Что означает gpu в компьютере. GPU vs CPU: Почему для анализа финансовых данных применяют графические процессоры
Если вы можете похвастаться компьютером с хорошей видеокартой, то можно начать добывать биткоины прямо сейчас. Однако для того, чтобы увеличить прибыль и заниматься этим профессионально, мы рекомендуем приобрести несколько видеокарт (оптимально от 4 до 6) и собрать собственную .
За счёт установки нескольких видеоадаптеров вы сможете повысить уровень производительности компьютера, который будет считать намного быстрее т.к. именно видеокарты дают всю вычислительную мощность для майнинга (для большинства алгоритмов).
Отметим, что с учетом текущих цен на видеокарты в 2019 году стал выгоднее облачный GPU майнинг, который выгоднее покупки собственного оборудования, намного более гибкий в размере инвестиций и не требует обслуживания своих ферм. Мы сделали с рейтингом лучших сервисов по итогам нескольких последних лет.
Навигация по материалу:
Сколько можно заработать на одной видеокарте?
Имея некоторое представление о том, как , следует знать, какие видеоадаптеры подходят лучше всего для майнинга. Отличным вариантом станет AMD Radeon пятой серии и выше. Так как от производительности данного девайса будет зависеть итоговая сумма вашего заработка, рекомендуется обзавестись флагманами.
Есть мнение, что при использовании видеокарт производства AMD скорость вычисления немного выше, чем у аналогов под брендом nVidia. Но это сильно зависит от алгоритма вычислений на котором строится каждая конкретная криптовалюта. Соответственно, чем больше вычислений в секунду, тем существеннее ваш заработок.
Важно помнить, что если вы решите майнить, используя одну, даже самую топовую видеокарту, её производительности будет недостаточно. Вы потратите очень много времени, прежде чем добудете 1 BTC. Например, если будет задействован GPU Radeon HD 7970, ваш результат будет около 555 MH/s, а дневная добыча — на уровне 0,0031 BTC, или 80 центов. При этом стоит учитывать, что во время майнинга потребление электроэнергии возрастает. Поэтому такой способ добычи криптовалюты считается нецелесообразным.
Какую видеокарту выбрать — производительность на разных алгоритмах
Зная, как заработать на видеокарте, будущий майнер оказывается перед непростым выбором между тем или иным видеоадаптером, который необходимо приобрести для самодельной фермы.
GTX 1080
GTX 1050
Приведённые в таблице модели окупаются намного быстрее своих аналогов и являются, судя по отзывам специалистов, наилучшим выбором для майнинга в 2019 году. Например, GTX 1070/1060 и RX 480/470 окупятся за 5-6 месяцев. Также не стоит забывать, что добывать криптовалюту с каждым днем становится всё сложнее, однако её стоимость постоянно растёт, что позволяет удерживать необходимый баланс, привлекая к майнингу новых людей.
Наиболее популярными для майнинга криптовалюты являются решения от лагеря красных — AMD. Связано это с конструктивными особенностями видеокарт, поэтому пользователи в первую очередь скупают такие решения, как Radeon RX 470 и выше. Тем не менее сегодня отставание по мощности для майнинга видеоадаптеров от Nvidia не колоссальное, поэтому такие популярные модели, как GTX 1060 и выше разлетаются как горячие пирожки.
Кстати, теория заговора о повышения интереса к криптовалюте со стороны производителей видеокарт имеет место быть, поскольку компания Nvidia готовит специализированные видеокарты для майнинга под названиями P104-100 и P106-100. Отличаются эти решения от классических видеоадаптеров тем, что ни не имеют видеовыходов, оснащены слабым охлаждением и обладают ограниченной гарантией. Именно поэтому обычному пользователю все же рентабельнее приобрести топовое решение в лице той же GTX 1070, ведь ее всегда можно будет продать геймеру, тем самым частично отбив ее первоначальную стоимость.
Расчет окупаемости видеокарт
| GPU: | Окупаемость: | Без учета э/энергии: |
|---|---|---|
| Radeon RX 470 | 183 дня. (16% в мес) | 145 дней. (20.6% в мес) |
| Radeon RX 480 | 193 дня (15.5% в мес) | 156 дней (19.2% в мес) |
| Geforce GTX 1060 | 154 дня (19.4% в мес) | 130 дней (23% в мес) |
| Geforce GTX 1070 | 185 дней (16.2% в мес) | 162 дня (18.5% в мес) |
| Radeon Fury X | 278 дней (10.7% в мес) | 213 дней (14% в мес) |
Как вы могли заметить из таблицы выше, самыми выгодными для майнинга на данный момент являются видеокарты Nvidia Geforce GTX 1060 3gb и Radeon RX 470 4gb. Стоит отметить, что это справедливо только на данный момент и на самом выгодном сейчас алгоритме Equihash, что будет дальше, какие алгоритмы появятся в будущем и как на них поведут себя данные видеокарты не известно.
