Si tratta per questo motivo della componente principale a cui dovrai prestare attenzione quando scegli una scheda grafica.
Andando più in particolare, la GPU è un ottimo esempio di coprocessore. Cioè è un processore che funziona come supporto alla CPU di un computer, dedicandosi all’elaborazione e al rendering di immagini grafiche.
Dal momento che si tratta in entrambi i casi di microprocessori, ci sono diversi aspetti condivisi sia da una CPU che da una GPU:
- l’architettura formata da diversi core che hanno il compito di leggere le istruzioni ed effettuare le operazioni;
- la frequenza di clock con la quale viene compiuto un ciclo di istruzioni/operazioni, misurata tramite gli Hertz e i suoi multipli.
Tuttavia, sulla base di ciò che hanno in comune, emergono anche le differenze sostanziali fra unità di elaborazione centrale e grafica:
Laddove una CPU ha un’unica unità aritmetica e logica, una GPU ha diverse unità di calcolo:
- Stream Processors o CUDA Cores: seguono i calcoli su pixel e vertex;
- Texturing Memory Units: trattano le textures da applicare a ogni pixel;
- Raster Operations Pipelines: si occupano di anti-aliasing, blending e Z-buffer.
Infatti, in una CPU i diversi core si occupano di operazioni diverse e indipendenti le une dalle altre. Si tratta del sistema denominato MIMD: multiple instructions, multiple data.
Una GPU invece funziona secondo il sistema SIMD: single instruction, multiple data. In pratica, viene seguita una sola istruzione per volta ma tramite un sistema di calcolatori che lavorano in parallelo.
A seconda del produttore, queste piccole unità di calcolo vengono chiamate CUDA cores (nVidia GeForce) o Stream Processors (AMD Radeon). Da questo punto di vista, è un sistema molto funzionale perché divide il carico di lavoro migliorando l’efficienza.
Come funziona la GPU
Oggi, una GPU si occupa per lo più del rendering di immagini in 3D. Al contrario, è la CPU a dedicarsi dell’accelerazione 2D.
Quando è necessario elaborare un’immagine 3D, CPU e GPU si dividono il lavoro. La prima calcola le coordinate geometriche dei vertici dei poligoni che compongono le figure. La seconda si occupa di riempire le varie facce di questi poligoni e applicare altri effetti.
Diventa allora importante che non vi siano effetti bottleneck fra CPU e GPU. Le scarse prestazioni di una delle due non devono diventare un ostacolo per le prestazioni dell’altra.
Poco più sopra, ti dicevo che la GPU è un ottimo esempio di coprocessore per le funzioni dedicate che svolge all’interno di una scheda grafica e di un computer. Oggi, tuttavia, la GPU può anche essere utilizzata in generiche operazioni di elaborazioni dati.
Si tratta del GPGPU, ovvero il General Purpose Computing on GPU, nuova branca della ricerca che viene impiegata in settori diversi fra loro:
- ricerca geologica e petrolifera;
- rendering di immagini scientifiche;
- calcolo dell’andamento della borsa tramite i prezzi delle opzioni.
Come avrai potuto notare, da semplice processore grafico la GPU si è evoluta in una componente indispensabile per ogni computer.
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