그래픽카드는 어떻게 작동할까

그래픽카드는 무엇인가

그래픽 처리 장치(GPU)는 빠른 수학적 계산을 수행하여 그래픽과 이미지를 렌더링하는 컴퓨터 칩이다. GPU는 프로페셔널 컴퓨팅과 퍼스널 컴퓨팅에 모두 사용된다. 전통적으로 GPU는 2D 및 3D 이미지, 애니메이션 및 비디오의 렌더링을 담당합니다. 비록 지금은 더 넓은 사용 범위가 있지만 말입니다. 컴퓨팅 초기에는 중앙 처리 장치(CPU)가 이러한 계산을 수행했습니다. 그러나 그래픽 집약적인 응용 프로그램이 더 많이 개발됨에 따라 CPU와 성능 저하가 요구되었다. 중고노트북매입 GPU는 이러한 작업을 CPU에서 오프로드하고 3D 그래픽의 렌더링을 개선하기 위한 방법으로 개발되었다. GPU는 병렬 처리라고 불리는 방법을 사용하여 작동하며, 여러 개의 프로세서가 동일한 작업의 개별 부분을 처리한다.

GPU는 PC(개인 컴퓨터) 게임에서 잘 알려져 있으며, 부드럽고 고품질 그래픽 렌더링을 가능하게 한다. 노트북매입 개발자들은 또한 인공지능(AI)과 같은 영역에서 워크로드를 가속화하는 방법으로 GPU를 사용하기 시작했다. GPU 사용 사례/오늘날 GPU는 어떤 용도로 사용됩니까? 오늘날, 그래픽 칩은 원래 설계되었던 것보다 더 다양한 작업에 적응하고 있는데, 부분적으로는 현대 GPU가 과거보다 더 프로그래밍이 가능하기 때문이다.

GPU는 실시간 2D 및 3D 그래픽 애플리케이션의 렌더링을 가속화할 수 있습니다. GPU로 영상 편집과 영상 콘텐츠 제작이 개선됐다. 예를 들어, 비디오 편집기와 그래픽 디자이너는 GPU의 병렬 처리를 사용하여 고화질 비디오와 그래픽의 렌더링을 더 빠르게 만들 수 있다. 비디오 게임 그래픽은 계산적으로 더 집중되어, 4K와 높은 리프레시 속도와 같은 디스플레이 기술을 따라잡기 위해 고성능 GPU에 중점을 두었다.
컴퓨터매입 GPU는 기계 학습을 가속화할 수 있다. GPU의 높은 연산 능력으로 이미지 인식과 같은 워크로드를 개선할 수 있다.
GPU는 CPU의 작업을 공유하고 AI 애플리케이션을 위한 딥러닝 신경망을 훈련할 수 있다. 신경망의 각 노드는 분석 모델의 일부로 계산을 수행한다. 프로그래머들은 결국 GPU의 힘을 사용하여 딥 러닝 매트릭스에 걸쳐 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 깨달았습니다 – 기존의 CPU에서 가능한 것보다 훨씬 더 많은 병렬화를 활용합니다. GPU 공급업체들은 이를 주목했고, 이제 특히 딥러닝을 위한 GPU를 만든다.
GPU는 비트코인과 이더리움과 같은 다른 암호화폐를 채굴하는 데도 사용되어 왔다.

 

GPU 작동 방식

GPU는 동일한 전자 회로, 그래픽 카드 또는 개인용 컴퓨터나 서버의 마더보드에서 CPU와 통합되어 있다. GPU와 CPU는 구조가 상당히 비슷하다. 그러나 GPU는 더 복잡한 수학적 및 기하학적 계산을 수행하도록 특별히 설계되었다. 이러한 계산은 그래픽을 렌더링하는 데 필요합니다. 아이패드매입 GPU는 CPU보다 더 많은 트랜지스터를 포함할 수 있다.GPU는 여러 개의 프로세서가 동일한 작업의 개별 부분을 처리하는 병렬 처리를 사용할 것이다. GPU는 또한 처리하는 이미지에 데이터를 저장하기 위한 자체 RAM(랜덤 액세스 메모리)을 가지고 있다. 디스플레이 상의 위치를 포함하여 각 픽셀에 대한 정보가 저장됩니다. DAC(디지털-아날로그 변환기)가 RAM에 연결되어 있으며 모니터가 이미지를 표시할 수 있도록 이미지를 아날로그 신호로 변환합니다. 비디오 램은 일반적으로 고속으로 작동합니다. GPU는 통합형 및 이산형 두 가지 유형이 있습니다. 통합 GPU는 GPU와 함께 내장되며, 이산 GPU는 별도의 회로 기판에 장착할 수 있다. 높은 컴퓨팅 능력을 필요로 하거나 머신 러닝 또는 맥북매입 시각화를 사용하는 회사에게는 클라우드에 GPU를 고정하는 것이 좋은 선택일 수 있다. 그 예로는 구글 클라우드에서 고성능 GPU를 제공하는 구글의 클라우드 GPU가 있다. 클라우드에서 GPU를 호스팅하면 로컬 리소스를 확보하고 시간, 비용 및 확장성을 절약할 수 있는 이점이 있습니다. 사용자는 필요에 따라 유연한 성능을 얻으면서 다양한 GPU 유형 중에서 선택할 수 있습니다.

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