Procesory: czym są CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC i FPGA?

Urządzenia cyfrowe, takie jak komputery, smartfony, tablety, telewizory, aparaty fotograficzne, konsole do gier wideo, zabawki i tym podobne, zawierają szeroką gamę komponentów. Pod ogólnym terminem „chip” można otworzyć inne podkategorie. Jednym z nich są procesory. Procesor ma za zadanie dokonywać obliczeń lub przetwarzać dane w określony sposób i wyświetlać wyniki. Procesory w różnych postaciach są stosowane jako układy scalone, pojedynczo lub jako część systemu jednoukładowego (SoC). Poniżej dowiesz się, jakie specjalne zadania mają CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC i FPGA.

Procesory do różnych lub pojedynczych zadań: Czym są CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC i FPGA? Tutaj znajdziesz informacje o zadaniach i zastosowaniu chipów i systemów. Dowiesz się także czym jest SoC.
Procesory do różnych lub pojedynczych zadań: Czym są CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC i FPGA? Tutaj znajdziesz informacje o zadaniach i zastosowaniu chipów i systemów. Dowiesz się także czym jest SoC.

Główny procesor: co to jest procesor?

Procesor (Cgłupkowaty Pprzetwarzanie Unit) to centralny procesor lub jednostka centralna systemu komputerowego. Jest głównym elementem wielu komputerów, serwerów i innych urządzeń codziennego użytku, odpowiedzialnym za wykonywanie poleceń i przetwarzanie danych. Procesor interpretuje dane i wykonuje polecenia wydawane przez aplikacje i system operacyjny.

Do najważniejszych funkcji procesora należą:

  • Wykonanie polecenia: Procesor wykonuje instrukcje zapisane w języku maszynowym, przy czym każda instrukcja reprezentuje określoną akcję.
  • Przetwarzania danych: Procesor może wykonywać operacje arytmetyczne i logiczne na wartościach i danych. Obejmuje to operacje dodawania, odejmowania, mnożenia, dzielenia i porównywania.
  • sterowniczy: Procesor kontroluje przepływ danych w systemie komputerowym. Wyznacza tempo wykonywania poleceń i synchronizuje kolejność operacji.

Nowoczesne procesory składają się z wielu rdzeni, co pozwala im przetwarzać wiele zadań równolegle (architektura wielordzeniowa). Wydajność procesora komputerowego była kiedyś często mierzona w megahercach (MHz), a obecnie częściej jest mierzona w gigahercach (GHz), co oznacza liczbę cykli na sekundę. Inne czynniki wydajności, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze procesora, obejmują architekturę (x86, RISC-V lub ARM), rozmiar pamięci podręcznej i liczbę wątków.

Procesor specjalny: co to jest ASIC?

ASIC oznacza „AzastosowanieSspecyficzne Izintegrowane Circuit” (układ scalony dostosowany do konkretnego zastosowania). Ten procesor został specjalnie zaprojektowany i używany do określonego zastosowania lub zadania. W przeciwieństwie do zwykłych procesorów, takich jak CPU (jednostki centralne) lub GPU (jednostki przetwarzania grafiki), które nadają się do szerokiego zakresu zastosowań, układy ASIC są zaprojektowane tak, aby wyjątkowo wydajnie wykonywać określoną funkcję. Są one tworzone wyłącznie do obliczeń lub algorytmów. Układy ASIC instaluje się na przykład w ładowarkach USB i przełącznikach sieciowych. 

Niektóre cechy układów ASIC to:

  • Specjalny: Układy ASIC są dostosowane do konkretnego zadania lub aplikacji. Pozwala to na wysoką wydajność i wydajność związaną z tą konkretną funkcją, ale czyni ją mniej elastyczną w porównaniu do ogólnych procesorów.
  • efektywność: Ponieważ układy ASIC są dostosowane do konkretnego zadania, często mogą wykonać to zadanie znacznie wydajniej i szybciej niż procesory ogólnego przeznaczenia. Jest to szczególnie ważne w obszarach, w których prędkość i efektywność energetyczna mają kluczowe znaczenie.
  • Aplikacje: Układy ASIC są wykorzystywane w różnych obszarach, w tym w telekomunikacji, sprzęcie sieciowym, wydobywaniu kryptowalut (np. koparki ASIC dla Bitcoin), systemach wbudowanych i wielu innych specjalistycznych zastosowaniach.
  • Koszty rozwoju: Opracowywanie układów ASIC może być kosztowne i czasochłonne, ponieważ należy je dostosować do konkretnego zastosowania. To sprawia, że ​​układy ASIC są szczególnie przydatne w zastosowaniach, w których produkowane są duże ilości, a koszty można amortyzować poprzez masową sprzedaż.

