Po desaťročia boli CPU (centrálne procesorové jednotky) chrbtovou kosťou moderného výpočtového prostredia. Od firemných počítačov po výkonné servery, CPU riadili prevažnú väčšinu úloh vďaka svojej schopnosti vykonávať inštrukcie postupne a efektívne.
V posledných rokoch však tichá revolúcia pretvorila túto krajinu. GPU (grafická procesorová jednotka), pôvodne navrhnutá na zvládnutie zložitých grafických výpočtov pre hranie hier a vizuálne vykresľovanie, sa ukázala ako nový kráľ výpočtov.
Nejde len o popularitu alebo trend. Vzostup GPU je založený na zásadných architektonických rozdieloch, ktoré zodpovedajú dnešným najnáročnejším pracovným zaťaženiam.
Od umelej inteligencie a vedeckých simulácií až po blockchainové technológie a grafické vykresľovanie v reálnom čase, GPU sa stali nepostrádateľnými. Tu je návod a dôvod, prečo prevzali trón.
Frank Scheufens, produktový manažér pre profesionálnu vizualizáciu v spoločnosti PNY Technologies EMEA.
Hlavný dôvod tohto posunu spočíva v architektúre GPU. Zatiaľ čo CPU majú zvyčajne menej, výkonnejších jadier optimalizovaných pre sekvenčné spracovanie, GPU obsahujú tisíce menších, efektívnych jadier, ktoré vynikajú v paralelnom spracovaní. Táto architektúra umožňuje GPU vykonávať obrovské množstvo výpočtov súčasne – vďaka čomu sú ideálne pre úlohy, ktoré vyžadujú rýchle spracovanie obrovského množstva dát.
V oblasti, ako sú nástroje umelej inteligencie, je to kritické. Trénovanie komplexnej neurónovej siete na CPU by mohlo trvať týždne, zatiaľ čo GPU dokáže zvládnuť rovnaké pracovné zaťaženie za zlomok času. Táto rýchlosť poháňala inovácie v rôznych odvetviach a umožnila výskumníkom a podnikom rýchlejšie iterovať a dosahovať výsledky, ktoré boli predtým nemožné.
Umelá inteligencia bola pravdepodobne najväčším príjemcom revolúcie GPU. Tréning a nasadenie hlbokých neurónových sietí si vyžadujú obrovský výpočtový výkon. GPU poskytujú nielen rýchlosť, ale aj škálovateľnosť potrebnú pre tieto úlohy. Spoločnosti ako OpenAI, Meta a Google sa vo veľkej miere spoliehajú na infraštruktúru založenú na GPU pre svoje rozsiahle projekty AI.
seo-consulting.sk/“ title=“analýza“>analýza veľkých dát tiež zaznamenala transformáciu. Spracovanie terabajtov informácií v distribuovaných systémoch sa stáva oveľa zvládnuteľnejším s akceleráciou GPU. To malo dopad na financie, zdravotníctvo, maloobchod a ďalšie – kde rýchlosť a prehľad môžu viesť ku konkurenčnej výhode.
GPU si tiež našli kľúčové miesto vo vedeckých a inžinierskych komunitách. Úlohy vysoko výkonného výpočtového prostredia, ako sú klimatické modelovanie, sekvenovanie genómu a fyzikálne simulácie, si vyžadujú obrovské množstvo výpočtového výkonu. Tu GPU zažiaria. Ich schopnosť zvládnuť paralelné pracovné zaťaženie umožňuje simulácie, ktoré kedysi trvali mesiace, spustiť za dni alebo dokonca hodiny.
Inštitúcie ako CERN, NASA a popredné univerzity na celom svete teraz závisia od klastrov GPU, aby posúvali hranice poznania. Škálovateľnosť GPU otvorila nové možnosti vo vedeckom objavovaní.
