Todo sobre qué es una GPU y en qué se diferencia de una CPU. Diferencia entre CPU y GPU. CPU y GPU

Al estudiar las características técnicas de una computadora, es posible que se encuentre con el término GPU. Este término no suele explicarse con palabras sencillas, por lo que los usuarios rara vez entienden qué significa exactamente. A veces los usuarios entienden la GPU como una tarjeta de vídeo, aunque esto no es del todo cierto. La GPU es en realidad parte de la tarjeta gráfica, no la tarjeta gráfica en sí. En este material hablaremos en detalle sobre qué es una GPU en una computadora, así como también cómo averiguar su GPU y su temperatura.

La abreviatura GPU significa Unidad de procesamiento de gráficos, que puede traducirse como un dispositivo para procesar gráficos. De hecho, la GPU es exactamente eso: es un módulo de computadora independiente que es responsable del procesamiento de gráficos. En una computadora, la GPU se puede implementar como un chip de silicio separado, que se suelda a la placa base o a su propia placa separada (tarjeta de video), o como parte de un procesador central o chipset (puente norte).

¿Cómo se ve la GPU en una computadora?

Si la GPU se implementa como un chip separado, generalmente se le llama unidad de procesamiento de gráficos, y si la GPU es parte de una unidad central de procesamiento o chipset, entonces a menudo se usa el término gráficos integrados o gráficos integrados para referirse a ella.

En algunos casos, el término GPU se refiere a una tarjeta de video, lo cual no es del todo cierto, ya que la GPU es precisamente el chip (procesador gráfico) que procesa los gráficos, y la tarjeta de video es todo el dispositivo responsable de procesar los gráficos. La tarjeta de video consta de un procesador gráfico, memoria, tiene su propia placa y BIOS.

En otras palabras, GPU es un procesador de gráficos, que es un chip de silicio en una placa separada (tarjeta de video). GPU también puede entenderse como un módulo integrado en la unidad central de procesamiento (el chip principal de una computadora). En ambos casos, la GPU se encarga del procesamiento de gráficos.

En las condiciones modernas, la GPU se utiliza a menudo no solo para el procesamiento de gráficos, sino también para resolver otras tareas que pueden procesarse con una GPU de manera más eficiente que con una CPU. Por ejemplo, las GPU se utilizan para codificación de vídeo, aprendizaje automático y cálculos científicos.

Cómo saber qué GPU hay en tu computadora

Los usuarios suelen estar interesados ​​en saber qué GPU se utiliza en su computadora. Al mismo tiempo, el término GPU suele referirse a una tarjeta de vídeo. Esto se debe al hecho de que los usuarios suelen tratar con la tarjeta de vídeo en su conjunto y no específicamente con la GPU. Por ejemplo, el nombre de la tarjeta de video es necesario para instalar los controladores adecuados y verificar los requisitos mínimos para juegos de computadora. Mientras que el usuario casi nunca necesita nombrar la GPU.

Como resultado, debería abrirse la ventana del Administrador de dispositivos. Aquí, en la sección "Adaptadores de video", se indicará el nombre de la tarjeta de video.

Pero la opción del administrador de dispositivos no es la más confiable. Si no ha instalado los controladores para la tarjeta de video, es posible que el sistema no la reconozca y no habrá información sobre su nombre en el administrador de dispositivos. En este caso, es mejor recurrir a programas de terceros. Por ejemplo, puede instalar un programa que mostrará toda la información posible sobre la tarjeta de video instalada. Por ejemplo, en GPU-Z, el nombre de la tarjeta de video se puede encontrar en la línea "Nombre" en la parte superior de la ventana del programa. La siguiente captura de pantalla muestra el nombre de la tarjeta de video, es NVIDIA GTX GeForce 950.

También en GPU-Z puede encontrar el nombre de la propia GPU (unidad de procesamiento de gráficos). Por ejemplo, la siguiente captura de pantalla muestra que la tarjeta de video NVIDIA GTX GeForce 950 está basada en la GPU GM206.

temperatura de la GPU

La GPU es uno de los componentes informáticos más populares. Al igual que la CPU, la GPU genera mucho calor y debe disiparse de manera eficiente. De lo contrario, la GPU comenzará a sobrecalentarse, lo que provocará una disminución del rendimiento, fallos de funcionamiento, sobrecargas de la computadora e incluso averías.

Puede averiguar la temperatura de la GPU utilizando programas especiales. Por ejemplo, puedes utilizar lo que ya hemos mencionado. Si va a la pestaña "Sensores" en el programa GPU-Z, puede obtener información sobre el estado actual de la tarjeta de video. Aquí se indicará la frecuencia de la GPU, su carga, temperatura y otros parámetros.

