Что такое цпу и гпу
В чем разница между CPU и GPU?
Авторизуйтесь
В чем разница между CPU и GPU?
CPU и GPU — это процессоры. Между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения разных задач. В чём конкретно выражается разница между CPU и GPU, вы узнаете из этой статьи.
Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.
Что такое CPU
CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).
Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.
CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней. Именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера.
Если вы хотите знать не только что такое CPU, но и как работает процессор, то прочтите эту статью.
Что такое GPU
GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).
Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.
GPU получает на вход полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций выдаёт координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач. Поэтому он содержит огромное количество исполнительных блоков — в современных GPU их 2048 и более.
Отличие CPU от GPU
С понятиями разобрались, теперь посмотрим, в чём отличие CPU от GPU.
Схематичное представление CPU и GPU
Почему для майнинга используется GPU, а не CPU
Если CPU принимает решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на графический процессор независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Этим успешно пользуются майнеры биткоинов.
Суть майнинга заключается в том, что компьютеры решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины. Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды. Скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков. Поэтому GPU больше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины.
В чем разница между CPU и GPU
Современные смартфоны работают за счет разных компонентов, но главными считаются именно центральный и графический процессор (CPU и GPU).
Несмотря на схожее название и то, что в целом их главная роль — обрабатывать огромные массивы данных, между GPU и CPU существует огромная разница. Но прежде, чем углубиться в их различия, рассмотрим что же у них общего.
Ядра графического и центрального процессоров представляют собой блоки, каждый из которых выполняет определенные задачи. Размер и объем блоков может быть разным. Это зависит от архитектуры процессора. И у GPU, и у CPU есть АЛУ. Это арифметико-логическое устройство, которое необходимо для выполнения математических операций. Другие блоки имеют доступ к памяти (для загрузки и сохранения данных), выполняют задачи декодеров или кэша. На этом сходства заканчиваются. Теперь поговорим о различиях между CPU и GPU.
Что такое CPU
Центральный процессор компьютера или смартфона можно сравнить с человеческим мозгом. Это довольно гибкий компонент, выполняющий целый спектр задач и отвечающий за работоспособность устройства. CPU выполняет все логические и арифметические задачи. Именно это гарантирует работу операционной системы Android и устанавливаемых на смартфон приложений.
Процессоры часто встречаются в конфигурациях с несколькими ядрами: от четырех до восьми для мобильных устройств и до 16 для стационарных компьютеров и серверного оборудования. Конструкция многоядерных процессоров позволяет одновременно запускать несколько приложений и потоков задач, что значительно повышает производительность и эффективность использования энергии.
Каждое ядро работает на тактовой частоте, обычно это от 2 до 3 ГГц для мобильных устройств, и до 5 ГГц для компьютеров. Кроме того, CPU может иметь разные объемы высокоскоростной закрытой памяти, которая используется для хранения инструкций и данных (т.е. кэш). Кэш-память может быть либо индивидуальной для каждого ядра или делится между ними. Она необходима для ускорения выполнения задач и переключения между ними.
Процессор обрабатывает различные типы данных и обеспечивает общую функциональность устройства.
Внутри большинства современных процессоров находится несколько АЛУ, выполняющих математические операции. Кроме того, CPU обрабатывает и перестраивает виртуальную память для всех запускаемых пользователем приложений. Именной по этой причине процессор является самым необходимым инструментом для запуска операционной системы.
Следующее составное устройство CPU — модуль предсказания переходов. Его использование позволяет предварительно загружать и исполнять инструкции, которые могут понадобится в ближайшем будущем. Это значительно экономит время и позволяет оптимально использовать вычислительные ресурсы процессора.
Что такое GPU
GPU имеет отличный от CPU характер рабочей нагрузки. Поэтому графические процессоры не используют модули предсказания переходов. Именно в этом и кроется ключ понимания различий между GPU и CPU.
Если центральный процессор необходим для выполнения различных задач, то видеокарта имеет строго определенное предназначение — рендеринг и обработка трехмерной графики. GPU намного быстрее и энергоэффективнее решает эти задачи. Однако графический процессор не столь гибок в своем диапазоне рабочих нагрузок.
