Po celá desetiletí byly CPU (centrální procesorové jednotky) páteří moderní výpočetní techniky. Od osobních počítačů po výkonné servery, CPU zvládaly velkou většinu úkolů díky své schopnosti provádět instrukce sekvenčně a efektivně. V posledních letech však tichá revoluce tuto krajinu proměnila. GPU (grafická procesorová jednotka), původně navržená pro zpracování složitých grafických výpočtů pro videohry a vizuální vykreslování, se stala novou královnou výpočetní techniky.
A není to jen otázka oblíbenosti nebo trendu. Vzestup GPU je založen na zásadních architektonických rozdílech, které dokonale zapadají do dnešních nejnáročnějších pracovních zátěží. Od umělé inteligence a vědeckých simulací až po technologie blockchain a vykreslování grafiky v reálném čase se GPU staly nepostradatelnými.
Posun v architektonické síle
Hlavním důvodem této změny je architektura GPU. Zatímco CPU mají obvykle méně, ale výkonnějších jader optimalizovaných pro sekvenční zpracování, GPU obsahují tisíce menších, efektivnějších jader, která vynikají v paralelním zpracování. Tato architektura umožňuje GPU provádět velké množství výpočtů současně, takže jsou ideální pro úlohy, které vyžadují rychlé zpracování velkých objemů dat.
V oblastech, jako je umělá inteligence a hluboké učeníto je zásadní. Trénink složité neuronové sítě na CPU může trvat týdny, zatímco GPU zvládne stejnou zátěž za zlomek času. Tato rychlost vedla k inovacím v mnoha odvětvích a umožnila výzkumníkům a společnostem rychleji aktualizovat a produkovat výsledky, které byly dříve nemožné.
AI, velká data a další
Umělá inteligence pravděpodobně nejvíce těžila z revoluce GPU. Školení a nasazení hlubokých neuronových sítí vyžaduje enormní výpočetní výkon. GPU poskytují nejen potřebnou rychlost, ale také škálovatelnost pro tyto úkoly. Společnosti jako OpenAI, Meta a Google ve svých rozsáhlých projektech AI silně spoléhají na infrastruktury založené na GPU.
Analýza velká data I ta prošla proměnou. Zpracování terabajtů informací v distribuovaných systémech je díky akceleraci GPU mnohem lépe spravovatelné. To mělo důsledky v odvětvích, jako jsou finance, zdravotnictví, maloobchod a další, kde se rychlost a schopnost získat informace může promítnout do konkurenční výhody.
High Performance Computing (HPC)
GPU si také našly zásadní místo ve vědeckých a inženýrských komunitách. Vysoce výkonné výpočetní úlohy, jako je modelování klimatu, sekvenování genomu a fyzikální simulace, vyžadují obrovské množství výpočetního výkonu. To je místo, kde GPU září. Jeho schopnost zvládat paralelní pracovní zátěže umožňuje, aby simulace, které dříve trvaly měsíce, běžely ve dnech nebo dokonce hodinách.
Instituce jako CERN, NASA a přední univerzity po celém světě nyní spoléhají na klastry GPU, aby rozšířily hranice znalostí. Škálovatelnost GPU otevřela nové možnosti ve vědeckém objevování.
Evoluce ekosystému
Klíčovou roli v této změně sehrála softwarová podpora. Platformy jako CUDA od NVIDIA a ROCm od AMD výrazně vyspěly a nabízejí vývojářům robustní ekosystémy. Rámce z strojové učení jako TensorFlow a PyTorch jsou navrženy tak, aby využívaly výhod akcelerace GPU, což inženýrům a datovým vědcům usnadňuje psaní kódu, který využívá výkon GPU, aniž by vyžadovaly hluboké znalosti paralelního programování.
Tyto rámce se také hladce integrují s cloudovými platformami, jako jsou AWS, Google Cloud a Azure. Nyní mohou podniky všech velikostí na vyžádání přistupovat k vysoce výkonným instancím GPU, což demokratizuje přístup k napájení, které bylo dříve vyhrazeno pouze velkým korporacím.
Ekonomické a průmyslové dopady
Vzestup GPU dramaticky proměnil polovodičový průmysl. NVIDIA, kdysi považována za specializovanou společnost zabývající se grafickými kartami, nyní patří mezi nejhodnotnější technologické společnosti na světě. AMD a Intel zareagovaly urychlením vývoje vlastních GPU, což vedlo k tvrdé konkurenci a rychlým inovacím.
Vysoká poptávka po GPU dokonce vedla k narušení dodavatelského řetězce a globálnímu nedostatku. Závod o přístup k výkonným čipům se stal geopolitickým problémem a vlády si uvědomují strategický význam výroby polovodičů.
CPU mají stále své místo
Navzdory dominanci GPU v mnoha odvětvích jsou CPU stále důležité. Nejlépe se hodí pro úlohy, které vyžadují nízkou latenci a vysoký výkon v jednom vlákně, jako je správa operačních systémů, spouštění tradičních podnikových aplikací a zpracování lehkého multitaskingu. Většina moderních systémů se nadále spoléhá na kombinaci CPU a GPU, přičemž CPU koordinuje systém a GPU se stará o většinu výpočetní zátěže.
Ale v nejpokročilejších a rychle rostoucích technologických segmentech už CPU není hlavním hrdinou. Je to asistent, manažer, který deleguje těžkou práci na GPU.
Energetická účinnost a výzvy
Častou kritikou GPU je jejich spotřeba. Vysoce výkonné GPU mohou spotřebovat několik stovek wattů, což vyvolává obavy o udržitelnost. Při měření výkonu na watt v paralelním pracovním zatížení jsou však GPU obvykle efektivnější než CPU.
Pokračující inovace v designu čipů, technologie chlazení a optimalizace softwaru tyto obavy nadále řeší. Například architektury NVIDIA Hopper a AMD CDNA se zaměřují na poskytování lepší energetické účinnosti a vynikajícího tepelného výkonu.
Pohled do budoucnosti
Co nás tedy čeká v budoucnosti? S tím, jak se náš svět stále více řídí daty a automatizací, bude poptávka po paralelním zpracování nadále jen růst. Generativní AI, autonomní vozidla, virtuální a rozšířená realita – všechny tyto technologie do značné míry spoléhají na schopnosti GPU.
Ve skutečnosti bychom mohli vidět budoucnost, kde architektury podobné GPU dominují i univerzálním počítačům. Hybridní čipy, které kombinují funkce CPU a GPU, se již prosazují, zejména v mobilních a spotřebitelských počítačích. Čipy Apple řady M a řada Snapdragon od Qualcommu naznačují, jak by tato budoucnost mohla vypadat.
V minulosti byl CPU nesporným centrem výpočetní techniky. Ale dnes si tuto korunu odnesl GPU, nikoli úplnou výměnou CPU, ale tím, že jej překonal ve významu, výkonu a všestrannosti pro požadavky moderních počítačů.
Jak se objevují nové výzvy a příležitosti, očekává se, že dominance GPU bude nadále růst. Éra CPU jako krále je u konce. Ať žije GPU!
Frank Scheufens, produktový manažer profesionální vizualizace ve společnosti PNY Technologies
Čerpáme z těchto zdrojů: google.com, science.org, newatlas.com, wired.com, pixabay.com
