Сравнение видеокарт и процессоров
Обновлено: 16.06.2024
На смену серии GeForce GTX 10 пришли видеокарты GeForce RTX™ 30 на базе архитектуры NVIDIA Ampere.
Обновите видеокарту и получите исключительную производительность в играх, стриминге и при обработке графики и видео.
ВИДЕОКАРТЫ GTX 10
GEFORCE GTX 1080 T i
Благодаря передовым технологиям своего времени, улучшенной и объемной памяти фреймбуфера флагманская видеокарта в линейке GTX 10 сделала архитектуру NVIDIA Pascal™ эталоном производительности в играх и VR.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1080
Высокая производительность, энергоэффективность и технология охлаждения сделали видеокарту выбором требовательных геймеров.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1070 T i
Видеокарта глобальной скорости и широких возможностей в наиболее графически насыщенных ПК-играх без ущерба для производительности.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1070
На момент выхода ни одно решение не скомпоновано по производительности на ватт с этой видеокартой на базе архитектуры Pascal.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1060
Отличная производительность и новые игровые технологии GTX 1060 связаны с геймерами, играющими в VR и с более высоким разрешением.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1050 T i
Оптимальный баланс производительности и энергоэффективности, а также поддержка инновационных технологий GameReady.
*Снята с производства
GEFORCE GTX 1050
Видеокарта вызывает появление многих геймерам развития своего компьютера в игровой и оценивает все популярные игры своего времени.
*Снята с производства
Сравнение G EFORCE
Усовершенствуйте процесс
Обновив видеокарту новой серии GeForce, вы получите существенный прирост производительности и доступ к возможностям графики нового поколения.
Поддержка технологий
| СЕРИЯ RTX 30 | СЕРИЯ RTX 20 | СЕРИЯ GTX 10 | ||
|---|---|---|---|---|
| Архитектура NVIDIA | Название архитектуры | Ampere | Turing | Pascal |
| Потоковые мультипроцессоры | FP32 в 2 раза быстрее | FP32 в 1 раз быстрее | FP32 в 1 раз быстрее | |
| Ядра РТ | Поколение 2 | Поколение 1 | - | |
| Тензорные ядра (AI) | Поколение 3 | Поколение 2 | - | |
| Видеопамять | До 24 ГБ GDDR6X | До 11 ГБ GDDR6 | До 11 ГБ GDDR5X | |
| NVIDIA DLSS | Да | Да | - | |
| Платформа | NVIDIA Reflex< /td> | Да | Да | Да |
| NVIDIA Broadcast | Да | Да | - | |
| NVIDIA GeForce Experience | Да | Да | Да | |
| Драйверы Game Rea dy | Да | Да | Да | |
| Драйверы NVIDIA Studio | Да | Да | Да | |
| NVIDIA ShadowPlay | Да | Да | Да | |
| NVIDIA Highlights | Да | Да | Да | |
| NVIDIA Ansel | Да | Да | Да | |
| NVIDIA Freestyle | Да | Да | Да | |
| Поддержка VR | Да | Да | GTX 1060 или лучше | |
| Преимущества | PCIe | Поколение 4 | Поколение 3 | Поколение 3 |
| Кодировщик NVIDIA (NVENC) | Поколение 7 | Поколение 7 | Поколение 6 | |
| Декодер NVIDIA (NVDEC) | Поколение 5 | Поколение 4 | Поколение 3 | |
| DX12 Ultimate | Да | Да | - | |
| Разъемы | HDMI 2.1, DisplayPort 1.4a | HDMI 2.0b, DisplayPort 1.4a | HDMI 2.0b, DisplayPort 1.4a |
Обновите видеокарту,
Усовершенствуйте свой процесс
Видеокарты GeForce RTX 30
Видеокарта GeForce RTX™ 30 на базе архитектуры Ampere исключительная производительность в играх, стриминге и при обработке графики и видео.
