Grafikprozessoren (GPUs) sind spezialisierte Prozessoren für die parallele Verarbeitung beim Rendern von Bildern, Videos, wissenschaftlichen Simulationen und maschinellem Lernen. Im Gegensatz zu CPUs, die auf sequenzielle Aufgaben spezialisiert sind, verwenden GPUs Tausende kleinerer, effizienterer Prozessoren, um parallele Aufgaben zu bewältigen. GPUs nutzen Parallelismus und spezielle Hardware zur Verarbeitung von Informationen. Eine vereinfachte Erklärung, wie GPUs Daten verarbeiten, lautet wie folgt:
- Parallelismus: GPUs haben Tausende von Kernen, die in Streaming-Multiprozessoren (SMs) angeordnet sind. Die GPU kann Tausende von Berechnungen parallel durchführen, so dass jeder Kern seine Anweisungen gleichzeitig ausführen kann. Die enormen Datenmengen, die zum Rendern hochauflösender Bilder oder zum Trainieren tiefer neuronaler Netzwerke erforderlich sind, können durch Parallelismus effizient verwaltet werden.
- Vektorisierung: GPUs sind hervorragend in der Lage, mit dieser Methode große Daten-Arrays gleichzeitig zu verarbeiten. GPUs können einen hohen Durchsatz und eine hohe Effizienz erreichen, indem sie die gleiche Operation gleichzeitig auf mehrere Datenelemente anwenden. Diese Eigenschaft ist bei der grafischen Darstellung und bei wissenschaftlichen Berechnungen, bei denen Pixel parallel dargestellt und große Matrizen effizient bearbeitet werden können, von großem Vorteil.
- Auslagerung von Aufgaben: Moderne Grafikprozessoren können für allgemeine Aufgaben wie CUDA oder OpenCL und Grafik-Rendering verwendet werden. Durch die Verwendung dieser APIs können Programmierkräfte rechenintensive Aufgaben von der Zentraleinheit auf die Grafikkarte verlagern und so die parallelen Verarbeitungsfunktionen des Grafikprozessors nutzen. Dies ist besonders vorteilhaft für wissenschaftliche Simulationen, maschinelles Lernen und Datenanalysen.
- Arbeitsspeicher-Hierarchie: GPUs sind mit einer für die Parallelverarbeitung optimierten hierarchischen Speicherarchitektur ausgestattet. Der Aufbau umfasst Off-Chip-VRAM für Grafiken und On-Chip-Speicher für temporäre Daten. Bei der Optimierung der GPU-Leistung ist es wichtig, effiziente Speicherzugriffsmuster zu implementieren, da die Arbeitsspeicher-Latenz den Gesamtdurchsatz erheblich beeinträchtigen kann.
- Spezialisierte Einheiten: GPUs enthalten häufig zusätzlich zu ihren herkömmlichen Prozessoren spezialisierte Einheiten wie Texture Mapping, Rasterisierung und Geometrieberechnungen. Diese spezialisierten Komponenten sind für bestimmte grafikbezogene Aufgaben ausgelegt und arbeiten mit Universal-Engines zusammen, um komplizierte Szenen effizient zu rendern.
Im Allgemeinen verwenden GPUs verschiedene Techniken zur Datenverarbeitung, darunter Vektorisierung, Arbeitsspeicher-Hierarchie, Parallelismus und spezielle Hardwareeinheiten. Durch die außergewöhnliche Architektur der GPUs können diese ein umfangreiches Spektrum von Rechenaufgaben bewältigen, so dass sie für Anwendungen in den Bereichen wissenschaftliches Rechnen, künstliche Intelligenz, Spiele und Multimedia unverzichtbar werden.