Si desea verificar no solo la temperatura de la GPU, sino también las temperaturas de otros componentes de la computadora, entonces es conveniente utilizar el programa. Este programa muestra temperaturas, frecuencias, carga y otros parámetros para todos los componentes a la vez.

Después de comprobar la temperatura, a menudo surge la pregunta. No hay una respuesta exacta a esta pregunta, ya que diferentes GPU tienen diferentes límites de temperatura que pueden tolerar sin consecuencias. Pero, En promedio, la temperatura normal de la GPU es:

• hasta 55 °C en modo inactivo;
• hasta 80 °C bajo carga;

Si la temperatura de su GPU supera estos límites, se puede considerar sobrecalentamiento. En este caso, es necesario mejorar la refrigeración del chip gráfico para que estos valores vuelvan a la normalidad.

Si es necesario, entonces debes comenzar quitando el polvo que se ha acumulado en su radiador. Si el radiador está muy obstruido con polvo, esto puede aumentar la temperatura de la GPU entre 5 y 10 grados. Si simplemente limpiar el radiador no ayuda, entonces es necesario reemplazar la pasta térmica. Como último recurso, puedes mejorar la ventilación de la carcasa del ordenador añadiendo varios ventiladores para que entren y salgan aire.

Hola amigos.

¿Te gusta jugar juegos realistas en tu computadora? ¿O ver una película con calidad en la que cada pequeño detalle sea claramente visible? Esto significa que debes entender qué es una gpu en una computadora. ¿No sabes nada sobre él? Mi artículo te ayudará a deshacerte de este malentendido ;-).

GPU no es una tarjeta de video

Una combinación de letras desconocida para muchos implica el concepto de “unidad de procesamiento gráfico”, que en nuestro idioma significa procesador gráfico. Es él quien se encarga de reproducir la imagen en tu hardware, y cuanto mejores sean sus características, mejor será la imagen.

¿Siempre has pensado que se realizan estas funciones? Por supuesto, tienes razón, pero es un dispositivo complejo y su componente principal es el procesador de gráficos. Puede existir independientemente de la cámara de vídeo. Hablaremos de esto un poco más tarde.

GPU: no confundir con CPU

A pesar de la similitud de las abreviaturas, no confundamos el tema de nuestra conversación con (Unidad Central de Procesamiento). Sí, son similares, tanto en nombre como en funciones. Este último también puede reproducir gráficos, aunque es más débil en este sentido. Aún así, se trata de dispositivos completamente diferentes.

Se diferencian en arquitectura. La CPU es un dispositivo multipropósito que es responsable de todos los procesos de la computadora. Para hacer esto, necesita varios, con la ayuda de los cuales procesa secuencialmente una tarea tras otra.

A su vez, la GPU se diseñó originalmente como un dispositivo especializado diseñado para realizar renderizado gráfico, procesar texturas e imágenes complejas a alta velocidad. Para ello, se equipó con una estructura multiproceso y varios núcleos para que pudiera trabajar con grandes cantidades de información simultáneamente, en lugar de secuencialmente.

En vista de esta ventaja, los líderes entre los fabricantes de adaptadores de video han lanzado modelos en los que las GPU pueden convertirse en un reemplazo mejorado de la central. La marca nVidia llama a este dispositivo GTX 10xx, mientras que su principal competidor AMD lo llama RX.

Tipos de procesadores gráficos

Para que puedas navegar por el mercado de GPU, te sugiero que te familiarices con los tipos de este dispositivo:

• Discreto. Incluido en el adaptador de vídeo. Se conecta a la placa base mediante un conector especialmente designado (normalmente PCIe o AGP). Tiene su propia RAM. ¿Eres un jugador exigente o trabajas con editores gráficos complejos? Tome un modelo discreto.

• Integrado (IGP). Anteriormente estaba soldado a la placa base, ahora está integrado en el procesador central. Inicialmente, no era adecuado para jugar juegos realistas y programas con gráficos pesados, pero los nuevos modelos hacen frente a estas tareas. Sin embargo, tenga en cuenta que estos chips son algo más lentos porque no tienen RAM personal ni acceden a la memoria de la CPU.

• Procesamiento de gráficos híbridos. Esto es 2 en 1, es decir, cuando en el ordenador están instalados tanto el primer tipo como el segundo tipo de GPU. Dependiendo de las tareas que se realicen se incluye en el trabajo una u otra. Sin embargo, hay computadoras portátiles que pueden operar 2 tipos de dispositivos a la vez.
• Tipo externo. Como puede imaginar, se trata de un procesador de gráficos ubicado fuera de la computadora. La mayoría de las veces, este modelo es elegido por propietarios de computadoras portátiles a quienes les resulta difícil instalar una tarjeta de video discreta en su hardware, pero que realmente desean obtener gráficos decentes.

¿Cómo elegir?