GEFORCE GTX 1080 Ti
Если вы подумываете о новой сборке игрового ПК, сравнение видеокарт, скорее всего, будет в самом верху вашего списка дел. Независимо от того, присматриваетесь ли вы к новейшим моделям от Nvidia или AMD, вам нужно кое-что узнать, прежде чем вкладывать деньги, особенно в условиях современного технологического ландшафта.
В то время, когда достать лучшие видеокарты для игр все труднее, чем когда-либо, вопрос становится не столько о разнице в цене каждой модели, сколько о технологических и архитектурных преимуществах, которые предлагает каждый производитель. . Сравнение видеокарт Nvidia и AMD сводится не только к тому, что встроено в чип.
Мы учли все, от общей доступности предложений обоих брендов от дешевых видеокарт до флагманов более высокого уровня. Более того, мы также подробно изучили технологии суперсэмплинга и трассировки лучей, чтобы дать вам полное представление о том, на что способны эти графические процессоры в 2022 году.
Серия AMD Radeon RX 6000 против серии Nvidia RTX 30
Серия Nvidia GeForce RTX 30
- Архитектура Ampere
- Память GDDR6/GDDR6X
- Цены начинаются от 249 долларов США (RTX 3050)
- До 24 ГБ видеопамяти (RTX 3090)
- До 10 496 ядер графического процессора (RTX 3090)
- До 384-битной шины памяти
- Внедрение GPU началось в 2020 году.
Серия AMD Radeon RX 6000
- Архитектура RDNA 2
- Память GDDR6
- Цены начинаются от 199 долларов США (RX 6500 XT)
- До 16 ГБ видеопамяти (RX 6900 XT)
- До 5120 ядер графического процессора (RX 6900 XT)
- Шина памяти до 256 бит
- Внедрение GPU началось в 2020 году.
Сравнение графических карт Nvidia и AMD
Сравнение видеокарт AMD и Nvidia: соотношение цены и качества
Несмотря на то, что в 2022 году будут доступны модели начального уровня как от AMD, так и от Nvidia, исторически сложилось так, что первая держала верх благодаря более доступному оборудованию. То же самое можно сказать и о Radeon RX 6000 Series, где самая дешевая модель видеокарты стоит всего 199 долларов. RX 6500 XT с 4 ГБ памяти GDDR6 и 64-битной шиной памяти может показаться не таким уж большим на бумаге, но этого графического процессора, ориентированного на разрешение 1080p, достаточно для современных игр в формате Full HD.
Если бы у вас был выбор между RTX 3050 или RX 6500 XT по их соответствующей рекомендованной розничной цене, то мы лично рекомендуем сделать ставку на зеленую команду здесь. Вы получаете в два раза больше видеопамяти, что пригодится, поскольку 4 ГБ памяти последней модели уже довольно узки, и многие современные игры выходят за рамки этого ограничения. В наши дни современные игры также нередко используют 6 ГБ+ для текстур, так что вы оставите себе немного свободного места.
Сравнение видеокарт AMD и Nvidia: доступность
Если вы следили за рынком видеокарт в течение последних двух лет, то, несомненно, знаете, насколько резко выросли текущие цены. Когда дело доходит до Nvidia и AMD, линейка Nvidia RTX 30 больше всего пострадала как от моделей Founders Edition, так и от партнерских карт.
В целях борьбы с дефицитом в цепочке поставок команда green досрочно выпустила обновления Ti. Тем не менее, полушаговые видеокарты было так же сложно отследить по рекомендованной розничной цене, за исключением редких случаев.
Серия AMD Radeon RX 6000, хотя и по-прежнему неуловимая, с момента запуска стала немного лучше доступна в таких странах, как США и Великобритания. Хотя цены не совсем рекомендованы производителем розничной цены, как правило, проще найти аналоги RX 6600 по цене менее 500 долларов, чем, например, RTX 3060 и RTX 3060 Ti.
