
GPU là gì?
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit – bộ vi xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ vi xử lý trung tâm CPU. GPU có các tính năng vượt trội so với các trình điều khiển đồ họa cơ bản.
Về tốc độ xử lý dữ liệu thì GPU có thể tiếp nhận hàng ngàn dữ liệu cùng một lúc vì thế có thể tăng tốc một số phần mềm hơn 100 lần so với một CPU.
GPU được sử dụng trong điện thoại di động, máy tính cá nhân, máy trạm, máy chơi game… Trong máy tính cá nhân, một GPU có thể xuất hiện ở card đồ họa hoặc nó cũng có thể được gắn trên mainboard.
Phân biệt GPU, CPU, VPU và GPGPU
Thoạt nghe thì sẽ dễ bị nhầm lẫn giữa GPU, CPU, VPU, GPGPU. Tuy nhiên, mỗi tên gọi lại mang một ý nghĩa riêng.
CPU (Central Processing Unit) là con chip điện tử được xem như não bộ, một trong những phần tử cốt lõi nhất của máy vi tính. Nhiệm vụ chính của CPU là xử lý các chương trình vi tính và dữ kiện.
GPU (Graphic Processing Unit) cũng là con chip điện tử nhưng có chức năng như một bộ vi xử lý riêng của card tăng tốc đồ họa, có khả năng và sức mạnh xử lý tất cả mọi vấn đề có liên quan tới hình ảnh của máy tính. Hai dòng chip đồ họa phổ biến nhất là: NVIDIA và AMD/ATI.
VPU (Visual Processing Unit) chỉ là cách gọi khác của GPU. Ban đầu, người ta gọi là GPU, vì nó chủ yếu là xử lý các vấn đề có liên quan tới đồ họa máy tính. Nhưng sau này, con chip được cải tiến nhanh hơn, đa chức năng hơn, tích hợp cả chức năng xử lý video, nên người ta gọi nó là VPU.
GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units) là mô hình khai thác GPU cho các ứng dụng không mang tính đồ họa. Người ta đã nhận thấy sự xuất sắc trong khả năng biểu diễn các phép tính dấu chấm động của các GPU, dẫn đến tăng hiệu suất rất lớn cho một loạt các ứng dụng khoa học.


Mặc dù GPU có nhiều lợi ích như giúp tính toán tốt hơn, xử lí được nhiều thông tin cùng lúc và tốn ít điện mặc dù vận hành tốt như vậy, nó vẫn có những giới hạn nhất định khiến nó không tối ưu lắm. Cụ thể, chúng khiến việc tối ưu hóa hiệu suất làm việc của máy khó hơn, và ngôn ngữ để sửa lỗi cho nó không mạnh như CPU thông thường. Vì vậy, để làm ra 1 chú GPU tốn nhiều thời gian và đòi hỏi sự tỉ mỉ hơn. Hơn nữa, mã của GPU chạy song song nên đòi hỏi việc phân mảnh dữ liệu và kĩ thuật đồng bộ hóa. Trong vài trường hợp về thuật toán, đôi lúc chẳng có thuật toán nào phù hợp với GPU nên bắt buột các nhà sản xuất phải cho ra thêm thuật toán song song dành riêng cho GPU nữa.
Vai trò của GPU
Trước khi GPU ra đời, thì CPU vừa phải xử lý các chương trình vi tính, dữ kiện vừa phải xử lí công việc đồ họa, hình ảnh. CPU hoạt động theo xu hướng ban phát đồng đều mức tài nguyên. Công việc đồ họa và công việc văn phòng đều nhận được lượng tài nguyên như nhau. Chính vì vậy, các sản phẩm đồ họa khi ra đời đều không đạt chất lượng cao.
Nhưng từ khi GPU ra đời thì mọi thứ đã hoàn toàn thay đổi giúp giảm bớt khối lượng công việc cho CPU, CPU chỉ còn nhiệm vụ điều hành hệ thống.
Và hiện nay vai trò của GPU trên máy tính ngày càng quan trọng hơn, không chỉ dừng lại ở việc xuất tín hiệu ra màn hình hay hỗ trợ chơi game 3D mà việc tận dụng nhân đồ họa tham gia hỗ trợ xử lý cùng nhân CPU để đưa ra các ứng dụng bổ ích.
Bạn Có Đam Mê Với Vi Mạch hay Nhúng - Bạn Muốn Trau Dồi Thêm Kĩ Năng
Mong Muốn Có Thêm Cơ Hội Trong Công Việc
Và Trở Thành Một Người Có Giá Trị Hơn
Bạn Chưa Biết Phương Thức Nào Nhanh Chóng Để Đạt Được Chúng
Hãy Để Chúng Tôi Hỗ Trợ Cho Bạn. SEMICON
Hotline: 0972.800.931 - 0938.838.404 (Mr Long)