Al elegir un adaptador de video, preste atención a las siguientes características:

• Frecuencia de reloj. Indicado en megahercios. Cuanto mayor sea el número, más información podrá procesar el dispositivo por segundo. Es cierto que no es lo único que influye en su desempeño. La arquitectura también importa.
• Número de unidades computacionales. Están diseñados para procesar tareas: sombreadores responsables de cálculos universales, geométricos, de píxeles y de vértices.

• Velocidad de llenado (tasa de llenado). Este parámetro puede indicarle qué tan rápido la GPU puede dibujar una imagen. Se divide en 2 tipos: píxel (tasa de relleno de píxeles) y textura (tasa de texel). El primero está influenciado por la cantidad de bloques ROP en la estructura del procesador, y el segundo, por las unidades de textura (TMU).

Normalmente, los últimos modelos de GPU tienen menos primeros bloques. Escriben los píxeles calculados por el adaptador de vídeo en buffers y los mezclan, lo que inteligentemente se llama mezcla. Las TMU realizan muestreo y filtrado de texturas y otra información necesaria para la construcción de escenas y cálculos generales.

Bloques geométricos

Antes nadie les prestaba atención, porque los juegos virtuales tenían una geometría simple. Este parámetro comenzó a tenerse en cuenta tras la aparición de la teselación en DirectX 11. ¿No sabes a qué me refiero? Vayamos en orden.

Es un entorno (un conjunto de herramientas) para escribir juegos. Para que os hagáis una idea del tema, diré que la última versión del producto es la número 12, que se lanzó en 2015.

La teselación es la división de un avión en partes para llenarlas de nueva información, lo que aumenta el realismo del juego.

Por tanto, si quieres sumergirte de lleno en la atmósfera de Metro 2033, Crysis 2, HAWX 2, etc., ten en cuenta el número de bloques geométricos a la hora de elegir una GPU.

Memoria

¿Estás pensando en comprar una nueva tarjeta de vídeo? Esto significa que debes tener en cuenta algunas características más de la RAM:

• Volumen. La importancia de la RAM está algo sobrevalorada, ya que no sólo su capacidad, sino también su tipo y propiedades inciden en el rendimiento de la tarjeta.
• Ancho de neumáticos. Este es un parámetro más significativo. Cuanto más amplia, más información podrá enviar la memoria al chip y viceversa en un tiempo determinado. Se requiere un mínimo de 128 bits para jugar.
• Frecuencia. También determina el rendimiento de la RAM. Pero tenga en cuenta que la memoria con un bus de 256 bits y una frecuencia de 800 (3200) MHz funciona de manera más productiva que con 128 bits a 1000 (4000) MHz.
• Tipo. No lo cargaré con información innecesaria, pero solo nombraré los tipos óptimos para hoy: estos son GDDR de tercera y quinta generación.

Un poco sobre enfriamiento

¿Estás pensando en instalar un chip potente? Ocúpese inmediatamente del enfriamiento adicional en forma de radiadores, refrigeradores y, si va a exprimir regularmente todos los jugos del dispositivo, puede pensar en un sistema líquido.

En general, vigile la temperatura de su dispositivo de vídeo. El programa puede ayudarte con esto. GPU-Z etc., que además de este parámetro te contará todo sobre el dispositivo.

Por supuesto, las tarjetas de video modernas están equipadas con un sistema de protección que parece evitar el sobrecalentamiento. El límite de temperatura es diferente para diferentes modelos. La temperatura media es de 105 °C, después de lo cual el adaptador se apaga solo. Pero es mejor cuidar su costoso dispositivo y proporcionarle refrigeración auxiliar.

Buenos días a todos, mis queridos amigos e invitados de mi blog. Hoy me gustaría hablar un poco sobre el hardware de nuestras computadoras. Por favor, dígame, ¿ha oído hablar de una GPU? Resulta que muchas personas escuchan esta abreviatura por primera vez.

Por trivial que parezca, hoy vivimos en la era de la tecnología informática y, a veces, es difícil encontrar a una persona que no tenga idea de cómo funciona una computadora. Así, por ejemplo, basta con que alguien se dé cuenta de que la computadora funciona gracias a la unidad central de procesamiento (CPU).

Alguien irá más allá y descubrirá que también existe una determinada GPU. Una abreviatura tan intrincada, pero similar a la anterior. Entonces, averigüemos qué es una GPU en una computadora, cómo son y qué diferencias tiene con la CPU.

Poca diferencia

En palabras simples, GPU es una unidad de procesamiento de gráficos, a veces se la llama tarjeta de video, lo cual es en parte un error. Una tarjeta de video es un dispositivo componente listo para usar, que incluye el procesador que estamos describiendo. Es capaz de procesar comandos para generar gráficos tridimensionales. Vale la pena señalar que es un elemento clave para ello; de su potencia dependen el rendimiento y las diversas capacidades del sistema de vídeo en su conjunto.