Если вы ищете видеокарту для своей машины с приличной скоростью, вы можете получить выгоду от карты AMD, близкой к MSRP, по сравнению с графическим процессором серии RTX 30 с резким скачком цены на данный момент.
Сравнение видеокарт AMD и Nvidia: высокопроизводительные графические процессоры
Если вам нужна максимально возможная вычислительная мощность графического процессора, ваши высокопроизводительные графические процессоры будут немного более чистыми. Nvidia лидирует на этом фронте со своей видеокартой RTX 3090 в комплекте с 24 ГБ видеопамяти GDDR6X и 384-битной шиной памяти за 1499 долларов. Это действительно мощная видеокарта, созданная специально для 4K.
Тем не менее AMD не сильно отстает со своей Radeon RX 6900 XT. В то время как эта конкретная видеокарта не имеет такого же ворчания на покадровой основе, эти графические процессоры ближе, чем могут показаться на первый взгляд. Эта модель имеет MSRP 999 долларов и оснащена 16 ГБ видеопамяти GDDR6 и 256-битной шиной памяти. Несмотря на то, что RX 6900 XT не такая мощная, как ведущая карта Nvidia, при выпуске она стоит на 500 долларов дешевле, чем стандартная RTX 3090.
Несмотря на то, что обе видеокарты невероятно мощные и станут преимуществом для всех, кто хочет играть в 4K в 2022 году, если у вас есть выбор из обеих, то в целом мы делаем ставку на RTX 3090. Эта дополнительная видеопамять и обновление до GDDR6X вместо стандартной GDDR6 лидера AMD. На момент написания статьи предложения RTX 3090 для ПК представляли собой наиболее экономичные способы получить в свои руки высокопроизводительные графические процессоры.
Сравнение видеокарт AMD и Nvidia: трассировка лучей
Хотя новейшие видеокарты от Nvidia и AMD поддерживают трассировку лучей в новейших играх, безусловно, есть разница в том, какой производитель выходит на первое место. Nvidia была первой из двух компаний, которая активно продвигала функции трассировки лучей в своих картах, занимая второе место в линейке RTX с Ampere (серия RTX 30), ранее Turing (серия RTX 20).
В видеокартах Ampere используются ядра трассировки лучей второго поколения и ядра Tensor третьего поколения (для DLSS). Для справки, графические процессоры Big Navi используют первое поколение ядер трассировки лучей с аппаратным ускорением. Таким образом, хотя видеокарты AMD могут это делать, технология в этих моделях еще не настолько развита, чтобы дать Team Green возможность побороться за свои деньги (пока).
DLSS или FSR: какая технология суперсэмплирования лучше?
На первый взгляд, у технологий Nvidia Deep Learning Super Sampling (DLSS) и AMD FideltyFX Super Resolution много общего. Это технологии масштабирования, использующие искусственный интеллект. чтобы обеспечить повышение частоты кадров с минимальным влиянием на общее качество изображения по сравнению с играми, запущенными изначально.
Трассировка лучей невероятно требовательна к оборудованию, и здесь пригодится красота DLSS:
Он разделен между четырьмя настройками качества. качество, сбалансированность, производительность и сверхпроизводительность, при этом качество изображения немного снижается в зависимости от использования. DLSS работает путем рендеринга игры в реальном времени с более низким исходным разрешением, а затем масштабирования до желаемого разрешения. Например, в Control при воспроизведении в формате 4K с DLSS в режиме производительности изначально отображается разрешение 1440p, но отображается 2160p.
Однако FSR не использует тензорные ядра, а действует как форма постобработки, для реализации которой требуется гораздо меньше аппаратного обеспечения. Он основан на алгоритме, который по существу использует фильтры повышения резкости и обнаружение краев, чтобы обеспечить более качественное изображение и более высокую частоту кадров, чем исходное разрешение.
Основным преимуществом FSR для DLSS является то, что первая технология доступна для гораздо большего количества видеокарт, чем вторая, поскольку DLSS поддерживается только сериями RTX 20 и 30.
