Hi-tech блог

Что значит гпу. В чем разница между CPU и GPU? Вычисления на GPU

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.

Главный чип на материнской плате – это центральный процессор (CPU – Central Processor Unit). Центральный, потому что управляет всеми остальными подсистемами, с помощью системы шин и чипсета.

Подсистема, которая управляет визуализацией и выводом информации на экран называется видеосистемой. Она интегрируется в материнскую плату через слот в виде видеокарты. Видеокарта – инженерное решение и представляет собой плату с собственным процессором (тем самым GPU) и оперативной памятью.

GPU NVidia Nv45 на видеокарте

Процессор на видеокарте называют GPU (Graphic Processor Unit), чтобы подчеркнуть:

  1. Что это процессор.
  2. Что он не центральный, то есть подчиненный для CPU.
  3. Что он ориентирован на обработку специальных данных – графики.

Расположение GPU на материнской плате

Поскольку обработка графики – это специализация в обработке данных, GPU – это специализированный CPU. Логически специализация выражается отделением GPU от CPU, физически – тем, что GPU устроен иначе.

CPU содержит десятки ядер, GPU - тысячи

Такая физическая реализация GPU обоснована необходимостью обрабатывать тысячи параллельных задач, связанных с отрисовкой. Центральный процессор ориентирован на обработку данных – долгие и последовательные задачи.

Современный ЦП (CPU) может включать в себя графический процессор.

Четрыехядерный процессор с дополнительным графическим ядром GPU

Такое решение позволяет компьютеру обойтись без видеокарты за счет встроенного в центральный процессор GPU. Это снижает потребляемую энергию от 30 до 180%. Стоимость процессора при этом возрастает не более чем на 20%.

Главный минус такой реализации – низкая производительность. Такое решение подходит для офисных компьютеров, где работают с документами и базами данных, но современную компьютерную игру на нем не запустишь, Фотошоп будет притормаживать, а Автокад может зависнуть намертво.

Как узнать GPU в компьютере

Для пользователя GPU прочно ассоциируется с видеокартой, хотя это только процессор. Знать, какой графический адаптер установлен в компьютере полезно в трех случаях:

  • при установке или обновлении драйверов;
  • при оценке компьютера на соответствие системным требованиям программного обеспечения;
  • чтобы хвастаться перед друзьями.

Ели на компьютере установлены все драйвера, то самый быстры способ – посмотреть в диспетчере устройств, в разделе видеоадаптеры:

Просмотр GPU в диспетчере устройств

Если драйвера не установлены диспетчер устройств покажет только надпись о неизвестных устройствах:

GPU в диспетчере устройств в случае отсутствия драйверов

В этом случае скачайте утилиту CPU-Z, запустите и перейдите на вкладку «Графика» (Graphics в англ. версии):

Просмотр GPU в программе CPU-Z

helpadmins.ru

GPU что это в компьютере?

Всем привет GPU это обозначение видеокарты, если быть точнее то графический процессор. Данное слово, ну то есть аббревиатуру часто можно встретить в каких-то характеристиках, ну вот например в характеристиках процессора Intel есть такое понятие как Integrated GPU, что означает встроенная видеокарта. Ну все верно, она реально встроена, видео чип сидит прямо в процессоре, это не новость как бы

То есть вывод мы уже сделали, GPU это видюха. Но что еще важно понимать? Я вот писал, что GPU встречается в характеристиках, все верно, по помимо этого также можно встретить и в программах, которые показывают температуру. Я думаю что вы такие проги знаете.. Ну или не знаете, короче в любом случае, то что я сейчас напишу, то это вам будет полезно знать. Значит речь идет про температуру GPU. Многие уверяют, что видюха может работать и при 80 градусах, а вот я заявляю что это слишком высокая температура! Да и вообще я считаю что выше 70 это не норма!

Кстати GPU расшифровывается как Graphics Processing Unit

А вот и сам графический чип, ну то есть GPU, вот я его стрелочками указал на плате:

Но какая тогда норм температура? До 60 градусов, ну максимум 66, ну 70 градусов это уже потолок… Но выше я думаю что это уже не оч хорошо, просто срок службы точно не продлит такая температура, согласны со мной? Ну и еще есть интересный момент, короче если видюха прилично греется, то блин она еще и выкидывает свое тепло в корпус, ну в нем явно не будет прохладно, а тут и процессу станет жарко, короче веселуха! Помните, что именно ТЕМПЕРАТУРА способна снизить срок работы устройства! Вот на старых материнках от высокой температуры взрывались электролитические конденсаторы.. Если не верите, то можете сами посмотреть в интернете..

Ну вот скажите мне, вам тут все было понятно? Честно, буду надеяться что да! Ну а если что не так, ну так уж извините!

На главную! видеокарта 17.05.2017

virtmachine.ru

Что означает GPU?

