GPU: все о графических процессорах и их роли в современных технологиях

Графический процессор — это вид микропроцессора, который разработали специально для обработки графики, 3D-моделирования и быстрого вывода изображения на экран устройства. GPU нужен для решения вычислительных задач, например, в исследованиях и машинном обучении. У него сотни вычислительных ядер, чтобы выполнять задачи параллельно. Центральный процессор, наоборот, умеет делать это только последовательно. 

Что отличает графический процессор (GPU) от центрального процессора (CPU):

• у CPU одно или несколько ядер. Центральные процессоры с количеством ядер больше 10 — редкость для обычного пользователя. У GPU ядер нескольких сотен, поэтому он производит вычисления быстрее и без значительных затрат энергии; 

• графический процессор поддерживает параллельное выполнение операций по вычислению, а CPU делает это последовательно;  

• ядра GPU, если рассматривать их поодиночке, не такие мощные, как ядра CPU.   

Центральный процессор обеспечивает работу всего компьютера. А графический процессор нужен для профильных ресурсоемких задач, которые требуют параллельных вычислений.

Графические процессоры делят на интегрированные и дискретные. 

Интегрированные процессоры (iGPU)

Такие графические процессоры представляют собой чип, который встроен в центральный процессор или материнскую плату и который в качестве видеопамяти использует оперативную память компьютера. iGPU обычно установлены в домашних и офисных компьютерах базовой сборки и мобильных устройствах.

Плюсы интегрированных GPU:

• низкое энергопотребление;

• небольшое выделение тепла: 

• низкая цена;

• не нужно ставить видеокарту.

Есть и недостатки: 

• небольшая производительность;

• нагрузка оперативной памяти: во время работы используется до 50% объема памяти.

Чаще iGPU решает такие задачи, как запуск игр со средними требованиями и воспроизведение видео. 

Дискретные процессоры 

Дискретные GPU нужны для сложных операций с графикой. Их используют для производительных видеоигр, работ с 3D-графикой, например, дизайна и анимации. Производительность дискретных GPU позволяет использовать их в разных областях IT, требующих большого числа вычислений, например, в майнинге криптовалют.

Отдельные виды процессоров (vGPU)

Виртуальные машины в облаке оснащены vGPU — виртуальным графическим процессором. Это имитация физического GPU, которую используют для графического ускорения в виртуальной среде.

Массив ядер графического процессора совершает множество операций одновременно, цель которых — создание и вывод изображения на дисплей. Этапы работы GPU:

• прием исходных данных драйвером GPU и их перевод в формат, понятный графическому процессору;

• помещение данных в модуль видеопамяти или отведенное место в оперативной памяти. Операции по получению качественного двухмерного изображения;

• передача полученного 2D-изображения в оперативную память и устройство вывода — на дисплей.

Процесс преобразования трехмерных данных, которые получает GPU, в двухмерную картинку называется конвейером рендеринга. На первом этапе происходит преобразование вершин: из 3D-пространства выделяются вершины треугольника, которые затем преобразуются в 2D-участок. На втором этапе происходит сборка формы, то есть создание фигур из преобразованных вершин. Третий этап создания 2D-изображения — растеризация. Здесь полученные фигуры преобразуются в набор пикселей — мельчайших элементов картинки.

Иногда в процессе конвейера рендеринга используется пиксельный шейдер — программа для детальной прорисовки элементов, которая выбирает цвет для каждого пикселя.

Виды шейдеров

GPU использует не только пиксельный, но и другие виды шейдеров для обработки изображения:  

Геометрические шейдеры добавляют в картинку сложные эффекты: создают новые формы объектов по входным данным, удаляют или добавляют новые вершины, работают с примитивами (отрезками, треугольниками).

Вершинные шейдеры работают с характеристиками вершин: цветом, положением, текстурой, освещением.

Тесселяционные шейдеры увеличивают детализацию изображения, дают возможность создать более качественную картинку без наращивания числа полигонов — простейших компонентов трехмерного изображения.

Иногда GPU выдает картинку со ступенчатыми линиями. Это видно при многократном увеличении изображения, к примеру, 20-кратном. Чтобы сделать линии плавными, используются разные методы сглаживания.

Методы сглаживания

Быстрое приближенное (FXAA). Фиксируются контрастные участки любого размера, затем каждый из участков сближаются друг с другом на малое расстояние (менее одного пикселя).

Многодискретное (MSAA) — определение единого цвета для участков с неровностями, добавление в эти участки пикселей этого цвета.

Избыточная выборка сглаживания (SSAA). GPU создает картинку с разрешением, превышающим параметры дисплея. Затем размеры изображения уменьшаются до разрешения дисплея.