Что касается того, какая из технологий суперсэмплинга лучше, то на самом деле это полностью зависит от оптимизации и поддержки игры, которая имеет решающее значение. Например, игра, поддерживаемая Nvidia, такая как Metro Exodus, будет значительно улучшена с помощью DLSS на новейших картах Nvidia. Однако такая игра, как Far Cry 6, лучше всего масштабируется с помощью FSR на оборудовании AMD, особенно с учетом HD-текстур размером 11 ГБ.
Во многих случаях новейшие компьютерные игры поддерживают как DLSS, так и FSR независимо от оптимизации, поэтому, если графическая карта, на которой работает ваша машина, поддерживает технологию A.I. технология апскейлинга, то ее точно стоит включить. На наш взгляд, они выглядят и работают так же хорошо, как друг друга, обеспечивая основной прирост частоты кадров и снимая часть вычислительной нагрузки с самого графического процессора.
Сравнение видеокарт Nvidia RTX 30
Каждая серия RTX 30 построена на архитектуре Ampere с минимальным объемом памяти 8 ГБ GDDR6, как и в RTX 3050, RTX 3060 Ti и RTX 3070. Довольно любопытно, что стандартная RTX 3060 имеет 12 ГБ видеопамяти. вместо этого.
Вещи начинают меняться, если сравнивать видеокарты среднего уровня серии RTX 30. Самый большой скачок, который RTX 3070 Ti делает по сравнению с исходной моделью, — это увеличение памяти GDDR6X для более высокой общей пропускной способности. Если вам нужна более дешевая линейка видеокарт с новейшей памятью, вам подойдут RTX 3070 и RTX 3070 Ti.
Это тот же тип памяти, который используется в RTX 3080, RTX 3080 Ti и RTX 3090, поэтому игра в этом отношении несколько выравнивается. Основным отличием, определяющим потенциальную мощность каждого графического процессора Ampere, является размер ширины шины памяти, на которой построены графические карты, при этом меньшие размеры означают, что передается меньше данных для меньшей производительности.
Поскольку RTX 3080, RTX 3080 Ti и RTX 3090 продвигаются на рынок с их доблестью в разрешении 4K, именно здесь значительно увеличивается общий объем видеопамяти и ширина шины памяти. RTX 3080 использует 320-битную шину памяти и 10 ГБ памяти, однако RTX 3080 Ti и RTX 3090 имеют 384-битную шину памяти, а также 12 ГБ и 24 ГБ памяти GDDR6X соответственно. Запас RTX 3080 является самым дешевым из трех, а ценовой разрыв между акциями RTX 3080 Ti и RTX 3090 на сегодняшнем рынке незначителен.
Сравнение видеокарт Radeon RX 6000
Серия видеокарт AMD Radeon RX 6000 — это новейшая линейка видеокарт компании, построенная на архитектуре RDNA 2. Каждый графический процессор Big Navi можно разделить на три категории в зависимости от уровня мощности отдельной карты; 1080p, 1440p и 4K для игр.
Для производительности в разрешении 1440p вы должны рассмотреть видеокарты Radeon RX 6700 XT и RX 6800. Основная стратегия AMD по сравнению с Nvidia в этом отношении заключается в производстве графических процессоров с более высокими тактовыми частотами и большим объемом видеопамяти, и это видно из 12 ГБ и 16 ГБ памяти, соответствующих каждой видеокарте здесь.
Наконец, есть видеокарты AMD RX 6000 Series, RX 6800 XT и RX 6900 XT, предназначенные для энтузиастов. Оба графических процессора используют 16 ГБ видеопамяти и 256-битную шину памяти. Эти карты примерно эквивалентны RTX 3080 Ti и RTX 3090 соответственно по уровню мощности.
Покупать видеокарты Nvidia или AMD?