La GPU tiene sus propias características distintivas en comparación con su homóloga de CPU. La principal diferencia radica en la arquitectura sobre la que está construido. La arquitectura de la GPU está diseñada de tal manera que le permite procesar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. La CPU, a su vez, procesa datos y tareas de forma secuencial. Naturalmente, esta característica no debe tomarse como un inconveniente.

Tipos de GPU

No existen muchos tipos de procesadores gráficos, uno de ellos se llama discreto y se utiliza en módulos separados. Un chip de este tipo es bastante potente, por lo que requiere un sistema de refrigeración de radiadores; en sistemas especialmente cargados, se puede utilizar refrigeración líquida.

Hoy podemos observar un paso importante en el desarrollo de componentes gráficos, esto se debe a la aparición de una gran cantidad de tipos de GPU. Si antes cualquier ordenador tenía que estar equipado con gráficos discretos para tener acceso a juegos u otras aplicaciones gráficas, ahora esta tarea puede realizarla un IGP, un procesador gráfico integrado.

Casi todas las computadoras (a excepción de los servidores), ya sean portátiles o de escritorio, ahora están equipadas con gráficos integrados. El propio procesador de vídeo está integrado en la CPU, lo que permite reducir significativamente el consumo de energía y el precio del propio dispositivo. Además, dichos gráficos pueden ser de otros subtipos, por ejemplo: discretos o híbridos-discretos.

La primera opción implica la solución más cara: soldar en la placa base o en un módulo móvil independiente. La segunda opción se llama híbrida por una razón; de hecho, utiliza una pequeña memoria de video, que está soldada en la placa, pero al mismo tiempo es capaz de expandirla usando RAM.

Naturalmente, estas soluciones gráficas no pueden competir con las tarjetas de vídeo discretas completas, pero ya muestran un rendimiento bastante bueno. En cualquier caso, los desarrolladores tienen margen para esforzarse; quizás esta solución sea el futuro.

Bueno, eso es probablemente todo lo que tengo. ¡Espero que te haya gustado el artículo! Espero verte de nuevo en mi blog. Buena suerte para ti. ¡Adiós!

Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) son un excelente ejemplo de cómo una tecnología diseñada para tareas de procesamiento de gráficos se ha extendido al campo no relacionado de la informática de alto rendimiento. Las GPU modernas están en el centro de muchos proyectos complejos de análisis de datos y aprendizaje automático. En nuestro artículo de revisión, veremos cómo los clientes de Selectel utilizan el hardware GPU y pensaremos en el futuro de la ciencia de datos y los dispositivos informáticos con profesores de la Escuela de Ciencia de Datos Yandex.

Las GPU han cambiado mucho en los últimos diez años. Además del enorme aumento de la productividad, se produjo una división de los dispositivos por tipo de uso. Por lo tanto, las tarjetas de video para sistemas de juegos domésticos y las instalaciones de realidad virtual se asignan en una dirección separada. Están apareciendo dispositivos potentes y altamente especializados: para sistemas de servidores, uno de los aceleradores líderes es el NVIDIA Tesla P100, diseñado específicamente para uso industrial en centros de datos. Además de las GPU, se están realizando activamente investigaciones en el campo de la creación de un nuevo tipo de procesador que imite el funcionamiento del cerebro. Un ejemplo es la plataforma de un solo chip Kirin 970 con su propio procesador neuromórfico para tareas relacionadas con redes neuronales y reconocimiento de imágenes.

Esta situación nos hace pensar en las siguientes preguntas:

• ¿Por qué se ha vuelto tan popular el campo del análisis de datos y el aprendizaje automático?
• ¿Cómo llegaron las GPU a dominar el mercado de hardware con uso intensivo de datos?
• ¿Qué investigación en análisis de datos será más prometedora en el futuro próximo?

Intentemos abordar estos problemas en orden, comenzando con los primeros procesadores de video simples y terminando con los dispositivos modernos de alto rendimiento.

Era de la GPU

Primero, recordemos qué es una GPU. La Unidad de procesamiento de gráficos es una unidad de procesamiento de gráficos ampliamente utilizada en sistemas de escritorio y servidores. Una característica distintiva de este dispositivo es su enfoque en la computación paralela masiva. A diferencia de las GPU, la arquitectura de otro módulo informático, la CPU (Unidad Central de Procesador), está diseñada para el procesamiento de datos secuencial. Si el número de núcleos en una CPU normal se mide en decenas, entonces en una GPU se cuentan en miles, lo que impone restricciones en los tipos de comandos ejecutados, pero proporciona un alto rendimiento informático en tareas que implican paralelismo.

