GPU được biết đến là card đồ họa có vai trò đối với thiết kế đồ họa. Cũng nhờ sở hữu rất nhiều những ưu điểm vượt trội mà GPU được rất nhiều nhà phát triển yêu thích sử dụng. Vậy GPU là gì? Tính ứng dụng của GPU trong thực tiễn như thế nào? Thông tin bài viết dưới đây các chuyên gia công nghệ hàng đầu chia sẻ cụ thể những kiến thức liên quan đến GPU, quý độc giả hãy cùng nhau tìm hiểu nhé!

Giải thích GPU là gì?

GPU là gì? GPU (Graphics Processing Unit) chính là card xử lý chuyên dụng cho một số các việc làm có liên quan đến đồ họa, được dùng ưa chuộng trong mảng thiết kế. Do đó, GPU sẽ có tác dụng trong việc xử lý đồ họa 3D bằng lượng lớn dữ liệu.

Được ra đời với tính chất riêng biệt, từng lõi GPU bao gồm hàng chục cho đến hàng trăm lõi ALU hỗ trợ người dùng xử lý hàng ngàn số trong cùng một lúc.

GPU còn hạn chế về lượng nhiệt – năng lượng bởi tốc độ xung nhịp GPU thấp hơn so với tốc độ CPU từ vài trăm MHz hoặc số GHz thấp.

Chức năng của GPU

GPU là gì? Ở chuyên mục Định nghĩa có chia sẻ thêm, chức năng của GPU trong công việc, ngay trước thì CPU thường sẽ kiêm luôn cả chức năng của GPU nhờ một Chương trình được gọi là IGPU “Nghĩa là GPU đó được tích hợp sẵn trong CPU”, nhưng điểm giới hạn của IGPU đó là khó có thể đáp ứng được nhu cầu khối lượng công việc lớn. Ở trong thời đại ngày càng phát triển thì vị thế của GPU lại hoàn toàn khác biệt và cũng đã bổ trợ lẫn CPU.

GPU (GPU Computing) ra đời cũng đã giảm bớt đi khối lượng trong công việc cho CPU, CPU sẽ chịu trách nhiệm kéo hệ thống chạy theo hoạt động của GPU, dành từng xung của mình cho từng nhiệm vụ khác ở trong hệ thống. Vì vậy, đã tiết kiệm được rất nhiều thời gian, giải quyết được những áp lực ở trong công việc tạo ra được sản phẩm chất lượng cho thị trường. 

Kể từ khi GPU ra đời cho đến nay, thì công nghệ xử lý render với GPU và một số các bài toàn thực tế mang lại từng đặc điểm hình ảnh rất sắc nét – mượt mà. Hiện nay GPU đóng vai trò rất quan trọng không chỉ là hỗ trợ các tựa game 3D và các phần mềm kiến trúc như 3Dsmax , Vray, Corona hay là các phần mềm dựng hình ảnh và làm video chuyên nghiệp như Adobe Premiere, Camtasia, After Effects,…

GPU được ứng dụng trong thực tiễn như thế nào?

Các bản tin tức mới nhất chia sẻ, GPU có thể dùng trên một loạt những ứng dụng thiên về điện toán, gồm tài chính quy mô lớn, ứng dụng phòng vệ và những hoạt động nghiên cứu. Phía dưới đây sẽ là một số các trường hợp dùng GPU phổ biến nhất gồm có: 

Trò chơi

Ứng dụng đầu tiên của GPU bên cạnh các ứng dụng trực quan hóa dành cho doanh nghiệp lớn và chính phủ là lĩnh vực chơi game cá nhân. GPU dùng trong những máy chơi game từ những năm 1970 và vẫn có trong PC và máy chơi game hiện nay. GPU chính là yếu tố thiết yếu cho việc kết xuất đồ họa phức tạp.

Trực quan hóa chuyên nghiệp

GPU được dùng trong những ứng dụng mang tính chất chuyên môn như vẽ CAD, chỉnh sửa video, phân tích và tương tác với sản phẩm, hình ảnh Y khoa và tạo hình ảnh về địa chấn. Theo đó, GPU cũng được áp dụng cho những ứng dụng trực quan hóa và chỉnh sửa video và hình ảnh phức tạp khác. Những ứng dụng được dựa trên trình duyệt thậm chí có thể khai thác GPU thông qua những thư viện như WebGL.

Máy học

Đào tạo mô hình máy học (ML) sẽ luôn đòi hỏi năng lực điện toán lớn. Hiện mô hình có thể chạy trên GPU nhằm đạt được kết quả nhanh hơn. Trong khi việc đào tạo một mô hình ở trên phần cứng tự mua có thể sẽ mất nhiều thời gian, mọi người có thể nhanh chóng đạt được kết quả bằng cách dùng GPU đám mây.