Сравнение Nvidia и AMD в конечном счете сведется к тому, что вы хотите получить от видеокарты в 2022 году. Никогда еще видеокарты AMD и Nvidia не были так похожи друг на друга, хотя и предлагают конкурентные преимущества друг перед другом, когда все идет наперекосяк. сказано и сделано. Как правило, вы можете найти серию Radeon RX 6000 проще, чем серию RTX 30, по ценам, близким (но редко соответствующим) MSRP.
И FSR, и DLSS прошли долгий путь с момента появления этих технологий, и оба производителя оборудования явно усердно работают над тем, чтобы сделать масштабирование изображения в игре в тандеме с трассировкой лучей приоритетным. Поддержка большего количества игр продолжает выходить еженедельно как от Nvidia, так и от AMD, и, по крайней мере, на наш взгляд, между ними очень мало заметной разницы, даже если они расположены рядом друг с другом.
Главная сила, которой может похвастаться Nvidia, — это трассировка лучей и явное графическое ворчание RTX 3090, чего AMD сейчас просто не может достичь. Несмотря на то, что красный угол может похвастаться более высокими тактовыми частотами и более низкой ценой входа, с технической точки зрения он не может конкурировать с лучшей в отрасли производительностью, демонстрируемой зеленой командой.
Графические процессоры спровоцировали бум искусственного интеллекта, стали ключевой частью современных суперкомпьютеров и продолжают способствовать прогрессу в игровой и профессиональной графике.
Примечание редактора. Мы обновили наш исходный пост о различиях между GPU и CPU, автором которого является Кевин Крюэлл и опубликовано в декабре 2009 г.
ЦП (центральный процессор) называют мозгом ПК. GPU — его душа. Однако за последнее десятилетие графические процессоры вышли за рамки ПК.
Графические процессоры вызвали бум ИИ во всем мире. Они стали ключевой частью современных суперкомпьютеров. Они вплетены в разросшиеся новые гипермасштабные центры обработки данных. Они по-прежнему ценятся геймерами, но стали ускорителями, ускоряющими выполнение самых разных задач, от шифрования до сетей и искусственного интеллекта.
И они продолжают развивать игровую и профессиональную графику для рабочих станций, настольных ПК и ноутбуков нового поколения.
Что такое графический процессор?
В чем разница между CPU и GPU?
Хотя графические процессоры (графические процессоры) теперь представляют собой гораздо больше, чем ПК, в которых они впервые появились, они по-прежнему основаны на гораздо более старой идее, называемой параллельными вычислениями. И именно это делает графические процессоры такими мощными.
Конечно, процессоры по-прежнему необходимы. Быстрые и универсальные процессоры быстро справляются с рядом задач, требующих большой интерактивности. Например, вызов информации с жесткого диска в ответ на нажатие клавиш пользователем.
ГП, напротив, разбивают сложные проблемы на тысячи или миллионы отдельных задач и решают их одновременно.
Это делает их идеальными для графики, где текстуры, освещение и визуализация фигур должны выполняться одновременно, чтобы изображения летали по экрану.
ЦП и ГП
| ЦП | ГП |
|---|---|
| Центральный процессор | Графика Процессор |
| Несколько ядер | Много ядер |
| Низкая задержка | Высокая производительность |
| Хорошо для последовательной обработки | Хорошо для параллельной обработки |
| Может выполнять несколько операций одновременно | Может выполнять тысячи операций одновременно |
Архитектурно ЦП состоит всего из нескольких ядер с большим объемом кэш-памяти, которые могут обрабатывать несколько программных потоков одновременно. Напротив, GPU состоит из сотен ядер, которые могут одновременно обрабатывать тысячи потоков.
Графические процессоры обеспечивают некогда эзотерическую технологию параллельных вычислений. Это технология с прославленной родословной, включающей такие имена, как гений суперкомпьютеров Сеймор Крей. Но вместо того, чтобы принять форму громадных суперкомпьютеров, графические процессоры воплотили эту идею в настольных компьютерах и игровых консолях более чем миллиарда геймеров.