Układy ASIC nie są tak elastyczne jak procesory CPU czy GPU, ale w przypadku zadań specjalistycznych i wymagających dużej mocy obliczeniowej mogą zapewnić doskonałą wydajność. Jeśli potrzebujesz specjalnej struktury procesora, ale chcesz go używać indywidualnie do różnych zastosowań, powinieneś wybrać układ FPGA.

Wyjątkowe, ale elastyczne: co to jest FPGA?

FPGA oznacza „Fpole-Pprogramowalny GJedliśmy Array” (programowalna przez użytkownika tablica bramek). Procesor ten, w przeciwieństwie do układów ASIC, jest programowalny. Oznacza to, że układ FPGA może zostać skonfigurowany przez użytkownika po wyprodukowaniu. Przykładowo tego typu procesory spotyka się w nowoczesnych rozwiązaniach do gier retro, które mają imitować różne konsole. FPGA może przenosić strukturę starego sprzętu, ale nie ogranicza się do symulacji konkretnego urządzenia, ale może na przykład służyć jako SNES, Sega Genesis, Sega Saturn lub podobny, w zależności od używanej gry. Z grubsza rzecz biorąc, układy FPGA plasują się pomiędzy procesorami i układami ASIC pod względem formy i funkcji. 

Niektóre cechy układów FPGA to:

  • programowalność: Układy FPGA są elastyczne i można je programować według potrzeb. Umożliwia to dostosowanie funkcjonalności obwodu po jego wyprodukowaniu. Jest to szczególnie przydatne, gdy zmieniają się wymagania lub gdy opracowywane są prototypy.
  • Bramy i połączenia: Układy FPGA składają się z matrycy programowalnych bloków logicznych (bramek) i zasobów routingu. Bloki te można łączyć ze sobą na różne sposoby, tworząc złożone obwody cyfrowe.
  • Aplikacje: Układy FPGA są wykorzystywane w różnych zastosowaniach, w tym w przetwarzaniu sygnałów, komunikacji bezprzewodowej, przetwarzaniu obrazu, w motoryzacji, sieciach i wielu innych. Są szczególnie przydatne w obszarach, w których ważna jest możliwość dostosowania, wydajność i przetwarzanie równoległe.
  • czas rozwoju: W porównaniu do układów ASIC, układy FPGA charakteryzują się krótszym czasem opracowywania, ponieważ można je programować po wyprodukowaniu i nie wymagają specjalnego dostosowywania do konkretnego zastosowania.

Chociaż układy FPGA mogą nie być tak wydajne w konkretnym zastosowaniu jak układy ASIC, oferują one zaletę programowalności i elastyczności, co czyni je odpowiednim wyborem w przypadku różnych scenariuszy rozwoju i prototypowania. Programiści mogą tworzyć i dostosowywać własną logikę cyfrową w celu implementacji określonych funkcji bez konieczności przeprojektowywania obwodów fizycznych.

Jednostka graficzna: Co to jest procesor graficzny?

Procesor graficzny (Ggrafika Pprzetwarzanie Unit) to wyspecjalizowany typ procesora odpowiedzialny głównie za przetwarzanie grafiki i danych obrazu w komputerze. W przeciwieństwie do procesora, który służy do celów ogólnych, procesor graficzny jest przeznaczony do równoległego przetwarzania dużych ilości danych. Pierwotnie procesory graficzne w postaci „kart graficznych” były przeznaczone głównie do wyświetlania grafiki 3D w grach wideo i aplikacjach grafiki komputerowej, ale z biegiem czasu przekształciły się w potężne akceleratory do szerokiego zakresu zadań wymagających intensywnych obliczeń.