Blockchain

Tiền điện tử sẽ được xây dựng trên blockchain. Là một loại blockchain cụ thể, được gọi là bằng chứng công việc, thường sẽ phụ thuộc nhiều vào GPU để hoạt động. Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) sẽ được gọi là một chip tương tự nhưng khác biệt, hiện đang là phương thức thay thế phổ biến cho việc xử lý GPU ở trong blockchain.

Những bằng chứng thuật toán của blockchain bằng chứng cổ phần loại bỏ nhu cầu dùng lượng lớn nguồn năng lực điện toán, cho dù vậy bằng chứng công việc vẫn phổ biến.

Mô phỏng

Những ứng dụng mô phỏng nâng cao như những ứng dụng được dùng trong động lực học phân tử, dự báo tình hình thời tiết và vật lý thiên văn đều có thể được thực hiện thông qua GPU. GPU cũng đóng vai trò quan trọng trong rất nhiều các ứng dụng về thiết kế phương tiện tầm cỡ lớn và ngành ô tô, gồm cả động lực học chất lưu.

Tìm hiểu về cơ chế hoạt động của GPU

GPU hiện đại thường sẽ có một số bộ đa xử lý. Mỗi bộ đa xử lý sẽ có khối bộ nhớ chung, cùng với một số bộ xử lý và những thanh ghi tương ứng. Bản thân của GPU có bộ nhớ không đổi, cùng với bộ nhớ thiết bị lắp ở trên bo mạch.

Mỗi GPU hoạt động hơi khác tùy thuộc vào mục đích riêng, phía nhà sản xuất và đặc điểm của chip và phần mềm được dùng để điều phối GPU. Lấy ví dụ minh họa: phần mềm xử lý song song CUDA của Nvidia cho phép những nhà phát triển lập trình cụ thể GPU với hầu hết mọi ứng dụng xử lý song song thông dụng.

GPU cũng có thể sẽ là chip độc lập, được gọi là GPU rời, hoặc được tích hợp cùng với phần cứng điện toán khác, được gọi là GPU tích hợp (iGPU).

GPU rời

GPU rời sẽ hoạt động ở dạng chip tập trung hoàn toàn vào tác vụ hiện có. Thường tác vụ đó là xử lý đồ họa, nhưng giờ đây GPU rời có thể sử dụng nhằm xử lý chuyên dụng cho từng tác vụ như ML hoặc mô phỏng phức tạp.

Khi sử dụng để xử lý đồ họa, GPU thông thường nằm trong card đồ họa cắm vào bo mạch chủ. Trong từng tác vụ khác, GPU có thể nằm trong card khác hoặc cắm thẳng vào bo mạch chủ. 

GPU tích hợp

Đầu những năm 2010, mọi người cũng đã bắt đầu nhận thấy được xu hướng bỏ sử dụng GPU rời. Phía nhà sản xuất chào đón sự xuất hiện của CPU và GPU kết hợp trên cùng một chip và được gọi là iGPU. Những iGPU đầu tiên dành cho PC đó là những dòng Celeron, Pentium và Core của Intel. Các dòng này vẫn phổ biến trên máy tính xách tay và PC. 

Một loại iGPU khác đó chính là hệ thống trên chip (SoC) chứa một số những thành phần như CPU, GPU, bộ nhớ và kết nối mạng. Đây sẽ là các loại chip thường được tìm thấy ở trong điện thoại thông minh.

Ảo

Giống với các loại cơ sở hạ tầng phần cứng điện toán khác, GPU cũng có thể sẽ được ảo hóa. GPU ảo hóa sẽ biểu diễn dựa trên phần mềm của GPU, chia sẻ không gian cùng với những GPU ảo khác ở trên những phiên bản máy chủ đám mây. Mọi người có thể dùng GPU ảo hóa nhằm xử lý khối lượng công việc của mình mà không phải lo lắng về vấn đề bảo trì phần cứng cơ sở.

Vậy, có nên nâng cấp GPU hay không?

Nếu như máy tính của mọi người gặp phải tình trạng bị lag khi chơi game, render chậm hoặc không hỗ trợ những công nghệ đồ họa mới, việc nâng cấp GPU chính là giải pháp hiệu quả. Nhưng cũng cần bảo đảm nguồn điện (PSU), mainboard và không gian thùng máy tương thích với card đồ họa mới.

Đối với laptop, việc nâng cấp GPU thường sẽ không khả thi (trừ một số dòng workstation cao cấp), do đó phía người dùng cần phải cân nhắc đến cấu hình ngay từ đầu.