Для графических процессоров компьютерная графика — первое из многих приложений
Это приложение — компьютерная графика — было лишь первым из нескольких потрясающих приложений. И это двигало огромный двигатель исследований и разработок, стоящий за графическими процессорами. Все это позволяет графическим процессорам опережать более специализированные чипы с фиксированными функциями, обслуживающие нишевые рынки.
Еще один фактор, делающий всю эту мощь доступной: CUDA. Платформа параллельных вычислений, впервые выпущенная в 2007 году, позволяет программистам использовать преимущества вычислительной мощности графических процессоров для обработки данных общего назначения, вставляя в свой код несколько простых команд.
Это позволило графическим процессорам проникнуть в удивительные новые области. А благодаря поддержке быстро растущего числа стандартов, таких как Kubernetes и Dockers, приложения можно тестировать на недорогом настольном графическом процессоре и масштабировать до более быстрых и сложных серверных графических процессоров, а также любого крупного поставщика облачных услуг.
ЦП и конец закона Мура
Поскольку закон Мура перестал действовать, GPU, изобретенные NVIDIA в 1999 году, появились как раз вовремя.
Закон Мура утверждает, что количество транзисторов, которые можно втиснуть в интегральную схему, удваивается примерно каждые два года. На протяжении десятилетий это приводило к быстрому увеличению вычислительной мощности. Однако этот закон наталкивается на жесткие физические ограничения.
Графические процессоры: ключ к искусственному интеллекту, компьютерному зрению, суперкомпьютерам и многому другому
За последнее десятилетие это стало ключом к растущему числу приложений.
ГП выполняют гораздо больше работы на единицу энергии, чем ЦП. Это делает их ключевыми для суперкомпьютеров, которые в противном случае вышли бы за пределы современных электрических сетей.
В области искусственного интеллекта графические процессоры стали ключом к технологии, называемой "глубокое обучение". Глубокое обучение пропускает огромные объемы данных через нейронные сети, обучая их выполнять задачи, слишком сложные для описания человеком-программистом.
Искусственный интеллект и игры: глубокое обучение на базе графического процессора завершает цикл
Возможности глубокого обучения ускоряются благодаря включению выделенных тензорных ядер в графические процессоры NVIDIA. Тензорные ядра ускоряют большие матричные операции, лежащие в основе искусственного интеллекта, и выполняют матричные вычисления смешанной точности с умножением и накоплением за одну операцию. Это не только ускоряет выполнение традиционных задач ИИ всех видов, но и теперь используется для ускорения игр.
Графические процессоры завершают круг: тензорные ядра, встроенные в графические процессоры NVIDIA Turing, ускоряют работу искусственного интеллекта, который, в свою очередь, теперь используется для ускорения игр.
В автомобильной промышленности графические процессоры предлагают множество преимуществ. Как и следовало ожидать, они обеспечивают непревзойденные возможности распознавания изображений. Но они также являются ключом к созданию беспилотных транспортных средств, способных учиться и адаптироваться к огромному количеству различных реальных сценариев.
В робототехнике графические процессоры играют ключевую роль в том, чтобы машины могли воспринимать окружающую среду так, как вы ожидаете. Однако их возможности искусственного интеллекта стали ключевыми для машин, которые могут обучаться сложным задачам, таким как автономная навигация.
ГП в здравоохранении и науках о жизни имеют множество преимуществ. Конечно, они идеально подходят для задач визуализации. Но глубокое обучение на основе графического процессора ускоряет анализ этих изображений. Они могут анализировать медицинские данные и превращать их с помощью глубокого обучения в новые возможности.
Короче говоря, графические процессоры стали незаменимыми. Они начали с ускорения игр и графики. Теперь они ускоряют все больше и больше областей, где вычислительная мощность будет иметь значение.
Центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП) – это основные вычислительные механизмы. Но по мере развития вычислительных потребностей не всегда ясно, в чем разница между ЦП и ГП и какие рабочие нагрузки лучше всего подходят для каждого из них.