Ядра видеокарты имеют один или несколько АЛУ, но в отличие от тех, что используются CPU они разработаны совершенно иначе. Они способны обрабатывать 8, 16 или 32 операции одновременно. Кроме того, ядра GPU могут состоять из десятков или сотен отдельных блоков АЛУ, благодаря чему графический процессор выполняет тысячи операций. Это особенно полезно во время обработки теней на дисплеях с высоким разрешением.
GPU это отдельное устройство компьютера или смартфона, разработанное для графического рендеринга и применяемое в качестве ускорителя трехмерной графики.
Из-за того, что GPU предназначен для обработки компьютерной графики, он рассчитан на массивные параллельные вычисления. Поэтому видеокарты имеют очевидное преимущество при больших объемах обрабатываемой информации.
По сравнению с центральными процессорами, графические имеют особую архитектуру, нацеленную на увеличение скорости расчета текстур и сложных графических объектов. Кроме того, у GPU более ограниченный набор команд.
Что касается тактовой частоты, то у GPU данный показатель, как правило, ниже чем у CPU. При это зачастую речь идет о сотнях МГц. Это обусловлено ограничениями тепла и мощности, поскольку для параллельной обработки массивных объемов данных требуется гораздо больше транзисторов.
Параллельные вычисления могут использоваться не только в качестве ускорителя трехмерной графики. С его помощью рендеринг видеороликов, разные алгоритмы криптографии и машинного обучения (вроде обнаружения объектов) будут работать намного быстрее на GPU, а не на CPU.
В чем разница между CPU и GPU
Центральный процессор подходит для самых разных типов вычислений, тем более что по сравнению с видеокартой у него более широкий набор команд. Его ядра более гибкие, благодаря чему CPU позволяет нескольким задачам включаться и выключаться одновременно. Графический процессор имеет ограниченный набор команд и фокусируется на выполнении одной, строго определенной задачи. При этом GPU выполняет гораздо больше вычислений за один такт.
Несмотря на то, что графический и центральный процессор имеют примерно схожую структуру (оба построены из транзисторов), обрабатывают данные и числа, главная между ними разница в том, что каждый выполняет строго определенные.
Сравнение центрального и графического процессоров: получите максимум от обоих устройств 1
Центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП) являются основными вычислительными движками. Однако по мере роста требований к вычислительным устройствам не всегда понятно, в чем состоит различие между ЦП и ГП и какая нагрузка лучше подходит для каждого из этих типов устройств.
Узнайте, когда сделать ставку на центральный процессор, а когда выбрать графический процессор
У центрального и графического процессоров есть свои уникальные сильные стороны, позволяющие им играть ключевую роль в удовлетворении потребностей в вычислительных средствах будущего.
Графические процессоры — это важная часть продукции корпорации Intel, предоставляющей интегрированные и дискретные решения.
Несмотря на то, что ЦП по прежнему имеют крайне важное значение, ГП могут пригодиться для все большего числа рабочих нагрузок центров обработки данных.
В настоящее время от систем требуется больше, чем когда-либо раньше, будь то приложения для глубинного обучения, массовый параллелизм, трехмерные игры, требующие высокой производительности, или другие ресурсоемкие рабочие нагрузки. Центральный процессор (ЦП) и графический процессор (ГП) играют очень разные роли. Для чего используются центральные процессоры? Для чего используются графические процессоры? Понимание роли, которую играет каждый из них, имеет важное значение при покупке нового компьютера и сравнении технических характеристик.
Что такое ЦП?
ЦП, состоящий из миллионов транзисторов, может иметь несколько процессорных ядер и обычно называется «мозгом» компьютера. Он имеет важное значение для всех современных вычислительных систем, поскольку выполняет команды и процессы, необходимые для работы компьютера и операционной системы. ЦП также играет важную роль при определении скорости работы программ, начиная с просмотра веб-страниц и заканчивая созданием электронных таблиц.
Что такое ГП?
ГП — это процессор, состоящий из большого количества более мелких и более специализированных ядер. Работая совместно, ядра обеспечивают высокую производительность, когда задача обработки может быть разделена и обработана во многих ядрах.