Если вас интересует доходность майнинга именно сейчас, то вы можете выбирать Geforce GTX 1060 если вы поклонник Nvidia или Radeon RX 470 — если предпочитаете GPU от AMD. Для расчета прибыльности майнинга используются (данные в них могут сильно различаться даже в течении одного дня, поскольку курс может резко меняться).
Разгон видеокарт для повышения хешрейта при майнинге
Повышение производительности GPU карт для майнинга это неотъемлемая часть настройки фермы. Разгон может производиться с помощью специальных программ работающих из операционной системы, для этого мы рекомендуем MSI Afterburner. Также может быть достигнут за счет перепрошивки биоса.
Подробно , там же присутствуют и видео инструкции для карт AMD и Nvidia (принцип их разгона немного различается).
Стоит отметить, что гарантия на эти видеокарты составляет всего 3 месяца . Запуск видеокарт для майнинга на Nvidia GTX ожидается в середине июня, но у разных поставщиков сроки могут меняться. Заявлено, что на графическом чипе P104-100 производительность/ватт увеличилась на 30% в сравнении с GTX 1060 3 Гб. А чип P106-100 в сравнении с той же видеокартой дает прирост 10%. Обе видеокарты выпускаются без видеоинтерфейсов.
Видеокарта Nvidia P104-100 использует тот же самый дизайн что и Nvidia GeForce GTX 1080. Но предоставляет гораздо больше производительности на 1 ватт потребленной электроэнергии, так как адаптер специально доработан для майнинга на Nvidia GTX. Карты от разных производителей поставляются с разными частотами чипов, в то время как эта базовая модель работает на базовой частоте 1607 МГц. Разгонная частота составляет 1733 МГц с пропускной способностью памяти 10 Гб/с GDDR5X при ширине шины в 256 бит.
Питание подается при помощи одного 8-контактного разъема, а энергопотребление примерно составляет 180 Вт. Базовая модель графического адаптера планируется к отгрузке по цене 350 долларов США, а вот модель от производителя Inno3D заявлена по цене в 370$ – Inno3D P6D-N104-1SDN P104-100 Twin X2 8GB GDDR5X. Эти цены значительно меньше, чем цены на их игровые аналоги (499$).
Заявленная производительность майнинга на Nvidia GTX P104-100 будет приблизительно около 60 МХ/с, но эта производительность будет достигнута только после обновления BIOS адаптера на новую прошивку.
Модель Nvidia P106-100 использует ту же конструкцию, что и Nvidia GeForce GTX 1060. Это дало возможность настроить графический адаптер под майнинг на Nvidia GTX значительно более эффективно. Адаптер работает на базовой частоте в 1506 МГц, турбо частота при этом составляет 1708 МГц, а пропускная способность памяти 8 Гб/с GDDR5 при шине 192 бита. Питание будет передаваться через 6-контактный разъем, а энергопотребление составит 120 Вт.
Цена базовой модели на рынке США составит 200$, что на 49$ дешевле игрового аналога GeForce GTX 1060 6 Гб. Вот цена конкретного адаптера Inno3D (N5G-N106-4SDN P106-100 Twin X2 6GB GDDR5) – 235$.
Многие видели аббревиатуру GPU, но не каждый знает, что это такое. Это компонент , который входит в состав видеокарты . Иногда его называют видеокарта, но это не правильно. Графический процессор занимается обработкой команд, которые формируют трехмерное изображение. Это основной элемент, от мощности которого зависит быстродействие всей видеосистемы.
Есть несколько видов таких чипов – дискретный и встроенный . Конечно, сразу стоит оговорить, что лучше первый. Его ставят на отдельные модули. Он мощный и требует хорошего охлаждения . Второй устанавливается практически на все компьютеры. Он встраивается в CPU, делая потребление энергии в разы ниже. Конечно, с полноценными дискретными чипами ему не сравниться, но на данный момент он показывает довольно хорошие результаты .
Как работает процессор
GPU занимается обработкой
2D и 3D графики. Благодаря GPU ЦП компьютера становится свободнее и может выполнять более важные задачи. Главная особенность графического процессора в том, что он старается максимально увеличить скорость
расчета графической информации. Архитектура чипа позволяет с большей эффективностью
обрабатывать графическую информацию, нежели центральный CPU ПК.
Графический процессор устанавливает расположение трехмерных моделей в кадре. Занимается фильтрацией входящих в них треугольников, определяет, какие находятся на виду, и отсекает те, которые скрыты другими объектами.
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.Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?
В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.
CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют "мозгом" компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.
Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.
Что такое GPU?
GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.
Также можно сказать, что GPU - это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели - рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.
Отличие CPU и GPU
Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.
Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.
Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.
