GPU – Graphics Processing Unit (Procesor Graficzny)

GPU – Graphics Processing Unit (Procesor Graficzny)

GPU, czyli Graphics Processing Unit, znany również jako procesor graficzny, to specjalizowany układ scalony zaprojektowany do równoległego przetwarzania danych graficznych. W przeciwieństwie do CPU (Central Processing Unit), który obsługuje ogólne zadania systemowe, GPU został zoptymalizowany do operacji wymagających przetwarzania wielu danych jednocześnie – jak rendering grafiki 2D i 3D, przetwarzanie obrazów czy operacje matematyczne w sztucznej inteligencji. W układach elektronicznych oraz komputerowych GPU jest dziś niemal nieodzownym elementem, zwłaszcza w dziedzinach takich jak grafika komputerowa, symulacje fizyczne, a także uczenie maszynowe. W dalszej części postaram się przybliżyć Ci, jak działa GPU, z czego się składa i gdzie dokładnie go spotykamy.

Architektura GPU i jej różnice względem CPU

Podstawową różnicą pomiędzy CPU a GPU jest architektura wewnętrzna. CPU posiada kilka rdzeni zoptymalizowanych pod wykonywanie sekwencyjnych zadań ogólnego przeznaczenia. GPU natomiast zawiera setki, a nawet tysiące prostszych jednostek obliczeniowych (tzw. CUDA cores w przypadku układów NVIDIA), które działają równolegle, przetwarzając ogromne ilości danych w tym samym czasie. Dlatego właśnie GPU doskonale sprawdza się w zadaniach takich jak rasteryzacja, ray tracing, obliczenia shaderów czy przetwarzanie tekstur.

Zastosowania GPU w elektronice i systemach wbudowanych

Procesory graficzne nie są już zarezerwowane wyłącznie dla komputerów osobistych czy konsol do gier. W dzisiejszych urządzeniach elektronicznych, takich jak smartfony, panele HMI, systemy infotainment w pojazdach czy sprzęt medyczny, GPU odgrywa kluczową rolę. Przykładowo, w układach SoC (System on Chip), jak Qualcomm Snapdragon lub Apple Silicon, GPU stanowi integralną część układu, odpowiedzialną nie tylko za wyświetlanie grafiki, ale także za akcelerację interfejsu użytkownika, dekodowanie wideo czy obsługę rozszerzonej rzeczywistości (AR).

Programowalność GPU – CUDA, OpenCL i Vulkan

Dzięki platformom takim jak CUDA (Compute Unified Device Architecture) od NVIDIA czy OpenCL (Open Computing Language), GPU przestał być wyłącznie narzędziem do renderowania grafiki. Stał się wszechstronną maszyną obliczeniową wykorzystywaną w obliczeniach naukowych, big data, AI i machine learningu. Programiści mogą pisać kod uruchamiany bezpośrednio na GPU, dzięki czemu możliwe jest przyspieszenie działania algorytmów np. w analizie obrazów medycznych, przetwarzaniu sygnałów czy symulacjach przepływu ciepła i pola elektromagnetycznego – co w elektronice ma ogromne znaczenie.

GPU w kontekście AI i uczenia maszynowego

W sztucznej inteligencji, gdzie konieczne jest trenowanie sieci neuronowych z milionami parametrów, GPU przewyższa CPU pod względem wydajności obliczeniowej. Wysoka przepustowość pamięci, równoległość przetwarzania i specjalne rdzenie Tensor (obecne w nowszych GPU NVIDIA) sprawiają, że akceleracja AI stała się jednym z głównych zastosowań GPU. Dla przykładu, w systemach embedded opartych na platformach jak NVIDIA Jetson, GPU wspiera analizę obrazu w czasie rzeczywistym np. w systemach wizyjnych robotów, dronach czy inteligentnych kamerach przemysłowych.

Rodzaje GPU – zintegrowane, dedykowane i profesjonalne

• Zintegrowane GPU (iGPU) – wbudowane w procesor, występują np. w laptopach, urządzeniach mobilnych; energooszczędne, ale o ograniczonej wydajności.
• Dedykowane GPU (dGPU) – osobna karta graficzna, np. NVIDIA GeForce, AMD Radeon; zapewniają wyższą moc obliczeniową.
• Profesjonalne GPU – karty takie jak NVIDIA Quadro czy AMD Radeon Pro są zoptymalizowane pod kątem zastosowań inżynierskich, CAD, obliczeń naukowych.

Pamięć VRAM i magistrale danych

Wydajność GPU jest silnie zależna od rodzaju i ilości pamięci VRAM (Video RAM), która przechowuje tekstury, bufory ramki i dane shaderów. Nowoczesne GPU wykorzystują pamięć GDDR6 lub HBM2, zapewniając ogromną przepustowość niezbędną do pracy w rozdzielczościach 4K i wyższych. Dodatkowo magistrale PCIe, NVLink lub wbudowane interfejsy w SoC pozwalają na szybką wymianę danych pomiędzy CPU a GPU.

Choć dziś skupiamy się na GPU, warto mieć świadomość, że układy te często współpracują z innymi jednostkami – np. z FPGA w zastosowaniach przemysłowych lub z DSP (Digital Signal Processor) w urządzeniach audio i wideo. Wczoraj omawialiśmy AF – częstotliwość dźwiękową, która z kolei w wielu przypadkach jest przetwarzana właśnie przez DSP. A jutro zagłębimy się w temat FPGA – czyli układów programowalnych, które zyskują coraz większe znaczenie w projektowaniu systemów cyfrowych, gdzie GPU i CPU nie wystarczają.