2020 년 GPU 산업 발전 전망

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GPU의 기능 및 분류

GPU (그래픽 처리 장치, 그래픽 프로세서)는 디스플레이 칩이라고도합니다. 주로 개인용 컴퓨터, 워크 스테이션, 게임 호스트 및 모바일 장치 (스마트 폰, 태블릿 컴퓨터, VR 장치)에서 그래픽 작업을 실행하는 데 사용됩니다.

구조는 GPU가 병렬 컴퓨팅에 더 적합하다고 결정합니다. GPU와 CPU의 주요 차이점은 온칩 캐시 아키텍처와 디지털 논리 연산 장치의 구조에 있습니다. GPU 코어 (특히 Alu 컴퓨팅 장치)의 수는 CPU의 수보다 훨씬 많지만 그 구조는 그보다 간단합니다. 그래서 멀티 코어 구조라고합니다. 멀티 코어 구조는 실행하기 위해 다른 입력 데이터를 사용하여 동일한 명령 스트림을 멀티 코어에 병렬로 전송하는 데 매우 적합하므로 그래픽 처리에서 각각에 대한 동일한 좌표 변환과 같은 방대하고 간단한 작업을 완료 할 수 있습니다. 정점 및 동일한 조명 모델에 따라 각 정점의 색상 값을 계산합니다. GPU는 대용량 데이터 처리의 장점을 활용하고 총 데이터 처리량을 개선하여 긴 지연 시간의 단점을 보완합니다.

일반적으로 소비자는 휴대폰이나 노트북과 같은 소비자 가전 제품을 구매할 때 CPU (중앙 처리 장치)의 성능에 더 많은 관심을 기울이는 반면 GPU는 CPU의 브랜드, 시리즈 및 코어 수와 같은 관심을 덜 받게됩니다. GPU (그래픽 처리 장치) 및 그래픽 프로세서는 개인용 컴퓨터, 워크 스테이션, 게임기 및 일부 모바일 장치 (예 : 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰 등)에서 이미지 및 그래픽 관련 작업을 수행 할 수있는 일종의 마이크로 프로세서입니다. . PC 탄생 초기에는 GPU라는 아이디어가 있었고 모든 그래픽 계산은 CPU에서 수행되었습니다. 그러나 CPU를 사용하여 그래픽 계산을 수행하는 속도가 느리므로 특수 그래픽 가속기 카드가 그래픽 계산에 도움이되도록 설계되었습니다. 나중에 NVIDIA는 GPU 개념을 제안하여 GPU를 별도의 컴퓨팅 장치로 승격했습니다.

CPU는 일반적으로 논리 연산 장치, 제어 장치 및 저장 장치로 구성됩니다. CPU에는 여러 개의 코어가 있지만 총 수는 두 자리를 넘지 않으며 각 코어에는 충분한 캐시가 있습니다. CPU에는 충분한 수와 논리 연산 장치가 있으며 분기 판단과 훨씬 더 복잡한 논리 판단을 가속화하는 많은 하드웨어가 있습니다. 따라서 CPU는 매우 논리적 인 능력을 가지고 있습니다. GPU의 장점은 멀티 코어에 있으며, 코어 수가 수백 개에 달할 수있는 CPU보다 훨씬 많으며, 각 코어에는 상대적으로 작은 캐시가 있으며, 디지털 논리 연산 장치의 수는 작고 간단합니다. 따라서 GPU는 CPU보다 데이터 병렬 컴퓨팅에 더 적합합니다.

GPU를 분류하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 GPU와 CPU 간의 관계를 기반으로하고 다른 하나는 GPU의 애플리케이션 클래스를 기반으로합니다. CPU와의 관계에 따라 GPU는 독립적 인 CPU와 GPU로 나눌 수 있습니다. 독립 GPU는 일반적으로 그래픽 카드의 회로 기판에 용접되며 그래픽 카드의 팬 아래에 있습니다. 독립 GPU는 전용 디스플레이 메모리를 사용하고 비디오 메모리 대역폭은 GPU와의 연결 속도를 결정합니다. 통합 GPU는 일반적으로 CPU와 통합됩니다. 통합 GPU 및 CPU는 팬과 캐시를 공유합니다. 통합 GPU의 설계, 제조 및 드라이버가 CPU 제조업체에서 완료되기 때문에 통합 GPU는 호환성이 좋습니다. 또한 CPU와 GPU의 통합으로 인해 통합 GPU의 공간이 작습니다. 통합 GPU의 성능은 상대적으로 독립적이며 통합 GPU의 전력 소비와 비용은 CPU와 CPU의 통합으로 인해 상대적으로 독립적입니다. 독립 GPU는 독립 비디오 메모리, 더 큰 공간 및 더 나은 열 방출을 가지고 있으므로 독립 그래픽 카드의 성능이 더 좋습니다. 그러나 복잡하고 거대한 그래픽 처리 요구를 충족하고 효율적인 비디오 코딩 애플리케이션을 제공하려면 추가 공간이 필요합니다. 그러나 강력한 성능은 더 높은 에너지 소비를 의미하고 독립 GPU에는 추가 전원 공급 장치가 필요하며 비용이 더 높습니다.

응용 단말의 종류에 따라 pcgpu, 서버 GPU, 모바일 GPU로 나눌 수 있습니다. Pcgpu는 PC에 적용됩니다. 제품 포지셔닝에 따라 통합 GPU 또는 독립 실행 형 GPU를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, PC가 주로 가벼운 사무실 및 텍스트 편집인 경우 일반 제품은 통합 GPU를 사용하도록 선택합니다. PC에서 고화질 사진 제작, 비디오 편집, 게임 렌더링 등이 필요한 경우 선택한 제품에 독립적 인 GPU가 탑재됩니다. 서버 GPU는 전문적인 시각화, 컴퓨팅 가속화, 딥 러닝 및 기타 응용 프로그램에 사용할 수있는 서버에 적용됩니다. 클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능과 같은 일련의 기술 개발에 따라 서버 GPU는 주로 독립 GPU가 될 것입니다. 이동 단말기는 점점 더 얇아지고 있으며, 여러 기능 모듈의 증가로 인해 단말기의 내부 넷 공간이 급격히 감소하고 있습니다. 동시에 비디오와 이미지를 모바일 단말기에서 처리해야하는 한 통합 GPU는 요구 사항을 충족 할 수있었습니다. 따라서 모바일 GPU는 일반적으로 통합 GPU를 채택합니다.