Le unit\u00e0 di elaborazione grafica, comunemente note come GPU, costituiscono parte integrante del moderno mondo digitale. Essendo un componente critico di un sistema informatico, sono progettati per manipolare e alterare rapidamente la memoria per accelerare la creazione di immagini in un frame buffer destinato all'output su un dispositivo di visualizzazione. In termini pi\u00f9 semplici, visualizzano immagini, animazioni e video sullo schermo. Data la loro capacit\u00e0 di eseguire operazioni parallele su pi\u00f9 insiemi di dati, vengono sempre pi\u00f9 utilizzati in una variet\u00e0 di calcoli non grafici.<\/p>\n
Il concetto di GPU fu introdotto per la prima volta negli anni '70. I primi videogiochi come Pong e Space Invaders richiedevano la creazione di hardware grafico per visualizzare le immagini su uno schermo. Questi erano rudimentali per gli standard odierni, capaci di visualizzare solo forme e colori semplici. A NVIDIA viene spesso attribuito il merito di aver lanciato la prima GPU, la GeForce 256, nel 1999. Questo \u00e8 stato il primo dispositivo etichettato come GPU in grado di eseguire autonomamente operazioni di trasformazione e illuminazione (T&L), che in precedenza era responsabilit\u00e0 della CPU.<\/p>\n
Nel corso del tempo, con i progressi tecnologici e l'aumento della domanda di grafica migliore, la GPU si \u00e8 evoluta notevolmente. Abbiamo assistito al progresso dagli acceleratori grafici 2D a funzioni fisse ai chip programmabili immensamente potenti utilizzati oggi, in grado di riprodurre ambienti 3D realistici in tempo reale.<\/p>\n
Le GPU sono progettate specificamente per essere efficienti nelle attivit\u00e0 che implicano la gestione di grandi blocchi di dati in parallelo, come il rendering di immagini e video. Raggiungono questa efficienza avendo migliaia di core in grado di gestire migliaia di thread contemporaneamente. In confronto, una tipica CPU potrebbe avere da due a 32 core. Questa differenza architetturale consente alle GPU di essere pi\u00f9 efficienti in attivit\u00e0 come il rendering di immagini, il calcolo scientifico e il deep learning, che richiedono l'esecuzione della stessa operazione su set di dati di grandi dimensioni.<\/p>\n
Le GPU sono generalmente divise in due categorie: integrate e dedicate. Le GPU integrate sono integrate nello stesso chip della CPU e condividono con essa la memoria. D'altra parte, le GPU dedicate sono unit\u00e0 separate con la propria memoria, chiamata Video RAM (VRAM).<\/p>\n
La GPU \u00e8 composta da varie parti, tra cui un'unit\u00e0 di memoria, un'unit\u00e0 di elaborazione e un'unit\u00e0 di input\/output (I\/O). Al centro di ogni GPU c'\u00e8 il Graphics Core, che consiste di centinaia o migliaia di core. Questi core sono ulteriormente raggruppati in unit\u00e0 pi\u00f9 grandi, spesso note come Streaming Multiprocessors (SM) nelle GPU NVIDIA o Compute Unit (CU) nelle GPU AMD.<\/p>\n
Quando arriva un'attivit\u00e0, la GPU la divide in sottoattivit\u00e0 pi\u00f9 piccole e le distribuisce tra i core disponibili. Ci\u00f2 consente l'esecuzione simultanea di attivit\u00e0, con tempi di completamento pi\u00f9 rapidi rispetto alla natura di elaborazione sequenziale delle CPU.<\/p>\n
Le caratteristiche principali delle moderne GPU includono:<\/p>\n
Esistono due tipi principali di GPU:<\/p>\n