GPU (Графический процессор видеокарты)

GPU (графический процессор) - высокотехнологическое устройство отвечающее за обработку графики в компьютерах, ноутбуках, мобильных телефонах. Современные GPU обладают специализированной конвейерной архитектурой, благодаря чему очень эффективно обрабатывают графическую информацию в сравнении с типичным центральным процессором. Может применяться как в составе дискретной видеокарты, так и в интегрированных решениях (встроенных в северный мост либо в гибридный процессор).

Основные отличия GPU от CPU:

  1. Архитектура (максимальный упор на обработку графических текстур)
  2. Ограниченный набор исполнительных команд

Высокая скорость и мощность процессоров GPU на данное время объясняется особенностями архитектуры построения. Если современные CPU состоят из 2-6 ядер, то GPU считается многоядерной структурой, использующей сразу до сотни ядер. CPU предполагает обработку информации последовательно, а GPU рассчитан на многопотоковую параллельную работу с массивом информации.

windows-gadjet.ru

Что такое GPU и для чего нужен

Графический процессор или на английском GPU – Graphics Processing Unit – это устройство, представляющие собой микросхему, чип, являющуюся частью видеоадаптера (видеокарты) или материнской платы.

Графический процессор отвечает за построение (рендеринг) изображения.

Упрощенно роль и значение GPU можно описать так:

GPU получает от центрального процессора (CPU) данные на обработку, требуемые для построения изображения, после обрабатывает их и подготавливает для дальнейших операций, тем самым многократно ускоряет процесс формирования изображения и снижает нагрузку на центральный процессор

Графический процессор является необязательным компонентом, его работу способен выполнять центральный.

В отличие от центрального процессора, графический, в силу различия архитектур (строения, устройства), способен обрабатывать в десятки, сотни, тысячи раз быстрее определенные типы операций, например, обработку данных для построения изображения и не только.

GPU может быть дискретным, то есть входить в состав видеокарты, выполняемой в виде платы (устройства) расширения, устанавливаемого в слот расширения материнской платы.В таком случае все дополнительные компоненты располагаются на одной печатной плате, которую в любой момент можно легко извлечь или заменить.

Или является интегрированным, частью самой материнской платы устройства.В таком случае, графический процессор располагается на материнской плате, все дополнительные компоненты расположены неподалеку. Применяется в персональных компьютерах, смартфонах, игровых приставках и так далее.

19-06-2017, 20:38 Detaillook

www.detaillook.com

NVIDIA GPU и сравнение GPU и CPU

Облачные вычисления кардинально изменили все отрасли промышленности, демократизировав дата-центры и полностью изменив принципы работы предприятий. Самые важные активы компании теперь хранятся в облаке выбранного вами провайдера. Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из имеющихся данных, требуется подходящее высокопроизводительное вычислительное решение.

ПО NVIDIA Deep Learning создано для обеспечения максимальной производительности на самых быстрых в мире GPU и содержит оптимизированные фреймворки глубокого обучения, библиотеки, драйверы и ОС.Это унифицированное ПО работает на различных вычислительных платформах, начиная от видеокарт TITAN X и GeForce GTX 1080Ti и заканчивая системами DGX и облаком, и доступно круглосуточно.

Облачные вычисления на GPU также доступны по запросу на всех основных облачных платформах.

КАК ПРИЛОЖЕНИЯ ПОЛУЧАЮТ УСКОРЕНИЕ НА GPU

GPU обрабатывает части приложения, требующие большой вычислительной мощности, при этом остальная часть приложения выполняется на CPU. С точки зрения пользователя, приложение просто работает значительно быстрее.


Простой способ понять разницу между GPU и CPU - сравнить то, как они выполняют задачи. CPU состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных, в то время как GPU имеет тысячи более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для выполнения нескольких задач одновременно.

GPU состоит из тысячи ядер для эффективной обработки параллельных задач


Посмотрите видеоролик ниже, что сравнить GPU и CPU

Видео: "Разрушители легенд наглядно показывают мощь вычислений GPU против CPU" (01:34)

Более 400 приложений,-включая 9 из 10 ведущих HPC-приложений, уже получили ускорение на GPU, благодаря чему все пользователи графических процессоров могут добиться значительно повышения производительности для своих задач. Посмотрите в нашем каталоге приложений, имеет ли приложение, с которым вы работаете, GPU ускорение (PDF 1,9 MБ).

Существует три основных метода, чтобы добавить в ваше приложение GPU-ускорение:

  • Использовать GPU-оптимизированные библиотеки
  • Добавить директивы или "подсказки" компилятору для автоматического распараллеливания вашего кода
  • Использовать расширения для языков программирования, которые вы уже знаете, например, C и Fortran

Узнать, как использовать GPU с моделью параллельного программирования CUDA, очень легко.

Бесплатные онлайн занятия и ресурсы для разработчиков доступны на CUDA Zone.

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.

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.

