2020年のGPU産業の発展見通し

世界の巨人からの開発の足跡を探しています

GPUの機能と分類

GPU（グラフィックスプロセッシングユニット、グラフィックスプロセッサ）は、ディスプレイチップとも呼ばれます。これは主に、パーソナルコンピューター、ワークステーション、ゲームホスト、およびモバイルデバイス（スマートフォン、タブレットコンピューター、VRデバイス）でグラフィックス操作を実行するために使用されます。

構造は、GPUが並列コンピューティングにより適していると判断します。 GPUとCPUの主な違いは、オンチップキャッシュアーキテクチャとデジタルロジックオペレーションユニットの構造にあります。GPUコア（特にAluコンピューティングユニット）の数はCPUの数よりはるかに多いですが、その構造はそれよりも単純です。 CPUの、それはマルチコア構造と呼ばれています。マルチコア構造は、同じ命令ストリームをマルチコアに並列に送信し、異なる入力データを使用して実行するのに非常に適しています。これにより、それぞれの同じ座標変換など、グラフィックス処理の大規模で単純な操作を完了できます。頂点、および同じ照明モデルに従って各頂点のカラー値を計算します。 GPUは、大量のデータを処理するという利点を活用し、総データスループットを向上させることで、長い遅延の欠点を補います。

一般的に、消費者は携帯電話やラップトップなどの消費者向け電子製品を購入する際にCPU（中央処理装置）のパフォーマンスにもっと注意を払いますが、GPUはあまり注目されません。 GPU（グラフィックプロセッシングユニット）およびグラフィックプロセッサは、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ゲーム機、および一部のモバイルデバイス（タブレットコンピュータ、スマートフォンなど）で画像およびグラフィック関連の操作を実行できる一種のマイクロプロセッサです。 。 PCの誕生当初、GPUのアイデアがあり、すべてのグラフィック計算はCPUによって行われました。ただし、CPUを使用してグラフィック計算を行う速度は遅いため、グラフィック計算に役立つ特別なグラフィックアクセラレータカードが設計されています。その後、NVIDIAはGPUの概念を提案し、GPUを別のコンピューティングユニットのステータスに昇格させました。

CPUは通常、論理演算ユニット、制御ユニット、ストレージユニットで構成されています。 CPUには複数のコアがありますが、総数は2桁以下であり、各コアには十分なキャッシュがあります。 CPUには十分な数と論理演算ユニットがあり、分岐判定やさらに複雑な論理判定を高速化するための多くのハードウェアがあります。したがって、CPUには超論理的な能力があります。 GPUの利点はマルチコアにあり、コアの数はCPUの数よりはるかに多く、数百に達する可能性があり、各コアのキャッシュは比較的小さく、デジタルロジック操作ユニットの数は少なくて単純です。したがって、GPUはCPUよりもデータ並列コンピューティングに適しています

GPUを分類する方法は2つあります。1つはGPUとCPUの関係に基づいており、もう1つはGPUのアプリケーションクラスに基づいています。 CPUとの関係により、GPUは独立したCPUとGPUに分けることができます。独立したGPUは通常、グラフィックカードの回路基板に溶接されており、グラフィックカードのファンの下にあります。独立したGPUは専用のディスプレイメモリを使用し、ビデオメモリの帯域幅がGPUとの接続速度を決定します。統合されたGPUは通常CPUと統合されています。統合されたGPUとCPUはファンとキャッシュを共有します。統合GPUの設計、製造、およびドライバーはCPUメーカーによって完成されているため、統合GPUの互換性は良好です。さらに、CPUとGPUの統合により、統合されたGPUのスペースは小さくなります。統合GPUのパフォーマンスは比較的独立しており、CPUとCPUの統合により、統合GPUの消費電力とコストは比較的独立しています。独立したGPUは、独立したビデオメモリ、より大きなスペース、より優れた熱放散を備えているため、独立したグラフィックカードのパフォーマンスが向上します。ただし、複雑で巨大なグラフィックス処理のニーズを満たし、効率的なビデオコーディングアプリケーションを提供するには、追加のスペースが必要です。ただし、強力なパフォーマンスはエネルギー消費量が多いことを意味し、独立したGPUは追加の電源を必要とし、コストが高くなります。

アプリケーション端末の種類に応じて、pcgpu、サーバーGPU、モバイルGPUに分けることができます。 PcgpuはPCに適用されます。製品の位置付けに応じて、統合GPUまたはスタンドアロンGPUのいずれかを使用できます。たとえば、PCが主に軽量のオフィスおよびテキスト編集である場合、一般的な製品は統合GPUを搭載することを選択します。 PCが高解像度の画像を作成したり、ビデオを編集したり、ゲームをレンダリングしたりする必要がある場合、選択した製品は独立したGPUを搭載します。サーバーGPUはサーバーに適用され、専門的な視覚化、コンピューティングアクセラレーション、ディープラーニングなどのアプリケーションに使用できます。クラウドコンピューティングや人工知能などの一連の技術の開発によると、サーバーGPUは主に独立したGPUになります。移動端末はますます薄くなり、複数の汎用モジュールの増加により、端末の内部ネットスペースは急速に減少しています。同時に、ビデオと画像をモバイル端末で処理する必要がある限り、統合GPUは要件を満たすことができました。したがって、モバイルGPUは一般的に統合GPUを採用しています。