдаёт на монитор готовый красивейший кадр в Вашей любимой игре.
Однако есть один важный нюанс. Чтобы эта армия микро-ядер не простаивала без работы, ей нужно непрерывно "подвозить" вагоны данных – те самые модели и текстуры. О том, где они хранятся, почему количество гигабайт, указанное на цветастой коробке, – это ещё не главное, и как ширина шины памяти влияет на "мощность" видеокарты, мы подробно поговорим в следующей статье.