В чем разница между ЦП и ГП?
ЦП и ГП имеют много общего. Оба являются важнейшими вычислительными движками. Оба представляют собой кремниевые микропроцессоры. И оба обрабатывают данные. При этом ЦП и ГП имеют разные архитектуры и созданы для различных целей.
ЦП подходит для широкого спектра рабочих нагрузок, особенно тех, для которых важное значение имеет время задержки и производительность каждого ядра. Будучи мощным исполнительным движком, ЦП сосредотачивает меньшее число своих ядер на отдельных задачах и на скорости исполнения. В связи с этим он исключительно хорошо приспособлен для широкого спектра задач, начиная с последовательного вычисления и заканчивая обработкой баз данных.
ГП появились как специализированные интегральные схемы, разработанные для ускорения конкретных задач по трехмерному рендерингу. Со временем эти движки с фиксированными функциями стали более программируемыми и более адаптивными. Несмотря на то, что графика и все более реалистичная визуализация лучших современных игр остается их основной функцией, ГП также стали со временем универсальными параллельными процессорами, способными работать с более широким спектром приложений.
Что такое интегрированная графическая система?
Интегрированная (или общая) графическая система построена на том же чипе, что и ЦП. Некоторые ЦП могут иметь встроенный ГП, а не выделенную или дискретную графическую систему. Кроме того, ИГП, или интегрированные графические процессоры, могут иметь общую память с ЦП.
Интегрированные графические процессоры обладают несколькими преимуществами. Благодаря их интеграции с ЦП они отличаются большей компактностью, экономической и энергоэффективностью по сравнению с неинтегрированными графическими процессорами. Они обеспечивают возможности по обработке графических данных и команд для общих задач, таких как просмотр сайтов, просмотр фильмов с разрешением 4К в потоковом режиме и казуальные игры.
Такой подход чаще всего используется для устройств, для которых очень важны компактный размер и энергоэффективность, таких как ноутбуки, планшеты, смартфоны и некоторые настольные ПК.
Ускорение глубинного обучения и искусственного интеллекта
Сегодня ГП работают со все большим количеством рабочих нагрузок, например с глубинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ). ГП и другие ускорители идеально подходят для глубинного обучения с использованием нескольких слоев нейронной сети или больших наборов некоторых данных, таких как двумерные изображения.
Алгоритмы глубинного обучения были адаптированы для использования метода ускоренного ГП, что позволило получить значительный рост производительности и впервые довести обучение по нескольким практическим задачам до реально осуществимого уровня.
Со временем возможности ЦП и работающих на них библиотек программного обеспечения значительно возросли в отношении задач глубинного обучения. Например, благодаря обширной оптимизации программного обеспечения и дополнительному использованию специализированного аппаратного обеспечения с искусственным интеллектом, например, технологии Intel® Deep Learn Boost (Intel® DL Boost) в новейших масштабируемых процессорах Intel® Xeon®, в системах на базе ЦП повысилась производительность глубинного обучения.
ЦП показывают себя с лучшей стороны во многих прикладных областях, таких как глубинное обучение, связанное с получением изображений высокой четкости, трехмерных изображений, а также не связанное с изображениями глубинное обучение языку, тексту и данным временного ряда. Сегодня ЦП могут поддерживать гораздо большие объемы памяти даже по сравнению с лучшими ГП в сложных моделях или приложениях с глубинным обучением (например, обнаружение двумерных изображений).
Сочетание ЦП и ГП при условии достаточности оперативной памяти обеспечивает отличную экспериментальную систему для глубинного обучения и искусственного интеллекта.
Десятилетия лидерства в разработке ЦП
Intel имеет давнюю историю инноваций в ЦП с выхода в 1971 г. первого коммерческого микропроцессора, полностью интегрированного в единый чип.
Сегодня ЦП Intel® позволяют построить нужную систему искусственного интеллекта в нужном месте на базе известной архитектуры x86. Intel предлагает ЦП, удовлетворяющие любым потребностям, от высокопроизводительных масштабируемых процессоров Intel® Xeon® в центре обработки данных и облачной среде до энергоэффективных процессоров Intel® Core™на периферии.