Темпоральное (TAA). Метод, объединяющий в изображении текущий и предыдущие кадры, учитывая их положение в динамике.

Графические процессоры изначально работали с компьютерными изображениями и создавали цифровую графику. Но благодаря своим возможностям распространились и в другие сферы. Рассмотрим примеры.

Игровая индустрия

GPU помогают создать красочный и увлекательный мир видеоигр. Игровое пространство, анимация, эффекты и объекты занимают большие объемы данных. Работать с ними сможет мощная видеокарта.

Характерные задачи, которыми занимается графический процессор в видеоиграх:

• постоянный рендеринг 3D-изображения;

• расчет физики для объектов и их анимации;

• трассировка лучей — моделирование лучей света в 3D-пространстве для создания эффекта теней, освещения, отражения;

• кодировка и передача изображения во время онлайн-игры.

Компьютерная графика, дизайн, монтаж

Графические процессоры помогают работать с фотографиями, анимацией, 3D-графикой, видео. Например, они участвуют в добавлении эффектов, редактировании, рендеринге.

Возможности GPU используют программы для работы с графикой: Adobe Photoshop и Illustrator, AutoCAD, Renderman от Pixar. 

Наука

GPU используются в моделировании экспериментов и практических ситуаций, научных исследованиях, аналитической работе.

Например, математикам графические процессоры помогают быстро решать сложные математические задачи, физикам — прорабатывать поведение частиц и моделировать физические процессы: GPU помогает симулировать поведение атомов и молекул. Климатологи и геофизики с помощью GPU анализируют текущие процессы, готовят прогнозы грядущих климатических изменений. 

Искусственный интеллект

Графические процессоры используются для обучения и поддержки нейросетей. Машинное обучение с GPU проходит быстрее, поскольку массив процессоров обрабатывает потоки информации одновременно. А высокую скорость передачи данных обеспечивает высокая пропускная способность модуля памяти.

Для низконагруженных и MVP-проектов иногда используют нейросети, работающие на обычных процессорах без видеокарт. Но крупным коммерческим проектам чаще всего требуются более значительные вычислительные мощности. Для некоторых задач, чтобы сэкономить, используют «пользовательские» видеокарты, их еще называют «игровыми», например, NVIDIA 3060/4090. Мощности таких видеокарт будет достаточно для типовых задач, не предполагающих высокую нагрузку. СКУД-система из 20–30 камер с распознаванием лиц в бизнес-центре будет работать на пользовательской видеокарте вполне успешно. Нюанс в том, что эти карты не предназначены для круглосуточной работы на полную мощность. Вероятность того, что они выйдут из строя при непрерывно высокой нагрузке довольно высока. Для повышенных нагрузок, где требуется большое количество вычислений, существуют так называемые «промышленные» карты, например, NVIDIA L4, A100 или H100.

Аренда GPU

Виртуальные машины, серверы и ML-сервисы с графическими ускорителями для промышленной эксплуатации H100, V100, A40 и A100

Приведем пример использования искусственного интеллекта с GPU. AI-платформа «Цельс» анализирует снимки КТ, флюорографии и маммографии, чтобы выявлять признаки заболеваний. Платформа замечает патологические изменения, которые не видны специалисту. К примеру, после исследования медицинских снимков пациентов Тамбовского онкодиспансера системой «Цельс» на дообследование были направлены 17 человек. Впоследствии у них выявили ранние стадии онкологических заболеваний.

Финансы

GPU — мощный вычислительный ресурс, который позволяет запускать на нем нейронные сети для самых разных задач. Например, алгоритмы, которые работают на GPU, помогают анализировать ситуацию на биржевом рынке или в сфере инвестиций и делать прогнозы. Графические процессоры помогают находить слабые места банковского продукта и вырабатывать рекомендации клиентам, а также участвуют в проведении транзакций.

Еще одно направление использования GPU — майнинг криптовалюты. Майнинг ведется путем расчета хэша: уникального числа, которое вычисляется после использования алгоритма хэш-функции.

Big Data

Графические процессоры используются в обработке и анализе больших данных. Ядра пропускают через себя большие объемы данных, с которым не справился бы CPU. Характерные примеры больших данных, с которыми работает GPU, — информация из интернета, веб-сервисов и статистические данные. Для обработки данных в режиме реального времени тоже нужны GPU.  

Промышленность и строительство

Здесь GPU нужны для расчета сценариев производства и поставки продукции, моделирования физических и химических процессов, создания прототипов, цифровых двойников заводов и даже кварталов. Например, для восстановления Нотр-Дам-де-Пари, который пострадал в пожаре в 2019 году, использовали цифровой двойник собора. Еще на графических процессорах строится управление оборудованием, чтобы сделать его работу более быстрой и точной.