Pinitos

El desarrollo de los procesadores de vídeo en sus primeras etapas estuvo estrechamente relacionado con la creciente necesidad de un dispositivo informático independiente para procesar gráficos bidimensionales y tridimensionales. Antes de la llegada de los circuitos controladores de video separados en los años 70, la salida de imágenes se realizaba mediante el uso de lógica discreta, lo que influía en un mayor consumo de energía y grandes tamaños de placas de circuito impreso. Los microcircuitos especializados permitieron separar el desarrollo de dispositivos diseñados para trabajar con gráficos en una dirección separada.

El siguiente acontecimiento revolucionario fue la aparición de una nueva clase de dispositivos más complejos y multifuncionales: los procesadores de vídeo. En 1996, 3dfx Interactive lanzó el chipset Voodoo Graphics, que rápidamente capturó el 85% del mercado de vídeo dedicado y se convirtió en el líder en gráficos 3D en ese momento. Después de una serie de decisiones fallidas por parte de la dirección de la empresa, incluida la compra del fabricante de tarjetas de vídeo STB, 3dfx perdió su liderazgo ante NVIDIA y ATI (más tarde AMD) y en 2002 se declaró en quiebra.

Computación GPU general

En 2006, NVIDIA anunció la línea de productos de la serie GeForce 8, que marcó el comienzo de una nueva clase de dispositivos diseñados para la computación de unidades de procesamiento de gráficos generales (GPGPU). Durante el desarrollo, NVIDIA llegó a comprender que una mayor cantidad de núcleos que funcionan a frecuencias más bajas son más eficientes para cargas de trabajo paralelas que una pequeña cantidad de núcleos de mayor rendimiento. Los procesadores de vídeo de nueva generación han proporcionado soporte informático paralelo no sólo para procesar transmisiones de vídeo, sino también para problemas asociados con el aprendizaje automático, el álgebra lineal, la estadística y otros problemas científicos o comerciales.

Líder reconocido

Las diferencias en la asignación inicial de tareas para la CPU y la GPU dieron lugar a diferencias significativas en la arquitectura de los dispositivos: alta frecuencia versus multinúcleo. Para las GPU, esto creó un potencial informático que ahora se está aprovechando plenamente. Los procesadores de vídeo con una cantidad impresionante de núcleos de procesamiento más débiles hacen un excelente trabajo con la computación paralela. El procesador central, históricamente diseñado para manejar tareas secuenciales, sigue siendo el mejor en su campo.

Como ejemplo, comparemos los valores de rendimiento del procesador central y gráfico al realizar una tarea común en redes neuronales: multiplicar matrices de alto orden. Seleccionaremos los siguientes dispositivos para realizar pruebas:

• UPC. Intel Xeon E5-2680 v4: 28 subprocesos con HyperThreading, 2,4 GHZ;
• GPU NVIDIA GTX 1080 – 2560 núcleos CUDA, 1607 Mhz, 8 GB GDDR5X.

Usemos un ejemplo de cálculo de la multiplicación de matrices en CPU y GPU en Jupyter Notebook:

En el código anterior, medimos el tiempo que llevó calcular matrices del mismo orden en la CPU o GPU ("Tiempo de ejecución"). Los datos se pueden presentar en forma de gráfico en el que el eje horizontal muestra el orden de las matrices multiplicadas y el eje vertical muestra el tiempo de ejecución en segundos:

La línea del gráfico resaltada en naranja muestra el tiempo que lleva crear datos en la RAM normal, transferirlos a la memoria de la GPU y luego calcularlos. La línea verde muestra el tiempo que lleva calcular los datos que ya se generaron en la memoria de la tarjeta de video (sin transferir desde la RAM). El azul muestra el tiempo de conteo en la CPU. Las matrices de orden inferior a 1000 elementos se multiplican en la GPU y la CPU casi al mismo tiempo. La diferencia en el rendimiento es claramente visible con matrices mayores de 2000 por 2000, cuando el tiempo de cálculo en la CPU salta a 1 segundo, mientras que la GPU permanece cerca de cero.

Los problemas más complejos y prácticos se pueden resolver de forma más eficaz en un dispositivo con GPU que sin ellas. Dado que los problemas que nuestros clientes resuelven con el hardware GPU son tan variados, decidimos descubrir cuáles son los casos de uso más populares.

¿Quién en Selectel vive bien con una GPU?

La primera opción que inmediatamente me viene a la mente y resulta ser la suposición correcta es la minería, pero es interesante notar que algunos la utilizan como forma auxiliar para cargar el equipo al “máximo”. En el caso de alquilar un servidor dedicado con tarjetas de video, el tiempo libre de cargas de trabajo se utiliza para minar criptomonedas que no requieren instalaciones especializadas (granjas) para su obtención.