Интеллектуальная производительность процессоров Intel® Core™ 11-го поколения
Процессоры Intel® Core™ 11-го поколения используют оптимизированные технологии обработки Intel, новую архитектуру ядра, разработанную с нуля графическую архитектуру, а также встроенные инструкции искусственного интеллекта для обеспечения интеллектуальной и оптимизированной производительности и возможностей.
Графика Intel® Iris® X e оснащена технологией Intel® Deep Learning Boost на базе искусственного интеллекта. Она позволяет эффективней создавать контент, редактировать фотографии и видео, а также обладает низким энергопотреблением, обеспечивая длительное время автономной работы без отрыва от творчества и выполнения нескольких задач.
Сегодня речь больше не идет о сравнении ЦП и ГП. Как никогда вам необходимы оба движка для удовлетворения меняющихся требований к вычислительным средствам. Наилучшие результаты достигаются, когда для работы используется правильный инструмент.
Разница между CPU и GPU. Центральный и графический процессор
CPU и GPU очень похожи между собой. Они оба сделаны из миллионов транзисторов, способны совершать тысячи операций в секунду, поддаются разгону. Но в чем разница между CPU и GPU?
Что такое CPU?
CPU — достаточно мощное устройство, которое способно выполнять любые задачи на компьютере. Количество ядер и тактовая частота CPU это одни из ключевых факторов, от которых зависит скорость работы компьютера.
Что такое GPU?
GPU (Graphics Processing Unit) — это специализированный тип микропроцессора, который оптимизирован для отображения графики и решения специфичных задач. Тактовая частота GPU существенно ниже, чем в CPU, но обычно он имеет больше ядер.
GPU это специальное устройство, сделанное для очень конкретной цели — работы с графикой. Рендеринг видео это выполнение простых математических операций миллионы раз, и GPU справляется с этой задачей лучше, чем центральный процессор. Графический процессор может иметь тысячи ядер, которые работают одновременно. Каждое ядро работает хоть и медленнее, чем ядра CPU, но оно настроено на более эффективную работу с математическими операциями, необходимыми для рендеринга видео. Этот мощный параллелизм позволяет графическим процессорам быстро обрабатывать сложную 3D графику необходимую для современных игр. (Читайте также «Почему тормозят компьютерные игры«)
В чем разница между CPU и GPU?
Графический процессор может совершать лишь часть из многих операций CPU, но делает он это с невероятной скоростью. GPU использует сотни ядер для расчетов в реальном времени, чтобы отображать тысячи пикселей на мониторе. Это позволяет плавно отображать сложную игровую графику.
Например, современный GPU GTX Nvidia 1080 имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря такому количеству ядер, он может выполнять 2560 команд за 1 такт. CPU Intel Core i5 с четырьмя ядрами может выполнять только четыре команды за один такт. Мы публиковали статью о том, сколько нужно ядер CPU для обычного и игрового ПК.
Тем не менее, CPU являются более гибкими, чем GPU. Центральные процессоры имеют больший набор команд, так что они могут решать более широкий круг задач. CPU работают на более высоких максимальных частотах и могут управлять вводом и выводом всех компонентов компьютера. CPU способны работать с виртуальной памятью, которая нужна для современных операционных систем, а GPU — нет.
Немного об вычислениях на GPU
Несмотря на то, что графические процессоры являются лучшими для видео рендеринга, технически они способны сделать больше. Обработка графических данных это только один из видов повторяющихся и высоко параллельных задач. Другие задачи, такие как добыча Bitcoin или перебор паролей полагаются на те же типы больших наборов данных и математические операции. Вот почему многие люди используют GPU для «неграфических» целей.
Центральные и графические процессоры имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислительных задач. В этом и разница между CPU и GPU. Для правильной и эффективной работы компьютер должен иметь оба типа микропроцессоров.
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
CPU и GPU в чем разница?
В чем разница между CPU и GPU? Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. — central processing unit), так и GPU (англ. — graphics processing unit) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.
Что такое CPU
CPU расшифровка – это аббревиатура центрального процессора компьютера (Central Processing Unit). Что такое CPU в компьютере? Это мозг компьютера, в котором происходит большинство вычислений. А компьютер в переводе означает «вычислитель».