Для задач, требующих объемных вычислений, можно обратиться к облачным сервисам с GPU. Эти сервисы используют в обработке больших объемов информации, в том числе при машинном обучении и аналитической работе, сложных вычислениях, воспроизведении и обработке графики.

Облачные мощности с GPU ускоряют решение задач, снижают стоимость вычислений и обеспечивают высокую производительность AI- и ML-приложений. Например, виртуальная машина с GPU подходит для начальных стадий разработки и тестирования, а выделенный сервер с GPU выбирают для задач, которые требуют непрерывной работы графического процессора, или работы с интенсивными вычислительными задачами.

Виртуальные рабочие столы (VDI) дают возможность пользоваться нужными приложениями, не имея под рукой дорогостоящего компьютера. VDI с мощным GPU пригодится для работы со специализированными сервисами: AutoCAD, SketchUP, 3DS Max, Revit, ArchiCAD. У такого рабочего стола процессор с высокой частотой, большой объем оперативной памяти и дискового пространства — отличный вариант для проектировщиков, архитекторов и дизайнеров, которые работают удаленно.

Облачные GPU становятся ключевым элементом для выполнения задач глубокого (DL) и машинного обучения (ML). Они обеспечивают необходимую вычислительную мощность для обучения крупных языковых моделей (LLM) и мультимодальных нейронных сетей, позволяют эффективно справляться с задачами инференса для больших моделей, обеспечивая их масштабирование в соответствии с текущей нагрузкой. Например, запустить ML-модель из библиотеки Hugging Face на облачных мощностях с GPU можно в сервисе Evolution ML Inference. Удобно, что сервис поддерживает популярные среды исполнения, модели-трансформеры, диффузионные модели и большие текстовые модели. Помимо этого, облачные GPU предоставляют возможность быстрой проверки гипотез и проведения экспериментов.

Облако хорошо тем, что не нужно отдельно приобретать графический процессор — он уже входит в стоимость сервиса. Также в облаке удобная модель оплаты: выбираете тариф и оплачиваете тот объем ресурсов, который использовали (pay-as-you-go). Обслуживание облачного GPU проводит облачный провайдер, а не подписчик сервиса. Если нужно изменить характеристики сервера (в том числе параметры GPU), достаточно выбрать более продвинутый тариф.

Evolution ML Inference

Cервис для запуска и развертывания моделей машинного (ML) и глубокого обучения (DL) в облаке

Возможности графических процессоров в ближайшем будущем будут расти. Производители GPU будут внедрять более продвинутые и энергоэффективные технологии. Сегодня используются технологические процессы в 7 и 5 нанометров, в перспективе начнут применяться процессы в 3 и 2 нанометра, которые будут потреблять меньше энергии и при этом станут более производительными. Ожидается использование в GPU ядер с AI-технологиями — это улучшит рендеринг и другие операции с графикой. 

Компания NVIDIA с 2018 года активно внедряет искусственный интеллект в свои GPU и производит графические процессоры с DLSS — технологией апскейлинга, которая улучшает изображения с помощью нейросетей. В 2025 году ключевым новшеством NVIDIA DLSS 4 стал механизм Multi-Frame Generation. По сути, это предиктивная система, которая не просто апскейлит картинку, а генерирует промежуточные кадры на основе анализа предыдущих. Нейросеть фактически «додумывает» то, что должно быть между двумя последовательными кадрами. Причем отличить сгенерированный кадр от настоящего практически невозможно. 

• Графические процессоры работают с трехмерными моделями и пространством, создают с ними четкое и красочное изображение. Работать с графикой им помогает массив вычислительных ядер, с помощью которых выполняется параллельная работа со множеством потоков данных. Такая конфигурация GPU позволила им работать не только с графикой, но и с другими большими данными в сфере AI, Big Data, финансов.

• За последние 10—15 лет графические процессоры произвели революцию в области искусственного интеллекта и машинного обучения, обеспечив масштабируемость и доступность вычислений, необходимых для развития этих технологий. Это произошло благодаря нескольким ключевым аспектам: параллельной обработке данных, ускорению обучения нейронных сетей, развитию экосистемы и платформ.

• Если вы увлекаетесь играми или занимаетесь компьютерной графикой, вам будет достаточно современной потребительской видеокарты. Для создания небольшой нейросети хватит такой же видеокарты или базового тарифа облачного сервиса с GPU. А вот для серьезной работы с Big Data, организации производства или научной деятельности понадобятся производительные облачные GPU. Набор готовых сервисов для работы с машинным обучением, мультиагентными системами и LLM-моделями в облаке собран в цифровой среде Evolution AI Factory.