图形处理单元 (GPU)
什么是图形处理单元 (GPU)？
GPU 是一种快速操作存储器的电子电路，用于快速生成图像以显示在屏幕上。它具有优异的并行处理性能，可同时管理多个作业。
- GPU 如何工作？
- GPU 如何处理信息
- 衡量 GPU 性能
- 哪些行业使用 GPU
- 携手 HPE 充分利用 GPU 处理能力
GPU 如何工作？
现代化 GPU 的用途不仅仅是在视频游戏中显示图形。它们快速、复杂的计算能力使其在科学模拟、人工智能和加密货币挖掘方面也非常有用。从根本上讲，GPU 通过减轻 CPU 的工作负载来提高计算速度。它们是各种计算系统的重要组成部分，包括超级计算机和家用电脑。
GPU 如何处理信息
图形处理单元 (GPU) 是专用于并行处理的处理器，可用于执行渲染图像、视频、科学模拟和机器学习。与专门处理顺序任务的 CPU 相反，GPU 使用数千个更小、更高效的处理器来完成并行任务。GPU 使用并行机制和专用硬件来处理信息。以下是对 GPU 如何处理数据的简化说明：
- 并行机制：GPU 有数千个内核，这些内核被排列成流式多处理器 (SM)。GPU 可以并行执行数千个计算，使每个内核能同时执行其指令。这种并行机制可以有效管理渲染高分辨率图像或训练深度神经网络所需的大量数据。
- 矢量化：GPU 擅长使用这种方法同时处理大量数据阵列。GPU 可以对多个数据元素同时应用相同的操作，实现高吞吐量和效率。由于可以并行渲染像素并有效处理大型矩阵，使其在图形渲染和科学计算中极具优势。
- 任务转交：现代 GPU 可用于通用任务，如 CUDA 或 OpenCL 和图形渲染。通过使用这些 API，程序员可以将具有较高计算要求的任务从中央处理单元转移到图形卡，充分利用 GPU 的并行处理能力。这对科学模拟、机器学习和数据分析尤其有利。
- 内存层次结构：GPU 具备经过并行处理优化的分层内存架构。这种设置包括用于图形的片外 VRAM 和用于临时数据的片上内存。鉴于内存延迟会显著影响整体吞吐量，优化 GPU 性能以实现高效的内存访问模式至关重要。
- 专用单元：除了常规处理器外，GPU 还经常包含纹理映射、光栅化和几何计算等专用单元。这些专用组件旨在执行特定的图形相关任务，以及与通用引擎协作，高效渲染复杂场景。
总之，GPU 采用各种技术来处理数据，包括矢量化、内存层次结构、并行机制和专用硬件单元。GPU 卓越的架构使其能够有效管理范围广泛的各种计算任务，使其对科学计算、人工智能、游戏和多媒体等应用至关重要。
衡量 GPU 性能
人们根据 GPU 处理视觉渲染、计算工作负载和机器学习活动的能力来衡量其性能。衡量 GPU 性能的方法如下：
- 图形渲染性能：
- FPS：在视频游戏或图形程序中 GPU 每秒可以渲染一定数量的帧或图片。FPS 越高，图形越流畅、响应性越佳。
- 基准测试工具：3DMark、Unigine Heaven 和 GFXBench 通过执行标准化测评并打分来对 GPU 进行基准测试，可以对比检查各种计算机和配置的这些测评和分数。
- 计算性能：
- 每秒浮点运算数 (FLOPS)：FLOPS 是衡量 GPU 每秒可以完成多少次浮点算术运算的指标。其广泛代表了计算性能。
- CUDA 内核或流处理器数：GPU 的并行处理能力由 CUDA 内核（对于 NVIDIA GPU）或流处理器（对于 AMD GPU）的数量表示。内核提高了计算性能。
- 计算基准：这些基准包括 GPGPU 基准（如 CUDA-Z）和计算性能测试（如 Linpack），用于评估 GPU 在特定计算活动（如数据处理和科学模拟）中的性能。
- 内存性能：
- 内存带宽：内存带宽衡量 GPU 与其内存之间的数据传输速度。内存带宽越高，数据访问和性能就越佳。
- 内存容量和类型：GPU 处理庞大数据集和纹理的能力取决于内存的容量和类型（GDDR6、HBM2）。
- 机器学习性能：
- GPU 在机器学习活动中的性能是通过其训练模型和进行预测的速度来评估的。
- 基准测试套件：TensorFlow、PyTorch 和 MLPerf 提供 GPU 机器学习基准测试套件。
- 能源效率：
- 每瓦性能：此指标将 GPU 性能与功耗进行比较。能量效率对于数据中心和移动设备非常重要，因此需要更高的每瓦性能。
用户可以通过评估这些参数并执行相关测试和基准测评，来正确评估 GPU 在游戏、内容制作、科学计算和机器学习等应用中的性能。
哪些行业使用 GPU
业界将 GPU 用于多种不同目的。以下是部分示例：
- 游戏：用于图形和游戏
- AI 和机器学习：提高训练和推理速度
- 数据科学和分析：提高处理速度、执行复杂分析
- 金融：用于高频交易、风险管理和金融建模
- 医疗保健：用于医疗成像、基因技术、药物研发和个性化医学
- 汽车：用于自动驾驶汽车研发和高级驾驶辅助系统
- 娱乐和媒体：用于视频编辑、特效、动画和 VR 内容制作
- 科研和学术：用于模拟、气候建模和科学计算
- 网络安全：用于入侵侦测、威胁分析和加密
- 制造和工程：用于产品设计、模拟和原型设计
总之，GPU 可加速计算、实现并行处理并推动不同行业的创新。
携手 HPE 充分利用 GPU 处理能力
HPE 利用 GPU 实现跨平台的高性能计算：
- HPE Cray XD670：这款超级计算机配有强大的 CPU 和 GPU，擅长执行复杂的科学模拟、人工智能和数据密集型任务。GPU 提供并行计算能力，使研究人员和科学家能够更快、更准确地解决基因技术、气候建模和其他难题。
- ProLiant 系列：HPE 的 ProLiant 服务器使用 GPU 来加速虚拟化、深度学习和高性能计算。这些 GPU 优化服务器提供了要求严苛的金融、医疗保健和制造应用所需的处理能力。
- 面向生成式 AI 的超级计算能力：HPE 使用 CPU 和 GPU 进行人工智能和机器学习开发。HPE 帮助企业在 Cray XD670 和 ProLiant 服务器等超级计算平台中，使用 GPU 更快地训练和部署 AI 模型，获得跨行业的新洞见和突破。
HPE 的 GPU 计算解决方案提升了处理能力，帮助企业解决难题，并以无与伦比的速度和效率推动数字化转型。