Блок управления (CU) является составной частью центрального процессора компьютера (CPU) и руководит его работой. Он сообщает памяти компьютера, арифметическому, т.е. логическому, устройству, а также устройствам ввода и вывода, как реагировать на инструкции программ.
Отдельный вопрос: графическое ядро в процессоре что это такое? Если совсем просто – то это встроенная в центральный процессор видеокарта.
Сгенерированная компьютером графика, например, в видеоиграх или других анимациях, требует, чтобы каждый отдельный кадр был «нарисован» компьютером индивидуально. А это требует большого количества энергии и вычислительных мощностей.
Что такое GPU
На вопрос «gpu что это» ответ таков – это графический процессор, т.е. программируемый логический чип, предназначенный для функций отображения на экране. GPU создает изображения, анимацию и видео на мониторе. Графические процессоры (гпу) расположены на сменных платах, в чипсете на материнской плате или в той же микросхеме, что и процессор. Итак, GPU это видеокарта или процессор? Ответ Вы уже знаете – это процессор!
Графический процессор ( GPU ) – это компьютерная микросхема, которая делает быстрые математические вычисления, в основном для представления изображений, но в последнее время активно используемые в майнинге. Блок обработки графики помогает компьютеру работать бесперебойно.
Графические процессоры являются более мощными, чем CPU, потому что графические процессоры отличаются гораздо большим количеством процессорных ядер. Обычный пользователь ПК не использует их для своих стандартных нужд, потому что GPU требуется коллективный тип работы.
Интегрированный графический процессор представляет собой просто графический чипсет, встроенный в материнскую плату. Теперь становится понятно, чем отличается видеокарта от процессора GPU.
Короче говоря, GPU – это процессор, специально разработанный для обработки интенсивных задач визуализации графики, и который используется для майнинга. А видеокарта – это отдельное устройство, имеющее свой собственный GPU.
Отличие CPU и GPU
Основное различие между CPU и GPU состоит в том, что CPU акцентирован на малой задержке. GPU же делает упор на высокую пропускную способность. Проще говоря – графические процессоры предназначены для одновременного выполнения множества задач, а центральные процессоры задействуются для одновременного выполнения одной операции, но очень быстро.
Разница в скорости вычислений
Основная характеристика PU – это тактовая частота, измеряемая в герцах (МГц или ГГц). Чтобы запускать приложения, процессор (в основном, центральный) должен постоянно выполнять вычисления. И чем выше тактовая частота, тем быстрее вычисления. В результате приложения будут работать быстрее и более плавно. На обычном процессоре – максимум 2 ядра, а на GPU: 4-10. Разница в скорости вычислений очевидна.
Майнинг bitcoin
В качестве награды за работу по отслеживанию и защите транзакций майнеры зарабатывают биткойны, практически – за каждый успешно обработанный блок. В Bitcoin основатели установили лимит 21 млн Bitcoins, доступного для добычи, поэтому стоимость криптовалюты постоянно растет, как и число желающих их заполучить.
Потенциальным майнерам нужно сначала узнать про GPU и что это в компьютере, а потом уже разбираться в блокчейнах и криптовалютах. Хорошо понимать, что такое RAM и CPU в компьютере, а потом двигаться дальше.
Печальная правда заключается в том, что в настоящее время только те, у кого есть специализированное, мощное оборудование, могут выгодно добывать биткойны. Хотя их добыча по-прежнему теоретически и технически возможна для всех. Однако, те, у кого недостаточно мощные устройства, рано или поздно обнаружат, что на электроэнергию тратится больше денег, чем на добычу биткоинов.
Принципиально работа майнеров заключается в подборе одной-единственной из многих миллионов комбинаций хэша, подходящего ко всем вновь созданным транзакциям и сгенерированному секретному ключу. Ясно, что только самое производительное оборудование способно обеспечить майнеру конкурентное преимущество и обеспечит получение награды.