Las tareas relacionadas con el procesamiento gráfico y la renderización, que ya se han vuelto clásicas hasta cierto punto, siempre encuentran su lugar en los servidores Selectel con aceleradores de gráficos. El uso de equipos de alto rendimiento para tales tareas le permite obtener una solución más efectiva que organizar estaciones de trabajo dedicadas con tarjetas de video.

Durante la conversación con nuestros clientes, también nos reunimos con representantes de la Escuela de Análisis de Datos Yandex, que utiliza el poder de Selectel para organizar entornos de aprendizaje de prueba. Decidimos obtener más información sobre lo que hacen los estudiantes y profesores, qué áreas del aprendizaje automático son populares ahora y qué le depara el futuro a la industria una vez que los jóvenes profesionales se unan a las filas de organizaciones líderes o lancen sus propias empresas emergentes.

Ciencia de datos

Probablemente no haya nadie entre nuestros lectores que no haya escuchado la frase "redes neuronales" o "aprendizaje automático". Descartando variaciones de marketing sobre el tema de estas palabras, el resultado final es una ciencia de datos emergente y prometedora.

El enfoque moderno para trabajar con datos incluye varias áreas principales:

• Grandes datos. El principal problema en este ámbito es la enorme cantidad de información que no se puede procesar en un único servidor. Desde el punto de vista del soporte de infraestructura, es necesario resolver los problemas de creación de sistemas de clúster, escalabilidad, tolerancia a fallas y almacenamiento de datos distribuidos;
• Tareas que requieren un uso intensivo de recursos (Aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otros). En este caso, se plantea la cuestión del uso de informática de alto rendimiento, que requiere una gran cantidad de RAM y recursos de procesador. En tales tareas se utilizan activamente sistemas con aceleradores de gráficos.

La línea entre las áreas de datos se está borrando gradualmente: las principales herramientas para trabajar con big data (Hadoop, Spark) están introduciendo soporte para la computación GPU, y las tareas de aprendizaje automático cubren nuevas áreas y requieren mayores volúmenes de datos. Los profesores y alumnos de la Escuela de Análisis de Datos nos ayudarán a comprenderlo con más detalle.

Es difícil sobreestimar la importancia del trabajo competente con datos y la implementación adecuada de herramientas analíticas avanzadas. Ni siquiera hablamos de big data, sus “lagos” o “ríos”, sino de interacción inteligente con la información. Lo que está sucediendo ahora es una situación única: podemos recopilar una amplia variedad de información y utilizar herramientas y servicios avanzados para un análisis en profundidad. Las empresas están implementando este tipo de tecnologías no sólo para obtener análisis avanzados, sino también para crear un producto único en cualquier industria. Es este último punto el que da forma y estimula en gran medida el crecimiento de la industria del análisis de datos.

Nueva dirección

La información nos rodea por todas partes: desde registros de empresas de Internet y transacciones bancarias hasta lecturas en experimentos en el Gran Colisionador de Hadrones. La capacidad de trabajar con estos datos puede generar ganancias millonarias y proporcionar respuestas a preguntas fundamentales sobre la estructura del Universo. Por lo tanto, el análisis de datos se ha convertido en un área de investigación separada entre las comunidades científica y empresarial.

La Escuela de Análisis de Datos forma a los mejores especialistas y científicos especializados que en el futuro se convertirán en la principal fuente de desarrollo científico e industrial en esta área. El desarrollo del sector también nos afecta como proveedor de infraestructura: cada vez más clientes solicitan configuraciones de servidores para tareas de análisis de datos.

Las características específicas de las tareas a las que se enfrentan nuestros clientes determinan qué equipos debemos ofrecerles y en qué dirección debemos desarrollar nuestra línea de productos. Junto con Stanislav Fedotov y Oleg Ivchenko, encuestamos a estudiantes y profesores de la Escuela de Análisis de Datos y descubrimos qué tecnologías utilizan para resolver problemas prácticos.

Tecnologías de análisis de datos

Durante la formación, los estudiantes pasan de los conceptos básicos (matemáticas superiores básicas, algoritmos y programación) a las áreas más avanzadas del aprendizaje automático. Recopilamos información sobre aquellos que utilizan servidores con GPU:

• Aprendizaje profundo;
• Aprendizaje por refuerzo;
• Visión por computadora;
• Procesamiento automático de textos.

Los estudiantes utilizan herramientas especializadas en sus tareas docentes e investigaciones. Algunas bibliotecas están diseñadas para reducir los datos al formato requerido, otras están diseñadas para trabajar con un tipo específico de información, como texto o imágenes. El aprendizaje profundo es una de las áreas más complejas del análisis de datos y hace un uso extensivo de las redes neuronales. Decidimos averiguar qué marcos utilizan profesores y estudiantes para trabajar con redes neuronales.

