GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) to termin określający wykorzystanie procesorów graficznych (GPU) do wykonywania obliczeń ogólnego przeznaczenia, czyli takich, które tradycyjnie były realizowane przez procesor główny (CPU). Idea ta opiera się na fakcie, że karty graficzne, projektowane początkowo wyłącznie do renderowania obrazu 2D i 3D, dzięki swojej równoległej architekturze świetnie nadają się również do zadań obliczeniowych wymagających przetwarzania ogromnych ilości danych jednocześnie.
Skąd wziął się GPGPU?
Wraz z rozwojem grafiki komputerowej i gier wideo producenci zaczęli tworzyć coraz bardziej zaawansowane GPU. Okazało się, że układy te posiadają setki, a później tysiące rdzeni obliczeniowych, które mogą wykonywać wiele prostych zadań jednocześnie. Programiści zauważyli, że ta architektura doskonale sprawdza się nie tylko w grafice, ale także w obliczeniach naukowych czy technicznych.
Na początku eksperymentowano z wykorzystaniem shaderów graficznych do obliczeń niezwiązanych z grafiką. Z czasem powstały dedykowane technologie i interfejsy programistyczne, takie jak CUDA (NVIDIA, 2006) czy OpenCL (Khronos Group, 2008), które ułatwiły tworzenie aplikacji obliczeniowych działających na GPU.
Jak działa GPGPU?
CPU i GPU różnią się architekturą.
- Procesor CPU ma niewiele rdzeni, ale są one bardzo uniwersalne i zoptymalizowane do zadań sekwencyjnych.
- GPU posiada setki lub tysiące rdzeni o mniejszej mocy pojedynczej, ale doskonale sprawdzających się w obliczeniach równoległych.
W praktyce GPGPU polega na przeniesieniu fragmentów programu – zwłaszcza tych, które można podzielić na wiele powtarzalnych operacji – z CPU na GPU. Dzięki temu czas obliczeń może zostać skrócony wielokrotnie.
Zastosowania GPGPU
Obliczenia z wykorzystaniem GPU są dziś powszechnie stosowane w wielu dziedzinach, m.in.:
- sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – trenowanie sieci neuronowych, analiza dużych zbiorów danych,
- grafika i rendering – fotorealistyczne generowanie obrazów, symulacje efektów świetlnych,
- nauka i technika – modelowanie pogody, dynamika cząsteczek, badania medyczne, symulacje chemiczne,
- przetwarzanie obrazu i wideo – kompresja, rozpoznawanie obrazu, filtrowanie w czasie rzeczywistym,
- finanse – szybkie analizy danych rynkowych, symulacje Monte Carlo.
Zalety GPGPU
- ogromny wzrost wydajności w zadaniach, które można zrównoleglić,
- możliwość wykorzystania istniejącego sprzętu (GPU w komputerze) do obliczeń innych niż graficzne,
- rozwinięty ekosystem narzędzi – CUDA, OpenCL, DirectCompute, a także frameworki AI jak TensorFlow czy PyTorch.
Ograniczenia
- nie wszystkie algorytmy nadają się do równoległego przetwarzania,
- konieczność specjalistycznego programowania i optymalizacji kodu,
- ograniczenia sprzętowe – GPGPU działa najlepiej na nowoczesnych, wydajnych kartach graficznych,
- różnice w standardach – CUDA działa tylko na kartach NVIDIA, podczas gdy OpenCL jest bardziej uniwersalne, ale mniej zoptymalizowane.
GPGPU to podejście, które zmieniło oblicza informatyki i nauki. Dzięki wykorzystaniu ogromnej mocy obliczeniowej GPU możliwe stało się przyspieszenie zadań, które wcześniej zajmowały dni lub tygodnie obliczeń na CPU. Dziś GPGPU jest fundamentem sztucznej inteligencji, renderingu, obliczeń naukowych i przetwarzania danych, a rozwój tej technologii sprawia, że GPU są równie ważne w komputerach i centrach danych jak tradycyjne procesory.
