Что такое GPU? GPU vs CPU: Почему для анализа финансовых данных применяют графические процессоры.

В этой статье можно получить пояснение, что GPU в компьютере - это графический процессор, или, как многим удобно говорить, видеокарта. Она может быть встроенной или дискретной. В зависимости от можно подобрать необходимое охлаждение и достойное питание.

Встроенный GPU

Интегрированная видеокарта располагается на материнской плате или в процессоре. То, что это GPU в компьютере, не означает, что надо запускать требовательные игры или фильмы в высоком качестве. Дело в том, что видеокарты данного типа рассчитаны на работу с простыми приложениями, которые не требуют больших ресурсов. К тому же они не потребляют большое количество энергии.

Что касается объема памяти, то интегрированное GPU в компьютере использует для работы объем и частоты оперативной памяти.

Большинство пользователей используют карты данного типа только для того, чтобы установить драйвера на дискретную видеокарту.

Дискретный GPU

Дискретный вид GPU в компьютере - что это такое? В отличии от интегрированного графического процессора, дискретные видеокарты представляют собой отдельный модуль, который состоит из самого процессора, нескольких радиаторов, кулеров охлаждения, чипов памяти, конденсаторов, а в случае повышенной мощности - водяного охлаждения.

Такие видеокарты могут быть как игровыми, так и офисными. Например, у производителя Invidia они различаются сериями выхода. Вот модель GT630 является офисной, а GTX660 именуется игровой. Первая цифра означает поколение графического процессора, а две последующие указывают на серию. Нумерация до 50 серии говорит о том, что оборудование является офисным, а от 50 до 90 - это игровые карты. Причем чем больше цифра, тем производительнее чип используется в видеокарте. Приставка в виде буквы "Х" означает предлежание к игровой категории, так как такие видеокарты имеют разгонный потенциал. Также им требуется отдельное дополнительное питание, потому что их ресурсы потребляют много энергии. Теперь есть общее представление о том, что это - GPU в компьютере.

Что касается Radeon, то у них система опознания очень проста. В четырехзначной системе первая цифра отвечает за поколение, вторая - за серию, а две последние цифры указывают на последовательность модели. За различие между офисными и дискретными представителями отвечают именно они.

Нормальная температура GPU в компьютере

Для нормального функционирования в процессоре должна поддерживаться оптимальная температура, и для каждого комплектующего она своя. Что касается GPU, то его рабочая температура обычно не превышает отметки 65 градусов. Чип может выдержать нагрев до 90 градусов, но лучше не допускать подобного, иначе составляющие видеочипа подвергаются разрушению.

За нормальную температуру отвечают несколько составляющих видеокарты - это термопаста, кулеры, радиаторы и система питания.

Термопасту необходимо регулярно менять, так как со временем она твердеет и теряет свою охлаждающую функцию. Ее замена не занимает много времени - достаточно удалить остатки старой пасты и аккуратно нанести новую.

Еще один способ, как понизить температуру GPU в компьютере - это грамотный выбор кулеров. Любая игровая видеокарта оснащена кулерами от одного до трех штук. Чем больше вентиляторов, тем лучше будут охлаждаться радиаторы. Что касается офисных представителей, то производители размещают на платах в основном только радиаторы или один кулер.

Питание для GPU

Встроенные графические процессоры не нуждаются в дополнительном питании, однако дискретные представители требуют более мощного блока питания. Офисные видеокарты будут нормально функционировать и с блоком в 450 ватт. Для съемных графических ускорителей потребуется блок питания более 500 ватт. При грамотном его подборе можно полностью раскрыть потенциал видеокарты. Тем более что система охлаждения дискретной видеокарты будет лучше функционировать при достаточном количестве электроэнергии.

Питание играет немаловажную роль. Без процессора графического ускорения невозможно вывести изображение на экран. Чтобы увидеть, как отображается видеокарта в системе, достаточно зайти в панель управления и открыть вкладку "Видеоадаптеры". Если отображается надпись "Устройство не опознано", то необходимо установить драйвера для своего графического процессора. После установки драйверов модель карты будет корректно отображаться в системе.

Доброго всем времени суток, мои дорогие друзья и гости моего блога. Сегодня я бы хотел поговорить немного об аппаратной части наших компьютеров. Скажите пожалуйста, вы слышали про такое понятие как GPU? Оказывается просто многие впервые слышат такую аббревиатуру.

Как бы банально это не звучало, но сегодня мы живем в эру компьютерных технологий, и порой сложно найти человека, который понятия не имеет, как работает компьютер. Так, например, кому-то достаточно осознания, что компьютер работает благодаря центральному процессору (CPU).

Кто-то пойдет дальше и узнает, что есть ещё и некий GPU. Такая замысловатая аббревиатура, но похожая на предыдущую. Так давайте же разберемся, что такое GPU в компьютере, какие они бывают и какие различия есть у него с CPU.

Небольшая разница

Простыми словами, GPU - это графический процессор, иногда его именуют видеокартой, что отчасти является ошибкой. Видеокарта - это готовое компонентное устройство, в состав которого как раз и входит нами описываемый процессор. Он способен обрабатывать команды для формирования трёхмерной графики. Стоит отметить, что он является для этого ключевым элементом, от его мощности зависит быстродействие и различные возможности видеосистемы в целом.

Графический процессор имеет свои отличительные особенности по сравнению с его собратом CPU. Основное различие кроется в архитектуре, на которой он построен. Архитектура GPU построена таким образом, что позволяет обрабатывать большие массивы данных более эффективно. CPU, в свою очередь, обрабатывает данные и задачи последовательно. Естественно, не стоит воспринимать эту особенность как минус.