В материнской плате расположено много важных составляющих частей компьютера, которые носят свои уникальные названия: CPU, GPU, HDD, SSD, ОЗУ и так далее. Каждая из этих аббревиатур имеет свою расшифровку, но в данный момент имеет значение, что же это - GPU?

Есть схожее название с этим термином - это CPU. Многие неопытные пользователи путают эти названия, что неверно. Для начала стоит пояснить, что CPU - это центральный процессор, который является мозгом всей системы. Расшифровывается эта аббревиатура так - Central Processor Unit.

Однако стоит знать, что GPU - это тоже процессор, только графического решения. В его задачу входит обработка и вывод на экран изображения. Полное название аббревиатуры выглядит таким образом - Graphic Processing Unit.

Благодаря этим пояснениям можно понять, что GPU - это не центральный процессор, который обрабатывает только данные графического типа. Он подчиняется протоколам центрального процессора и, в отличие от него, имеет свое логическое устройство. Так же, как и у главного процессора, у графического есть ядра, только их не десятки, а тысячи. Такое большое количество ядер необходимо для получения и обработки данных, связанных с прорисовкой и временными многочисленными задачами.

Теперь, когда уже имеется общее представление о том, что GPU - это графический процессор и его задачей является обработка графических данных, можно перейти к перечислению.

На данный момент есть два вида встроенных графических процессоров - это интегрированные в материнскую плату и встроенные в процессор.

В первом варианте чип графического процессора распаян прямо на текстолите материнской платы, и мало кто знает, что это GPU. Выглядит он как обычный чип черного цвета, на котором есть наименование марки, порядковый номер и комбинация цифр, которая указывает на некоторые параметры. Так как такие графические решения не имеют собственного объема памяти, они заимствуют данный параметр у оперативной памяти, используя ее объем.

В случае со встроенным в процессор чипом его сложно увидеть, получится это только при разборе самого центрального процессора. Практически во всех процессорах нового поколения имеется дополнительное ядро, которое именуется графическим. Цена процессора при этом вырастает не намного, зато избавляет от нужды в дискретной видеокарте.

Встроенные графические процессоры позволяют сэкономить на энергопотреблении на несколько десятков процентов, что положительно сказывается на теплоотдаче. Однако есть и значительные минусы, и один из них - это низкая производительность. Такая экономная графика хорошо подходит для работы с офисными программами и приложениями, не требующими больших мощностей.

GPU в компьютере - что это такое и как его определить? Если ранее было представлено два вида графических процессоров в интегрированном виде, то далее можно рассмотреть вариант дискретной видеокарты. Исходя из этого можно понять, что GPU - это такое обозначение лишь процессора, одной из деталей которого является видеокарта. Однако эта деталь является самой важной. Еще на плате видеокарты расположены чипы памяти, конденсаторы, разъем или разъемы для питания, защитный кожух, радиатор и кулер.

Различие интегрированной и дискретной видеокарты в том, что вторая гораздо мощнее и производительнее, чем встроенный вариант. Во-первых, имеется свой объем памяти, что напрямую влияет на скорость отрисовки объектов. Во-вторых, в ее параметры входит шина расширения, битность которой позволяет увеличить пропускную способность для передачи данных.

Такие графические адаптеры требуют дополнительного питания, чтобы просто запуститься и выдавать качественное изображение. Несмотря на всю мощь, есть и офисные варианты дискретных видеокарт, которые мало чем отличаются от интегрированных собратьев. Игровые варианты более мощные по строению и потенциалу, но потребляют гораздо больше энергии.

Температурный режим

Для лучшего функционирования нужно знать, что такое GPU в компьютере и его температура. Как охладить встроенный и дискретный GPU? Для охлаждения интегрированного графического процессора достаточно разместить вентиляторы в корпусе, а у дискретных вариантов есть собственная система охлаждения. В зависимости от того, сколько вентиляторов находится над чипом, будет ясно, как хорошо охлаждается чип.

Система охлаждения видеокарты достаточно проста - чип с помощью нанесенной на него термопасты соприкасается с трубками теплоотвода, они переходят к радиатору, который охлаждается с помощью кулера.

Рабочая температура чипа составляет не более 70 градусов, дальнейшее повышение температуры можно считать перегревом. Чтобы не допустить перегрева видеокарты, достаточно своевременно прочищать от пыли видеокарту, менять при этом термопасту. Для того чтобы узнать нынешнее состояние температуры в видеокарте, достаточно запустить соответствующие программы, например, AIDA 64. Там можно увидеть температуру не только графического адаптера, но и всей системы.

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями!
Была ли эта статья полезной?
Да
Нет
Спасибо, за Ваш отзыв!
Что-то пошло не так и Ваш голос не был учтен.
Спасибо. Ваше сообщение отправлено
Нашли в тексте ошибку?
Выделите её, нажмите Ctrl + Enter и мы всё исправим!