Знайте, когда следует полагаться на процессор, а когда выбирать графический процессор
ЦП и ГП обладают уникальными преимуществами, которые позволят им играть важную роль в удовлетворении вычислительных потребностей будущего.
Графические процессоры являются важной частью продуктов Intel сегодня в виде интегрированных и дискретных графических процессоров.
Несмотря на то, что центральные процессоры по-прежнему имеют решающее значение, графические процессоры могут быть полезны для растущего числа рабочих нагрузок центров обработки данных.
Будь то приложения для глубокого обучения, массовый параллелизм, интенсивные 3D-игры или другая ресурсоемкая рабочая нагрузка, сегодня от систем требуется больше, чем когда-либо прежде. Центральный процессор (CPU) и графический процессор (GPU) играют очень разные роли. Для чего используются процессоры? Для чего используются графические процессоры? При покупке нового компьютера и сравнении характеристик важно знать, какую роль играет каждый из них.
Что такое процессор?
ЦП, состоящий из миллионов транзисторов, может иметь несколько вычислительных ядер и обычно называется мозгом компьютера. Это необходимо для всех современных вычислительных систем, поскольку оно выполняет команды и процессы, необходимые для вашего компьютера и операционной системы.ЦП также важен для определения скорости работы программ, от просмотра веб-страниц до создания электронных таблиц.
Что такое графический процессор?
Графический процессор — это процессор, состоящий из множества более мелких и специализированных ядер. Работая вместе, ядра обеспечивают высокую производительность, когда задача обработки может быть разделена и обработана несколькими ядрами.
В чем разница между процессором и графическим процессором?
ЦП и ГП имеют много общего. Оба являются критически важными вычислительными двигателями. Оба являются кремниевыми микропроцессорами. И оба обрабатывают данные. Но процессоры и графические процессоры имеют разную архитектуру и предназначены для разных целей.
ЦП подходит для самых разных рабочих нагрузок, особенно для тех, для которых важна задержка или производительность каждого ядра. Мощный исполнительный механизм ЦП фокусирует свое меньшее количество ядер на отдельных задачах и на быстром выполнении задач. Благодаря этому он идеально подходит для различных задач, от последовательных вычислений до работы с базами данных.
GPU начинались как специализированные ASIC, разработанные для ускорения определенных задач 3D-рендеринга. Со временем эти механизмы с фиксированными функциями стали более программируемыми и гибкими. В то время как графика и все более реалистичные визуальные эффекты современных популярных игр остаются их основной функцией, графические процессоры также эволюционировали, чтобы стать более универсальными параллельными процессорами, поддерживающими растущий спектр приложений.
Что такое встроенная графика?
Встроенная или общая графика построена на том же чипе, что и ЦП. Некоторые процессоры могут поставляться со встроенным графическим процессором, а не полагаться на выделенную или дискретную графику. Также иногда называемые IGP или интегрированными графическими процессорами, они делят память с ЦП.
Встроенные графические процессоры обладают рядом преимуществ. Их интеграция с центральными процессорами позволяет им обеспечивать преимущества в пространстве, стоимости и энергоэффективности по сравнению с выделенными графическими процессорами. Они позволяют обрабатывать данные, связанные с графикой, и инструкции для стандартных задач, таких как просмотр веб-страниц, потоковая передача фильмов в формате 4K и казуальные игры.
Такой подход чаще всего применяется к устройствам, для которых важен компактный размер и энергоэффективность, например ноутбукам, планшетам, смартфонам и некоторым настольным компьютерам.
Ускорение глубокого обучения и искусственного интеллекта
Сегодня графические процессоры выполняют все больше рабочих нагрузок, таких как глубокое обучение и искусственный интеллект (ИИ). Для обучения глубокому обучению с несколькими слоями нейронной сети или большими наборами определенных данных, например 2D-изображений, идеально подходит графический процессор или другие ускорители.