Las herramientas presentadas cuentan con distintos niveles de apoyo por parte de sus creadores, pero, sin embargo, continúan utilizándose activamente con fines educativos y laborales. Muchos de ellos requieren de un hardware potente para procesar las tareas en un plazo de tiempo adecuado.

Mayor desarrollo y proyectos.

Como cualquier ciencia, la dirección del análisis de datos cambiará. Las experiencias que los estudiantes adquieran hoy sin duda influirán en los desarrollos futuros. Por lo tanto, vale la pena señalar especialmente la alta orientación práctica del programa: algunos estudiantes, durante o después de sus estudios, comienzan a realizar prácticas en Yandex y aplican sus conocimientos en servicios reales (búsqueda, visión por computadora, reconocimiento de voz y otros).

Hablamos sobre el futuro del análisis de datos con profesores de la Escuela de Análisis de Datos, quienes compartieron con nosotros su visión para el desarrollo de la ciencia de datos.

De acuerdo a Vlada Shakhuro, profesor del curso “Análisis de imágenes y vídeos”, las tareas más interesantes en visión por ordenador son garantizar la seguridad en lugares concurridos, conducir un vehículo no tripulado y crear una aplicación mediante realidad aumentada. Para solucionar estos problemas es necesario poder analizar cualitativamente datos de vídeo y, en primer lugar, desarrollar algoritmos de detección y seguimiento de objetos, reconocimiento facial de una persona y reconstrucción tridimensional de la escena observada. Maestro Víctor Lempitsky, que imparte el curso "Aprendizaje profundo", destaca específicamente los codificadores automáticos, así como las redes generativas y adversarias, en su campo.

Uno de los mentores de la Escuela de Análisis de Datos comparte su opinión sobre la difusión y el inicio del uso masivo del aprendizaje automático:

“El aprendizaje automático está pasando de ser el dominio exclusivo de unos pocos investigadores obsesivos a convertirse en una herramienta más para el desarrollador promedio. Anteriormente (por ejemplo, en 2012), la gente escribía código de bajo nivel para entrenar redes convolucionales en un par de tarjetas de video. Ahora cualquiera puede, en cuestión de horas:

• descargar los pesos de una red neuronal ya entrenada (por ejemplo, en keras);
• Úselo para encontrar una solución a su problema (ajuste fino, aprendizaje sin complicaciones);
• Insértelo en su sitio web o aplicación móvil (tensorflow / caffe 2).

Muchas grandes empresas y nuevas empresas ya se han beneficiado de esta estrategia (por ejemplo, Prisma), pero aún quedan muchos más problemas por descubrir y resolver. Y tal vez todo este asunto de la máquina y el aprendizaje profundo algún día se vuelva tan común como lo son ahora Python o Excel”.

Hoy en día nadie puede predecir con precisión la tecnología del futuro, pero cuando existe un determinado vector de movimiento, se puede entender lo que se debe estudiar ahora. Y hay muchas oportunidades para esto en el mundo moderno.

Oportunidades para principiantes

El estudio del análisis de datos está limitado por altos requisitos para los estudiantes: amplio conocimiento de matemáticas y algoritmos, habilidades de programación. Las tareas de aprendizaje automático verdaderamente serias ya requieren equipo especializado. Y para quienes quieran conocer más sobre el componente teórico de la ciencia de datos, la Escuela de Análisis de Datos, junto con la Escuela Superior de Economía, lanzaron un curso online “”.

En lugar de una conclusión

El crecimiento del mercado de GPU está impulsado por el creciente interés en las capacidades de dichos dispositivos. Las GPU se utilizan en sistemas de juegos domésticos, tareas de renderizado y procesamiento de vídeo, y donde se requiere informática general de alto rendimiento. La aplicación práctica de las tareas de minería de datos penetrará cada vez más profundamente en nuestra vida diaria. Y la ejecución de dichos programas se realiza de manera más eficiente utilizando la GPU.

Agradecemos a nuestros clientes, así como a profesores y estudiantes de la Escuela de Análisis de Datos por la elaboración conjunta del material, e invitamos a nuestros lectores a conocerlos mejor.

Y para aquellos experimentados y sofisticados en el campo del aprendizaje automático, análisis de datos y más, ofrecemos Selectel para alquilar equipos de servidor con aceleradores de gráficos: desde una simple GTX 1080 hasta Tesla P100 y K80 para las tareas más exigentes.

Hola, chicos. Hoy hablaremos sobre la velocidad de la GPU; te diré en palabras sencillas qué es. Bueno, antes que nada, veamos el nombre en sí, GPU es un procesador de gráficos o, en pocas palabras, su tarjeta de video, por cierto, significa Unidad de procesamiento de gráficos. La segunda palabra es Velocidad y significa velocidad. ¿Cuál es la conclusión? Velocidad de GPU significa la velocidad de la tarjeta de video.