Виды графических процессоров

Существует не так много видов графических процессоров, один из них именуется, как дискретный, и применяется на отдельных модулях. Такой чип достаточно мощный, поэтому для него требуется система охлаждения из радиаторов, кулеров, в особо нагруженных системах может применяться жидкостное охлаждение.

Сегодня мы можем наблюдать значительный шаг в развитие графических компонентов, это обуславливается появлением большого количества видов GPU. Если раньше любой компьютер приходилось снабжать дискретной графикой, чтобы иметь доступ к играм или другим графическим приложениям, то сейчас такую задачу может выполнять IGP - интегрированный графический процессор.

Интегрированной графикой сейчас снабжают практически каждый компьютер (за исключением серверов), будь то, ноутбук или настольный компьютер. Сам видео-процессор встроен в CPU, что позволяет значительно снизить энергопотребление и саму цену устройства. Кроме того, такая графика может быть и в других подвидах, например: дискретная или гибридно-дискретная.

Первый вариант подразумевает наиболее дорогое решение, распайку на материнской плате или же отдельный мобильный модуль. Второй вариант называется гибридным неспроста, фактически он использует видеопамять небольшого размера, которая распаяна на плате, но при этом способен расширять её за счёт оперативной памяти.

Естественно, такие графические решения не могут поравняться с полноценными дискретными видеокартами, но уже сейчас показывает достаточно хорошие показатели. В любом случае, разработчикам есть куда стремиться, возможно за таким решением будущее.

Ну а на этом у меня, пожалуй, все. Надеюсь, что статья вам понравилась! Жду вас снова у себя на блоге в гостях. Удачи вам. Пока-пока!

Немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными

Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них - финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных - информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.

Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.

Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.

Что такое GPU

Архитектура современных графических карт строится на основе масштабируемого массива потоковых мультипроцессоров. Один такой мультипроцессор содержит восемь скалярных процессорных ядер, многопоточный модуль инструкций, разделяемую память, расположенную на чипе (on-chip).

Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.

Анализ финансовых данных на GPU

В финансовом анализе применяется множество мер и показателей, расчет которых требует серьезных вычислительных мощностей. Ниже мы перечислим некоторые из них и сравним быстродействие при их обработке, показанное «обычным» процессоромо Intel Core 2 Quad CPU (Q6700) c тактовой частотой 2,66 ГГц и размером кэша 4096 килобайт, а также популярных графических карт.

Экспонента Херста

Мера, называемая экспонентной Херста, используется в анализе временных рядов. Эта величина уменьшается в том случае, если задержка между двумя одинаковыми парами значений во временном ряду увеличивается. Изначально это понятие применялось в гидрологии для определения размеров плотины на реке Нил в условиях непредсказуемых дождей и засух.

Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):

Модель Изинга и метод Монте-Карло

Еще одним инструментом, перекочевавшим в сферу финансов на этот раз из физики, является модель Изинга . Эта математическая модель статистической физики предназначена для описания намагничивания материала.

Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N - число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса - рассматривается его поведение при большом числе атомов N.

В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.

Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.

Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.

Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.

Ускорение с помощью нескольких GPU

Для ускорения обработки данных также используются кластеры GPU-устройств - в данном случае исследователи собрали кластер из двух карточек Tesla C1060 GPU, коммуникация между которыми осуществлялась через Double Data Rate InfiniBand.

В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.

Заключение

Эксперименты показывают, что использование графических процессоров может приводить к существуенному повышению производительности финансового анализа. При этом выигрыш в скорости по сравнению с использованием архитектуры с CPU может достигать нескольких десятков раз. При этом добиться еще большего повышения производительности можно с помощью создания кластеров GPU - в таком случае она растет практически линейно.

Вы решили купить компьютер. Ходите вдоль торговых рядов, смотрите на ценники, знакомитесь с характеристиками. И возникает вопрос: что такое GPU? Часто вы наблюдаете это сочетание букв, но смысла не видите. Попробуем объяснить.

GPU - что это, и в чем отличие от CPU

GPU расшифровывается как "graphics processing unit", или графический процессор. Он являет собой отдельное устройство игровой приставки, компьютера, фотоаппарата. Отвечает за рендеринг графики, выполняет его. Справляется с этой задачей GPU замечательно, обусловлено это специально предназначенной для данных целей конвейерной архитектурой. Современные GPU куда лучше обрабатывают графику, чем аналогичные им классические центральные процессоры (ЦПУ).

В настоящее время ГПУ применяется в качестве акселератора 3D-графики, но в исключительных случаях он может быть использован для вычислений. Отличает ГПУ от ЦПУ следующее:

• архитектура: она по максимуму нацелена на высокую скорость расчета сложных графических объектов и текстур;
• сравнительно низкий набор команд.

Колоссальная вычислительная мощность объясняется именно особенностями архитектуры. Наряду с современными CPU, содержащими несколько ядер (2/4/8, что уже считалось прорывом), GPU изначально разрабатывался как многоядерная структура. Число ядер тут исчисляется сотнями!

Различие архитектуры объясняет и разницу в принципе работы. Если архитектура CPU рассчитана на последовательную обработку данных, то GPU изначально предназначен для работы с компьютерной графикой, поэтому рассчитан на массивные, но параллельные вычисления.

Каждая из этих архитектур имеет свои преимущества. CPU гораздо лучше выполняет последовательные задачи. Для огромных объемов обрабатываемой информации преимущество имеет GPU. Главное условие – в задаче должен соблюдаться параллелизм.

Вы теперь знаете многое о GPU, что такое GPU, и можете даже рассказать друзьям.