GPU

Che cos'è un'unità di elaborazione grafica (GPU)?

Un'unità di elaborazione grafica, nota anche come processore grafico o GPU, è un tipo di circuito elettronico progettato per accelerare la grafica computerizzata e l'elaborazione delle immagini su una varietà di dispositivi, tra cui schede grafiche, schede madri, telefoni cellulari e personal computer (PC).

Le GPU possono eseguire rapidamente calcoli matematici, riducendo il tempo necessario a un computer per eseguire più programmi, una caratteristica che rende le GPU un importante fattore abilitante per tecnologie emergenti e future come il machine learning (ML), l'intelligenza artificiale (AI) e la blockchain.

Prima dell'invenzione delle GPU negli anni '90, i controller grafici nei PC e i controller per videogiochi si affidavano all'unità di elaborazione centrale (CPU) del computer per svolgere le loro attività. Dall'inizio degli anni '50, la CPU è stata il processore più importante in un computer, eseguendo tutte le istruzioni necessarie per eseguire un programma, come logica, controllo e input/output (I/O). Tuttavia, con l'avvento dei videogiochi personali e della progettazione assistita da computer (CAD) negli anni '90, il settore aveva bisogno di un modo più rapido ed efficiente per combinare i pixel in un breve periodo di tempo.

Nel 2007, Nvidia ha creato CUDA (Compute Unified Device Architecture), un software che ha dato agli sviluppatori accesso diretto alla potenza di calcolo parallelo delle GPU, consentendo alla tecnologia GPU di essere utilizzata in una gamma di applicazioni molto più ampia che mai. Gli anni 2010 hanno visto enormi progressi nella tecnologia GPU, forse i più importanti dei quali sono stati il ray tracing (che genera un'immagine al computer tracciando la direzione della luce dalla fotocamera) e i tensor core (progettati per abilitare il deep learning).

Grazie a questi progressi, le GPU hanno svolto un ruolo importante nell'accelerazione dell'IA e nei processori di deep learning, e hanno contribuito ad accelerare lo sviluppo di applicazioni di IA e ML. Oggi, oltre ad alimentare console di gioco e software di editing, le GPU alimentano capacità di calcolo all'avanguardia che sono fondamentali per molte organizzazioni.

Come funziona una GPU?

Le GPU odierne utilizzano molti multiprocessori per gestire tutte le diverse parti dell'attività che devono eseguire.

Le GPU dispongono di una propria memoria ad accesso rapido (RAM), un tipo specifico di memoria elettronica utilizzata per archiviare codice e dati a cui il chip può accedere e che può modificare secondo necessità. Le GPU avanzate spesso dispongono di RAM specificamente progettata per contenere le grandi quantità di dati necessarie per attività a elevata intensità di calcolo come l'editing grafico, il gaming o casi d'uso AI/ML.

Due memorie GPU popolari sono la Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory for Sixth Edition Graphics (GDDR6) e la GDDR6X di nuova generazione. GDDR6X consuma il 15 percento di energia in meno per bit trasferito rispetto a GDDR6, ma poiché GDDR6X è più veloce, consuma complessivamente più energia. Le iGPU possono essere integrate nella CPU di un computer, oppure inserite in uno slot accanto alla CPU e collegate tramite porte PCI Express. La iGPU può essere integrata nella CPU del computer o inserita in uno slot accanto alla CPU e collegata tramite una porta PCI Express.

Quali sono i diversi tipi di GPU? 

Esistono tre tipi di GPU: GPU discrete, GPU integrate e GPU virtuali.

GPU discreta: una GPU discreta, o dGPU, è un processore grafico indipendente dalla CPU del dispositivo, responsabile della ricezione e dell'elaborazione delle informazioni affinché il computer possa funzionare correttamente. Le GPU autonome sono generalmente utilizzate per applicazioni avanzate con requisiti specializzati, come l'editing video, la creazione di contenuti o il gaming di fascia alta. Sono chip distinti con connettori per schede separate, che di solito sono collegati alla CPU tramite uno slot dedicato. Una delle GPU discrete più utilizzate è il marchio Intel Arc, creato appositamente per il settore del gaming su PC.

GPU integrata: una GPU integrata o iGPU è incorporata nell'infrastruttura di un computer o dispositivo, di solito accanto alla CPU. Il design della GPU integrata è stato introdotto da Intel negli anni 2010. Successivamente, produttori come MSI, ASUS e Nvidia hanno compreso i grandi vantaggi derivanti dalla combinazione della GPU con la CPU (senza richiedere all'utente di aggiungere autonomamente la GPU tramite uno slot PCI Express), e così le GPU integrate sono diventate sempre più popolari. Oggi, le GPU integrate rimangono una scelta popolare per gli utenti di laptop, i gamer e altri utenti che eseguono programmi ad alta intensità di calcolo su PC.

GPU virtuale: una GPU virtuale ha la stessa funzionalità di una GPU discreta o integrata, ma senza l'hardware. Una GPU virtuale è semplicemente una versione software di una GPU creata per un'istanza cloud e può essere utilizzata per eseguire gli stessi carichi di lavoro di una GPU fisica. Inoltre, poiché non c'è hardware, le GPU virtuali sono più semplici e meno costose da mantenere rispetto ai prodotti fisici.

Qual è la differenza tra una GPU e una CPU?

CPU e GPU sono simili nella progettazione, ad esempio hanno molti core e transistor per l'elaborazione delle attività, ma le CPU sono più versatili delle GPU in termini di funzionalità. Le GPU tendono a concentrarsi su un singolo compito computazionale specifico, come l'elaborazione grafica o il machine learning.

La CPU è il cuore e il cervello di un sistema informatico o dispositivo. La CPU riceve istruzioni generali o richieste da un programma o da un'applicazione software riguardo a un'attività. Al contrario, la GPU esegue compiti più specifici, spesso riguardanti l'elaborazione rapida di immagini e video ad alta risoluzione. Per svolgere i suoi compiti, la GPU esegue costantemente complessi calcoli matematici necessari per il rendering grafico o per altre funzioni computazionalmente intensive.

Una delle maggiori differenze tra CPU e GPU è che le CPU tendono a utilizzare meno core e a eseguire le attività in ordine lineare, mentre le GPU hanno centinaia o persino migliaia di core e supportano l'elaborazione parallela, con conseguenti velocità di elaborazione fulminee.

Le prime GPU furono costruite per accelerare il rendering della grafica 3D, rendendo i film e le scene dei videogiochi più realistici e coinvolgenti. Il primo chip GPU, GeForce di Nvidia, fu rilasciato nel 1999 e fu rapidamente seguito da un periodo di rapida crescita che permise alle capacità delle GPU di espandersi in altri ambiti grazie alle loro capacità di elaborazione parallela ad alta velocità.

L'elaborazione parallela o calcolo parallelo è un tipo di calcolo che si basa su due o più processori per svolgere diversi sottoinsiemi di un'attività di calcolo complessiva. Prima dell'avvento delle GPU, i computer di vecchia generazione potevano eseguire un solo programma alla volta, spesso impiegando ore per completare un'attività. Le capacità di elaborazione parallela delle GPU consentono di eseguire molti calcoli o attività contemporaneamente, rendendole più veloci ed efficienti rispetto alle CPU presenti nei computer più vecchi.