¿Pero qué significa la velocidad de la tarjeta de video? Entonces pensé... velocidad, como si no existiera tal cosa. Está la frecuencia de la tarjeta de video, es decir, el procesador gráfico. Y cuanto mayor sea esta frecuencia, más rápido funcionará la tarjeta de video.

Entré a Internet para aclarar un poco esta situación y.. esto es lo que descubrí, mira, encontré esta foto:

La imagen muestra un programa propietario de Asus, este es GPU Tweak II. Y según tengo entendido, el programa te permite cambiar los modos de video. Y mira, la imagen dice 122%, ¿no? ¿Qué quiere decir esto? Esto significa que la tarjeta de video funciona un 22% más productivamente de lo habitual. Es decir, una especie de acelerador para ti. Y a la derecha vemos inmediatamente la temperatura para que podamos ver cómo van las cosas allí, porque durante el overclocking la temperatura todavía aumenta.

Es decir, el primer caso real en el que puede haber GPU Speed ​​​​es un programa propietario para configurar una tarjeta de video, generalmente tiene todo tipo de modos, hay un modo de juego, un modo de oficina, un modo silencioso y tal vez algunos otros. Y parece que incluso puedes crear tu propio modo.

Aquí encontré otra foto, sigue siendo el mismo programa, pero cuesta 137%:

Y en la parte superior ves que está seleccionado el modo Gaming Mode, es decir, el modo de juego.

¿Es normal la velocidad de GPU 100?

Chicos, vi algunos mensajes en Internet, preguntan GPU Speed ​​​​100, ¿es normal o no? Bueno, aquí la pregunta no me queda del todo clara y debo admitir que no entiendo mucho las tarjetas de video... Pero hay una razón seria por la que decidí escribir.

Entonces, mire, cuando está inactiva, la tarjeta de video también puede reducir la frecuencia, tal como lo puede hacer el procesador. Miré en Internet y parece que puede hacerlo. Pero, ¿qué significa esto cuando la tarjeta de video está cargada al 100 por ciento cuando está inactiva? Pero aquí muchachos, no es tan simple. Puedo estar equivocado, pero no hay muchos programas que carguen la tarjeta de video y no, como es habitual, el procesador. Es decir, si un programa necesita energía, normalmente lleva su propio procesador, ¿no? Pero no la tarjeta de video, ciertamente no me refiero a los juegos... si el juego carga la tarjeta de video, entonces creo que es muy normal. ¿Pero sabes a qué me refiero? Bueno, hasta el punto de que podría ser… un minero. Hay virus que utilizan el poder del vídeo para sus propios fines. Algunos lo hacen descaradamente y por lo tanto se nota inmediatamente, mientras que otros usan sólo un poco de rendimiento y lo hacen de manera que pase desapercibido.

Una vez más, es decir, el virus no utiliza el procesador, como lo hacen la mayoría de los virus y programas comunes, sino principalmente la tarjeta de video. O más bien el procesador gráfico. Entonces extraen algo allí, como extraen algún tipo de bitcoins, ganan dinero o algo así, no está claro. Puede buscar en Internet sobre mineros, estos virus no son infrecuentes, hay muchos mensajes en Internet sobre algún proceso que carga la computadora sin ningún motivo.

En general, si la tarjeta de video está cargada al 100 por ciento durante el tiempo de inactividad, lo primero que haría es revisar la computadora en busca de virus. Para hacer esto, le aconsejo que utilice la utilidad Dr.Web CureIt, puede descargarla aquí (este es un sitio externo):

Por cierto, puedo estar equivocado... pero mira la foto:

Verá, donde está la velocidad de GPU, es 100%, pero donde está el uso de VRAM, es 1%. Repito, no entiendo mucho sobre las tarjetas de video, pero me parece que esta es una situación extraña cuando el procesador de gráficos está cargado al 100%, pero la memoria de video (esto es uso de VRAM) no se usa en absoluto. Esta situación me parece sospechosa.

¿Qué es la velocidad del ventilador de la GPU?

Fan Speed ​​significa velocidad del ventilador, esto se refiere a enfriamiento. Y si Fan Speed ​​​​GPU muestra porcentajes, esto significa cuánto está funcionando el sistema de enfriamiento de la tarjeta de video. Puede que no sean porcentajes, pero las RPM son el número de revoluciones del ventilador. Por ejemplo, un programa de AMD Radeon Settings y existe un indicador de este tipo, aunque solo la velocidad del ventilador, sin una GPU, en general, mira:

Pero el programa es nuevamente GPU Tweak II y hay Fan Speed ​​y, según tengo entendido, se puede ajustar en porcentaje:

Así son las cosas chicos, espero que la información les haya sido útil, pero si algo anda mal, ¡lo siento! ¡Buena suerte para ti y que todo te vaya bien!