Вычисления на GPU
Даже несмотря на то, что графические процессоры предназначены для рендеринга, они способны на большее. Обработка графики - это только вид повторяющихся параллельных вычислений. Другие задачи, такие как майнинг Bitcoin и взломы паролей полагаются на одни и те же виды массивных наборов данных и простых математических вычислений. Именно поэтому некоторые пользователи используют видеокарты для не графических операций. Такое явление называется GPU Computation или же вычисления на GPU.
Выводы
В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.
Изучая технические характеристики компьютера, вы можете встретить такой термин как GPU. Данный термин обычно не объясняется простыми словами, поэтому пользователи редко понимают, что конкретно он означает. Иногда под GPU пользователи понимают видеокарту, хотя это не совсем верно. На самом деле GPU является частью видеокарты, а не самой видеокартой. В этом материале мы подробно расскажем о том, что такое GPU в компьютере, а также как узнать свой GPU и его температуру.
Аббревиатура GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit, что можно перевести как устройство для обработки графики. Фактически GPU именно этим и является это отдельный модуль компьютера, который отвечает за обработку графики. В компьютере GPU может быть выполнен как отдельный кремниевый чип, который распаян на материнской или собственной отдельной плате (видеокарте), либо как часть центрального процессора или чипсета (северный мост).
Как выглядит GPU в компьютере.
Если GPU выполнен в качестве отдельного чипа, то его обычно называет графическим процессором, а если GPU является частью центрального процессора или чипсета, то часто для его обозначения используется термин интегрированная графика или встроенная графика.
В некоторых случаях под термином GPU понимают видеокарту, что не совсем верно, поскольку GPU – это именно чип (графический процессор), который занимается обработкой графики, а видеокарта - это целое устройство ответственное за обработку графики. Видеокарта состоит из графического процессора, памяти, имеет собственную плату и BIOS.
Другими словами, GPU – это графический процессор, который представляет собой кремниевый чип, на отдельной плате (видеокарте). Также под GPU может пониматься модуль, встроенный в центральный процессор (основной чип компьютера). В обоих случаях GPU занимается обработкой графики.
В современных условиях GPU часто используется не только для обработки графики, но и для решения других задач, которые могут быть обработаны с помощью графического процессора более эффективно, чем с помощью центрального процессора. Например, GPU используют для кодирования видео, машинного обучения, научных расчетов.
Как узнать какой GPU в компьютере
Пользователи часто интересуются, какой GPU используется в их компьютере. При этом под термином GPU чаще всего понимают видеокарту. Это связано с тем, пользователи обычно имеют дело с видеокартой в целом, а не конкретно с GPU. Например, название видеокарты необходимо для установки подходящих драйверов и проверки минимальных требований компьютерных игр. В то время как название GPU пользователю практически никогда не требуется.
В результате должно открыться окно «Диспетчера устройств». Здесь в разделе «Видеоадаптеры» будет указано название видеокарты.
Но, вариант с диспетчером устройств не самый надежный. Если вы не установили драйверы для видеокарты, то система может ее не опознать и в диспетчере устройств не будет информации о ее названии. В таком случае лучше обратиться к сторонним программам. Например, можно установить программу , которая покажет всю возможную информацию об установленной видеокарте. Например, в GPU-Z название видеокарты можно узнать в строке «Name» в самом верху окна программы. На скриншоте внизу показано название видеокарты, это NVIDIA GTX GeForce 950.
Также в GPU-Z можно узнать название самого GPU (графического процессора). Например, на скриншоте внизу показано, что видеокарта NVIDIA GTX GeForce 950 построена на базе графического процессора GM206.
Температура GPU
GPU является один из самых горячих компонентов компьютера. Как и центральный процессор, GPU выделяет много тепла и его нужно эффективно отводить. Иначе графический процессор начнет перегреваться, что приведет к снижению производительности, сбоям в работе, перегрузкам компьютера и даже поломке.
Узнать температуру GPU можно с помощью специальных программ. Например, можно использовать , которую мы уже вспоминали. Если в программе GPU-Z перейти на вкладку «Sensors», то можно получить информацию о текучем состоянии видеокарты. Здесь будет указана частота GPU, его загрузка, температура и другие параметры.
Если вы хотите проверить не только температуру GPU, но и температуры других компонентов компьютера, то для этого удобно пользоваться программой . Данная программа отображает температуру, частоты, загрузку и другие параметры сразу для всех компонентов.
После проверки температуры часто возникает вопрос, . Точного ответа на этот вопрос нет, поскольку у разных GPU разный предел температур, которые они могут переносить без последствий. Но, в среднем нормальной температурой графического процессора является :
- до 55 °C в режиме простоя;
- до 80 °C под нагрузкой;
Если температура вашего GPU выходит за эти пределы, то это можно считать перегревом. В таком случае нужно улучшить охлаждение графического чипа, для того чтобы привести эти значения к норме.