Softvérová podpora zohrala zásadnú úlohu v tomto posune. Platformy ako NVIDIA CUDA a AMD ROCm výrazne dozreli a ponúkajú robustné ekosystémy pre vývojárov. Rámce strojového učenia ako TensorFlow a PyTorch sú navrhnuté tak, aby využívali akceleráciu GPU, čo inžinierom a dátovým vedcom uľahčuje písanie kódu, ktorý využíva výkon GPU bez toho, aby potrebovali hlboké znalosti paralelného programovania.
Tieto rámce sa tiež bez problémov integrujú s platformami cloud computingu, ako sú AWS, Google Cloud a Azure. Firmy všetkých veľkostí majú teraz prístup k vysoko výkonným inštanciám GPU na požiadanie, čím sa demokratizuje prístup k výkonu, ktorý bol kedysi vyhradený pre najväčšie podniky.
Vzostup GPU dramaticky pretvoril polovodičový priemysel. NVIDIA, kedysi považovaná za spoločnosť zaoberajúcu sa grafickými kartami, teraz patrí medzi najhodnotnejšie technologické firmy na svete. AMD a Intel reagovali urýchlením vlastného vývoja GPU, čo viedlo k prudkej konkurencii a rýchlym inováciám.
Vysoký dopyt po GPU dokonca viedol k narušeniu dodávateľského reťazca a globálnemu nedostatku. Závod o prístup k výkonným čipom sa stal geopolitickou otázkou, pričom vlády uznávajú strategický význam výroby polovodičov.
Napriek dominancii GPU v mnohých sektoroch zostávajú CPU dôležité. Sú vhodnejšie pre úlohy vyžadujúce nízku latenciu a vysoký výkon s jedným vláknom, ako je správa operačných systémov, spúšťanie tradičných obchodných aplikácií a zvládanie ľahkého multitaskingu. Väčšina moderných systémov sa naďalej spolieha na kombináciu CPU a GPU, kde CPU koordinuje systém a GPU zvláda náročné výpočty.
Ale v najpokročilejších a najrýchlejšie sa rozvíjajúcich segmentoch technológie už CPU nie je hnacím motorom. Je to asistent, manažér, ktorý deleguje náročné úlohy na GPU.
Bežná kritika GPU je ich spotreba energie. Vysoko výkonné GPU môžu spotrebovať niekoľko stoviek wattov, čo vedie k obavám o udržateľnosť. Pri meraní výkonu na watt pre paralelné pracovné zaťaženia sú však GPU často efektívnejšie ako CPU.
Neustále inovácie v dizajne čipov, technológii chladenia a softvérovej optimalizácii sa neustále zaoberajú týmito obavami. Architektúry NVIDIA Hopper a AMD CDNA sa napríklad zameriavajú na poskytovanie lepšej energetickej účinnosti a tepelného výkonu.
Čo teda prinesie budúcnosť? Keďže náš svet je čoraz viac poháňaný dátami a automatizáciou, dopyt po paralelnom spracovaní bude iba rásť. Generatívna AI, autonómne vozidlá, virtuálna a rozšírená realita – všetky tieto technológie sa vo veľkej miere spoliehajú na možnosti GPU.
V skutočnosti môžeme vidieť budúcnosť, kde architektúry podobné GPU dominujú dokonca aj výpočtom na všeobecné účely. Hybridné čipy, ktoré kombinujú funkcie CPU a GPU, už získavajú popularitu, najmä v mobilných a spotrebiteľských výpočtoch. Čipy série M od spoločnosti Apple a rada Snapdragon od spoločnosti Qualcomm naznačujú, ako by táto budúcnosť mohla vyzerať.
V minulosti bola CPU nesporným centrom výpočtovej techniky. Ale dnes GPU prevzala túto korunu – nie úplnou náhradou CPU, ale prekonaním centra dôležitosti, výkonu a všestrannosti pre moderné výpočtové požiadavky.
S pribúdajúcimi novými výzvami a príležitosťami má dominancia GPU iba rásť. Éra CPU ako kráľa sa skončila. Nech žije GPU.