Kluczowe cechy i funkcje procesora graficznego obejmują:

  • Przetwarzanie równoległe: W przeciwieństwie do sekwencyjnego przetwarzania danych przez procesor, procesor graficzny może wykonywać wiele operacji jednocześnie (równolegle). Jest to szczególnie korzystne w przypadku zadań wymagających jednoczesnego przetwarzania dużej ilości danych, takich jak edycja zdjęć i wideo lub obliczenia naukowe.
  • shader: Procesory graficzne używają specjalnych programów zwanych modułami cieniującymi do tworzenia złożonych efektów graficznych. Te moduły cieniujące można dostosowywać do różnych celów, w tym do symulacji światła i cieni, renderowania tekstur oraz innych efektów wizualnych i animacji.
  • CUDA i OpenCL: Wiele nowoczesnych procesorów graficznych obsługuje platformy takie jak CUDA (Compute Unified Device Architecture) firmy NVIDIA lub OpenCL (Open Computing Language), które umożliwiają programistom wykorzystanie mocy obliczeniowej procesora graficznego do celów ogólnych. Umożliwia to przyspieszenie aplikacji wykraczających poza zwykłe przetwarzanie grafiki, takich jak symulacje naukowe, uczenie maszynowe i wydobywanie kryptowalut.

Ogólnie rzecz biorąc, procesory graficzne stanowią potężne rozwiązanie dla aplikacji wymagających dużej mocy obliczeniowej, które mogą czerpać korzyści z równoległego przetwarzania dużych ilości danych. W poniższym filmie możesz zobaczyć uproszczoną reprezentację modelu przetwarzania obrazu przez procesor (wolno i w poszczególnych krokach) i procesor graficzny (szybko i poprzez ogólne tworzenie obrazu). Uproszczone przedstawienie powinno sprawić, że porównanie będzie zrozumiałe:

Zastosowanie sztucznej inteligencji: czym jest NPU?

Skrót NPU oznacza „Neuro Pprzetwarzanie Unit” (jednostka przetwarzania neuronowego). NPU to wyspecjalizowany komponent sprzętowy zaprojektowany w celu przyspieszenia zadań związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym, szczególnie tych związanych z sieciami neuronowymi.

Oto kilka ważnych cech NPU:

  • Sieci neuronowe: Jednostki NPU zaprojektowano tak, aby spełniały wyspecjalizowane potrzeby sieci neuronowych wykorzystywanych w wielu zastosowaniach sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie mowy, tłumaczenie maszynowe i inne złożone zadania związane z rozpoznawaniem wzorców.
  • Przetwarzanie równoległe: Sieci neuronowe wymagają intensywnych obliczeń, zwłaszcza operacji macierzowych i algebry liniowej. Jednostki NPU zaprojektowano tak, aby efektywnie przetwarzały te obliczenia równolegle, co skutkuje przyspieszeniem wykonywania modeli sztucznej inteligencji.
  • Przyspieszenie wnioskowania: Jednostki NPU są często wyspecjalizowane w przyspieszaniu operacji wnioskowania (stosowanie przeszkolonego modelu do nowych danych). Przykładem może być „Silnik neuronowy” w modelach Apple SoC, takich jak układ A w iPhonie lub układ M w komputerze Mac.
  • Efektywność energetyczna: Ponieważ sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych zastosowaniach, takich jak smartfony, urządzenia IoT i inne systemy wbudowane, efektywność energetyczna jednostek NPU jest często ważną cechą minimalizującą zużycie energii. Można ich jednak efektywnie używać w komputerach stacjonarnych podłączonych do sieci, aby zmniejszyć zużycie energii przez aplikacje AI.

Jednostki NPU są przykładem specjalistycznego sprzętu zaprojektowanego w celu zaspokojenia rosnącego zapotrzebowania na moc obliczeniową dla aplikacji AI. Można ich używać w różnych urządzeniach, od serwerów w chmurze, przez urządzenia brzegowe, po produkty konsumenckie, w celu optymalizacji wykonywania algorytmów AI. Jednym z przykładów jest „Neural Engine” firmy Apple.

Uczenie maszynowe: co to jest TPU?

TPU oznacza „Tchory Pprzetwarzanie Ugnida." Jest to specjalnie opracowany sprzęt firmy Google do uczenia maszynowego i obliczeń opartych na tensorach. TPU został zaprojektowany do szczególnie wydajnego wykonywania zadań TensorFlow, który jest szeroko stosowanym frameworkiem uczenia maszynowego typu open source.

Niektóre cechy TPU to:

  • Oparty na tensorze: TPU są specjalnie zoptymalizowane pod kątem przetwarzania tensorów. Tensory to wielowymiarowe struktury danych wykorzystywane w wielu zastosowaniach uczenia maszynowego, zwłaszcza w sieciach neuronowych.
  • efektywność: TPU są zaprojektowane tak, aby wykonywać obliczenia uczenia maszynowego wydajniej niż tradycyjne procesory lub procesory graficzne. Dzieje się tak dlatego, że mogą szczególnie szybko i efektywnie wykonywać pewne operacje, które są powszechne w algorytmach uczenia maszynowego.
  • TPU w chmurze Google: Google oferuje Cloud TPU, które umożliwiają programistom wykorzystanie mocy obliczeniowej TPU za pośrednictwem Google Cloud Platform. Umożliwia to uruchamianie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego w chmurze, oszczędzając koszty lokalnie stosowanego specjalistycznego sprzętu.
  • Aplikacje: TPU są używane w różnych zastosowaniach uczenia maszynowego, w tym w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka, tłumaczeniu i innych zadaniach wymagających intensywnych obliczeń sieci neuronowej.

Należy zauważyć, że TPU są specjalnie zoptymalizowane pod kątem obliczeń opartych na tensorach i są szczególnie skuteczne w zastosowaniach uczenia maszynowego. Dlatego w porównaniu do ogólnych procesorów i procesorów graficznych, TPU mogą zapewnić wyższą wydajność i efektywność energetyczną w tych konkretnych przypadkach użycia.

Przetwarzanie danych: Co to jest DPU?

Jako DPU (DAta Pprzetwarzanie Unit) ogólnie odnosi się do komponentu lub jednostki systemu komputerowego odpowiedzialnego za przetwarzanie (niektórych) danych. Mogą to być różnego rodzaju procesory lub specjalistyczny sprzęt przeznaczony do przetwarzania danych w określony sposób. Oto kilka możliwych interpretacji:

  • Ogólna jednostka przetwarzania danych: Termin DPU może być po prostu ogólną nazwą jednostki obliczeniowej odpowiedzialnej za przetwarzanie danych w komputerze lub innym systemie elektronicznym. Może to obejmować procesor (jednostkę centralną) lub inny typ procesora, który wykonuje instrukcje i przetwarza dane zgodnie z instrukcjami aplikacji.
  • Wyspecjalizowana jednostka przetwarzania danych: W niektórych przypadkach DPU może wskazywać wyspecjalizowaną jednostkę sprzętową zoptymalizowaną pod kątem określonych typów zadań przetwarzania danych. Może to być na przykład jednostka przeznaczona do przetwarzania danych graficznych, przetwarzania sygnałów lub uczenia maszynowego. Dlatego DPU może być używane jako termin ogólny dla procesorów graficznych, NPU, TPU i tym podobnych.
  • Jednostka przetwarzania danych sieciowych: W sieciach DPU może wskazywać jednostkę specjalnie zoptymalizowaną do przetwarzania danych w kontekście komunikacji sieciowej. Może to obejmować funkcje takie jak routing pakietów danych, przeprowadzanie kontroli bezpieczeństwa lub przetwarzanie analizy sieci. W sieciach do celów bezpieczeństwa IT można również zastosować „jednostkę przetwarzania głębokiej inspekcji pakietów”, która sprawdza pakiety danych i jest również nazywana w skrócie „DPU”.

Dokładny kontekst użycia tego terminu określa, o jaki rodzaj przetwarzania danych i rodzaj jednostki przetwarzającej chodzi. Jednak zazwyczaj DPU odnosi się do komponentu sprzętowego, który specjalizuje się w przetwarzaniu danych w ustalonej formie.

Komputer kwantowy: co to jest QPU?

Skrót QPU oznacza „Quantum Pprzetwarzanie Unit” (jednostka przetwarzania kwantowego). W przeciwieństwie do klasycznych komputerów, które opierają się na bitach mogących przyjmować stan 0 lub 1, komputery kwantowe wykorzystują kubity, które mogą znajdować się w superpozycji stanów. Dzięki temu komputery kwantowe mogą rozwiązywać określone problemy, takie jak niektóre aplikacje kryptograficzne lub złożone problemy optymalizacyjne, potencjalnie szybciej niż tradycyjne komputery.

Kilka ważnych punktów na temat QPU:

  • Superpozycja kwantowa: Kubity mogą reprezentować kilka stanów jednocześnie ze względu na stan superpozycji kwantowej. Otwiera to możliwość równoległego wykonywania niektórych obliczeń.
  • Splątanie: Kubity można splątać ze sobą w taki sposób, że stan jednego kubitu jest powiązany ze stanem innego kubitu. Pozwala to na silną korelację między kubitami, co może być przydatne w niektórych zastosowaniach.
  • Szyfrowanie kwantowe: Komputery kwantowe mogą być w stanie złamać systemy szyfrowania kwantowego, ale można je również wykorzystać do umożliwienia bezpiecznej komunikacji kwantowej.
  • Rozbudowa zamiast wymiany istniejącego sprzętu: Komputery kwantowe mają otwierać nowe obszary informatyki. Oprócz szyfrowania i deszyfrowania danych możliwe są również zastosowania złożonych symulacji. Jednak komputery kwantowe nie mają na celu zastąpienia obecnej technologii komputerowej w formie jej „superwersji”. Zatem każdy, kto liczy na dosłowny „skok kwantowy” w swojej konfiguracji do gier, będzie niestety rozczarowany.

Należy zauważyć, że komputery kwantowe znajdują się wciąż w fazie rozwoju i istnieje wiele wyzwań technicznych, które należy pokonać, zanim będą mogły zostać wykorzystane do ogólnych zastosowań. Termin QPU odnosi się do specjalnej jednostki przetwarzającej w komputerze kwantowym, która jest odpowiedzialna za wykonywanie obliczeń mechaniki kwantowej. Firmy i instytucje badawcze na całym świecie intensywnie pracują nad rozwojem komputerów kwantowych i QPU, aby poprawić wydajność i niezawodność tej technologii.

Wiele jednostek w jednym: czym jest SoC?

SoC oznacza „Ssystemonie dotyczy-Chip” (system na chipie). Jest to układ scalony, który łączy w jednym chipie kilka elementów i funkcji kompletnego systemu komputerowego – czyli kilka układów scalonych na jednej płytce krzemowej. Komponenty te mogą obejmować procesory, pamięć, interfejsy, moduły komunikacyjne i inne, które zazwyczaj są pojedynczo podłączane do płyty głównej (płyty głównej lub płyty logicznej) tradycyjnego komputera.

Niektóre ważne cechy SoC to:

  • Integracja: SoC integruje różne komponenty w jednym chipie, co oszczędza miejsce, przyspiesza wymianę danych i może poprawić efektywność energetyczną.
  • Efektywność energetyczna: Integrując komponenty w jednym chipie, można zminimalizować straty energii wynikające z komunikacji pomiędzy różnymi chipami.
  • ścisłość: Układy SoC są często dostępne w kompaktowych i małych obudowach, co czyni je idealnymi do stosowania w urządzeniach mobilnych, urządzeniach Internetu rzeczy (IoT), laptopach, minikomputerach i innych środowiskach o ograniczonej przestrzeni.
  • Aplikacje: Układy SoC są stosowane w różnych urządzeniach, w tym w smartfonach, tabletach, systemach wbudowanych, urządzeniach IoT, telewizorach Smart TV itp. Ze względu na ich efektywność energetyczną (i wysiłki Apple od 2020 r.) są one również coraz częściej stosowane w komputerach.
  • wszechstronność: Ponieważ układy SoC mogą integrować różne funkcje, są niezwykle wszechstronne i można je dostosować do szerokiego zakresu zastosowań. Możesz zapewnić wdrożenie nowoczesnych systemów operacyjnych i opracowanych dla nich aplikacji.

Przykłady układów SoC można znaleźć w firmie Apple, od komputerów Mac, iPadów i iPhone'ów, przez Apple Watch i Apple TV, aż po Studio Display i Vision Pro. Oprócz jednostki graficznej (CPU) chip M w komputerze Apple Mac zawiera między innymi: Można także znaleźć jednostkę graficzną (GPU), silnik neuronowy (NPU), silnik multimedialny (jednostka specjalizująca się w kodowaniu i dekodowaniu wideo) i tym podobne. Wykorzystuje się tu szeroką gamę procesorów, aby móc wykonywać różnorodne zadania tak szybko i efektywnie, jak to możliwe.

Podobał Ci się artykuł i czy instrukcje na blogu Ci pomogły? Wtedy byłbym szczęśliwy, gdybyś bloga poprzez stałe członkostwo będzie wspierać.

Napisz komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone * oznakowane

Na blogu Sir Apfelot znajdziesz porady, instrukcje i recenzje produktów Apple, takich jak iPhone, iPad, Apple Watch, AirPods, iMac, Mac Pro, Mac Mini i Mac Studio.

Promocje