Майнинг Ethereum
Добыча криптовалюты является чрезвычайно динамичной отраслью, с ее постоянными обновлениями оборудования и программного обеспечения. Всё труднее рассчитать доходность и принципиальную возможность добычи криптомонет. Ethereum – не исключение, хотя эта криптовалюта появилась после биткоинов. Но работает эта блокчейн-система по тем же принципам, что и биткоин. Однако, биткоин – самодостаточный «первенец», ресурсы которого уже на 2/3 освоены, причем первыми майнерами. А Ethereum – это не только одноименная криптовалюта. В первую очередь – это открытая для всех программная платформа для разработки новых криптовалют. Хотя сама криптомонета Ethereum, как и биткоин, служит хорошим инвестиционным активом, но для добычи уже мало перспективна.
Майнинг других криптовалют
Начинающим крипто-претендентам следует взяться за какую-то из самых простых и новых монет, чтобы реально их добыть. В 2019-м году это:
Monero, признанный самой передовой монетой конфиденциальности, основан на алгоритме хеширования с проверкой работоспособности, известном как CryptoNight. Вы можете легко добывать Monero на обычном компьютере просто путем загрузки и установки программного обеспечения Monero добычи. Поэтому эта новая криптовалюта считается одним из лучших вариантов майнинга с GPU, по сравнению с другими.
Виды графических процессоров
Большинство графических процессоров созданы для конкретного использования. Чаще всего – для отображения трехмерной графики в реальном времени, или других массированных вычислений:
Часто спрашивают: GPU – это видеокарта?
Нет, видеокарта – это отдельное оборудование, в то время как GPU – чип, лишь часть видеокарты. Видеокарта – это аппаратная часть, которая выводит картинку на монитор. Чип – это микросхема, обеспечивающая работу видеокарты.
Главное отличие графических процессоров; внутренние они или внешние. Внешние видеокарты выбирают обычно пользователи, у которых физически невозможно установить GPU внутри устройства. Например, это актуально для владельцев ноутбуков, которые ценят продвинутую графику.
Как выбирать
При выборе хорошей видеокарты геймерам и майнерам следует обращать внимание на следующие показатели:
Геометрические блоки
В графических процессорах 2 вида геометрических блоков:
В современных GPU пиксельных блоков меньше. Они заняты блендингом, т.е. записью рассчитанных видеоадаптером пикселей в оперативку и перемешивании их. Текстурные блоки выбирают и фильтруют текстуры и прочую информацию для построения сцен и общих расчетов.
До появления DirectX 11 мало кто вообще знал, что DirectX – это программная среда (т.е. набор инструментов) для разработки компьютерных игр. В 2015-м появился DirectX 12. Чем выше тесселяция, т.е. дробление плоскости экрана на части для тщательного заполнения их графической информацией, тем выше реализм игры.
Т.е., чтобы с головой погрузиться в атмосферу таких продвинутых игр, как Metro 2033 и т.п., нужно учитывать число геометрических блоков при подборе GPU.
Память
Единственные два типа памяти, которые фактически находятся на чипе GPU, – это регистровая и разделяемая. Локальная, глобальная, постоянная и текстурная память находятся вне чипа. Интегрированный GPU не имеет собственной памяти для выполнения расчетов, а для графики и связанных с ней вычислений, особенно в 3D играх, требуется огромное количество памяти. Такой графический процессор (интегрированный GPU) использует оперативную память в качестве собственной.
Но у оперативки есть несколько ключевых особенностей:
Охлаждение GPU
Если Вы сами собираете игровой ПК, то рекомендуется использовать отдельные кулеры для процессора и для видеокарты. Если вы хотите всерьез разогнать систему, то Вам следует перейти с воздушного на жидкостное охлаждение. Процессор GPU с жидкостным охлаждением всегда имеет штатный кулер.
Температура графической карты обычно составляет от 30°C до 40°C на холостом ходу и от 60°C до 85°C под обычной нагрузкой. Большинство высокопроизводительных видеокарт настроены на максимальную температуру 95°C-105°C, после чего система автоматически отключается. Вот почему интенсивным процессорам требуется хорошее охлаждение. Для мониторинга температуры центрального процессора и видеокарты есть специальный софт, например, «GPU-Z» и проч.
Итак, теперь Вы в принципе понимаете, что такое CPU и GPU (т.е. что такое графический процессор), оперативка и видеокарты. И как они меняют жизнь геймеров и майнеров.