Алгоритмы глубокого обучения были адаптированы для использования подхода с ускорением на графическом процессоре, что значительно повысило производительность и впервые довело обучение нескольких реальных задач до допустимого и жизнеспособного диапазона.
Со временем процессоры и программные библиотеки, работающие на них, эволюционировали и стали более способными выполнять задачи глубокого обучения. Например, благодаря обширной оптимизации программного обеспечения и добавлению специализированного оборудования для ИИ, такого как Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) в новейших процессорах Intel® Xeon® Scalable, системы на базе ЦП улучшили производительность глубокого обучения.
Для многих приложений, таких как глубокое изучение языка, текста и данных временных рядов с высоким разрешением, 3D и не основанных на изображениях, процессоры блестят. ЦП могут поддерживать гораздо больший объем памяти, чем даже самые лучшие сегодняшние графические процессоры, для сложных моделей или приложений глубокого обучения (например, для обнаружения 2D-изображений).
Сочетание процессора и графического процессора, а также достаточного объема оперативной памяти обеспечивает отличный испытательный стенд для глубокого обучения и искусственного интеллекта.
Десятилетия лидерства в разработке ЦП
Intel имеет долгую историю инноваций в области ЦП, начавшуюся в 1971 году с выпуска 4004, первого коммерческого микропроцессора, полностью интегрированного в один чип.
Сегодня процессоры Intel® позволяют создавать нужный ИИ там, где вы хотите, на знакомой вам архитектуре x86. От высокопроизводительных процессоров Intel® Xeon® Scalable для центров обработки данных и облачных сред до энергоэффективных процессоров Intel® Core™ для периферийных устройств — Intel предлагает ЦП, отвечающий любым требованиям.
Интеллектуальная производительность процессоров Intel® Core™ 11-го поколения
Процессоры Intel® Core™ 11-го поколения используют усовершенствованный технологический процесс Intel и обновленную архитектуру ядра, полностью новую графическую архитектуру и встроенные инструкции искусственного интеллекта для интеллектуальной оптимизации производительность и впечатления.
Системы на базе процессоров Intel® Core™ 11-го поколения оснащены новейшей встроенной графикой Intel® Iris® X e. Отдельные устройства форм-фактора, такие как ультратонкие ноутбуки, также будут включать в себя первый дискретный графический процессор (GPU) на базе архитектуры Intel X e. С дискретной графикой Intel® Iris® X e MAX вы получаете огромный скачок вперед среди тонких и легких ноутбуков, а также более высокую производительность и новые возможности для улучшенного создания контента и игр.
Графика Intel® Iris® X e оснащена искусственным интеллектом на базе технологии Intel® Deep Learning Boost для лучшего создания контента и редактирования фото и видео, а также архитектурой с низким энергопотреблением для увеличения времени работы от батареи, что позволяет проектировать и выполнять несколько задач одновременно.
р>Дискретные графические процессоры Intel
Intel предлагает два варианта дискретных графических процессоров на основе архитектуры Intel X e.
Intel® Iris® X e MAX Graphics — это первый дискретный графический процессор для тонких и легких ноутбуков на базе архитектуры Intel X e. Благодаря оптимизации для работы с процессорами Intel® Core™ 11-го поколения вы получаете еще большую производительность и новые возможности для улучшенного создания контента и игр.
Серверный графический процессор Intel® — это дискретный графический процессор для центров обработки данных, основанный на новой архитектуре Intel X e. Серверный графический процессор Intel®, предназначенный для экспоненциального масштабирования, выводит игры для Android, транскодирование/кодирование мультимедиа и потоковую передачу видео по технологии Over Top (OTT) на новый уровень.
Сегодня это уже не вопрос ЦП и ГП. Вам больше, чем когда-либо, нужны и то, и другое для удовлетворения разнообразных вычислительных потребностей. Наилучшие результаты достигаются, когда для работы используется правильный инструмент.
Читайте также: