رسومات على ورق
Eufemia
وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي دائرة إلكترونية يمكنها إجراء حسابات رياضية بسرعة عالية. تتطلب مهام الحوسبة مثل عرض الرسومات وتعلم الآلة (ML) وتحرير الفيديو تطبيق عمليات رياضية مماثلة على مجموعة بيانات كبيرة. يسمح تصميم GPU بإجراء نفس العملية على قيم بيانات متعددة بالتوازي. هذا يزيد من كفاءة المعالجة للعديد من المهام التي تتطلب الحوسبة المكثفة.
وحدة معالجة الرسومات (GPU) هي دائرة إلكترونية يُمكنها إجراء العمليات الحسابية الرياضية بسرعة عالية. تتطلب مهام الحوسبة مثل عرض الرسومات وتعلّم الآلة (ML) وتحرير الفيديو تطبيق عمليات رياضية مماثلة على مجموعة بيانات كبيرة. إن تصميم وحدة معالجة الرسومات (GPU) يسمح لها بإجراء نفس العملية على العديد من قيم البيانات بطريقة متوازية. هذا يزيد من كفاءة المعالجة للعديد من المهام كثيفة الحوسبة.
تعد وحدة معالجة الرسومات (GPU) ممتازةً في إجراء المعالجة المتوازية للأغراض العامة ولكن من الناحية التاريخية لم يكن هذا هو الحال دائمًا. كما يوحي الاسم تم تصميم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في البداية لمهمة واحدة محددة هي التحكم في عرض الصور.
قبل وحدة معالجة الرسومات (GPU) كان لدينا شاشات المصفوفة النقطية (dot matrix) التي ظهرت في الأربعينيات والخمسينيات من القرن العشرين. بعد ذلك ظهرت الشاشات المتجهة والنقطية (Vector and raster) وبعدها ظهرت الإصدارات الأولى من وحدات تحكم ألعاب الفيديو وأجهزة الكمبيوتر الشخصية. في ذلك الوقت قام جهاز غير قابل للبرمجة يسمى وحدة تحكم الرسومات بتنسيق العرض على الشاشة. في الوضع التقليدي اعتمدت وحدات تحكم الرسومات على وحدة المعالجة المركزية (CPU) في إجراء المعالجة على الرغم من أن بعضها كان يتضمن معالجات بلا رقائق.
وفي نفس الوقت تقريبًا كان هناك مشروع تصوير ثلاثي الأبعاد يسعى إلى إنتاج بكسل واحد على الشاشة باستخدام معالج واحد. كان الهدف هو إنتاج صورة تجمع بين عدة وحدات بكسل في مدة زمنية قصيرة. كان هذا المشروع هو نشأة وحدة معالجة الرسومات (GPU) كما نعرفها.
لم تظهر الإصدارات الأولى من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إلا في أواخر التسعينيات من القرن العشرين. كانت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هذه تستهدف أسواق الألعاب وأسواق التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD). قامت وحدة معالجة الرسومات (GPU) بدمج محرك عرض قائم على البرامج ومحرك تحويل وإنارة (T & L) مع وحدة تحكم الرسومات كل ذلك على رقاقة قابلة للبرمجة.
كانت Nvidia أول من سوّق وحدات معالجة الرسومات ذات الرقاقة الوحدة GeForce 256 وكان ذلك في عام 1999. كان العقدان الأول والثاني من القرن الحادي والعشرين بمثابة حقبة نمو في هذا المجال حيث اكتسبت وحدات معالجة الرسومات (GPUs) وظائف أخرى مثل تتبع الأشعة والتظليل الشبكي (mesh shading) وفسيفساء الأجهزة (hardware tessellation). وقد أدت تلك الوظائف إلى تحقيق مستوى متقدم بشكل متزايد من حيث إنتاج الصور وأداء الرسومات.
لم يكن الأمر كذلك حتى عام 2007 عندما قامت Nvidia بإصدار CUDA وهي طبقة برمجية تتيح إجراء المعالجة المتوازية على وحدة معالجة الرسومات. في هذا الوقت تقريبًا اتضحت الفاعلية القوية لوحدات معالجة الرسومات (GPUs) في أداء المهام فائقة التخصص. وعلى وجه التحديد فقد تفوقت في المهام التي تتطلب قدرًا كبيرًا من قوة المعالجة التي تسعى إلى تحقيق نتيجة معينة.
عندما قامت Nvidia بإصدار CUDA أتاحت برمجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) أمام جمهور أوسع. يُمكن للمطورين بعد ذلك برمجة تكنولوجيا وحدة معالجة الرسومات (GPU) مع جميع أنواع التطبيقات العملية المختلفة كثيفة الحوسبة. ازداد انتشار حوسبة وحدة معالجة الرسومات (GPU).
وحدات معالجة الرسومات (GPUs) هي رقاقة مطلوبة في سلسلة الكتل والتطبيقات الناشئة الأخرى. يزداد التوجه إليها في الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة (AI/ML).
يُمكن استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في مجموعة كبيرة من التطبيقات كثيفة الحوسبة من بينها تطبيقات التمويل واسع النطاق وتطبيقات الأنظمة الدفاعية والأنشطة البحثية. فيما يلي مجموعة من أشهر استخدامات وحدات معالجة الرسومات (GPUs) اليوم.
كانت الألعاب الشخصية هي أولى تطبيقات وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي تجاوزت تطبيقات الأعمال الكبيرة وتطبيقات العرض المرئي الحكومية. تم استخدام وحدات معالجة الرسومات في أجهزة الألعاب في الثمانينيات من القرن العشرين ولا تزال موجودةً في أجهزة الكمبيوتر ووحدات تحكم الألعاب الحالية. تعد وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ضروريةً للعرض الرسومي المعقد.
تُستخدم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في التطبيقات الاحترافية مثل الرسم بمساعدة الحاسوب (CAD) وتحرير الفيديو والإرشادات التفصيلية الخاص بالمنتجات والتفاعل معها والتصوير الطبي والتصوير الزلزالي. تُستخدم أيضًا في تطبيقات تحرير الصور والفيديو المعقدة والعرض المرئي الأخرى. يُمكن للتطبيقات المستندة إلى المتصفح أيضًا الاستفادة من وحدة معالجة الرسومات (GPU) من خلال مكتبات مثل WebGL.
تدريب نموذج تعلّم الآلة (ML) يتطلب قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة. يُمكن الآن تنفيذ التدريب على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للحصول على نتائج سريعة. على الرغم من أن تدريب نموذج على أجهزة مشتراة ذاتيًا قد يستغرق وقتًا طويلاً إلا أنه يمكنك تحقيق نتائج سريعة باستخدام وحدة معالجة رسومات سحابية.
العملات المشفرة مبنية على سلاسل الكتل. عادةً ما يعتمد نوع معين من سلسلة الكتل وهو إثبات العمل (PoW) بشكلٍ كبير على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) للتشغيل. أصبحت الدوائر المتكاملة محددة التطبيق (ASIC) وهي رقاقة مشابهة ولكنها مختلفة الآن بديلاً شائعًا لمعالجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) في سلسلة الكتل.
تعمل البراهين الخوارزمية الخاصة بسلسلة الكتل من النوع إثبات الحصة (PoS) على التخلص من الحاجة إلى كميات هائلة من قوة الحوسبة ولكن النوع إثبات العمل (PoW) لا يزال منتشرًا.
يُمكن من خلال وحدات معالجة الرسومات (GPUs) إنجاز جميع تطبيقات المحاكاة المتقدمة مثل تلك التطبيقات المستخدمة في الديناميكا الجزيئية والتنبؤ بالطقس والفيزياء الفلكية. تدعم وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أيضًا الكثير من التطبيقات في تصميم السيارات والمركبات الكبيرة بما في ذلك ديناميكا الموائع.
تحتوي وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الحديثة عادةً على عدد من المعالجات المتعددة. يحتوي كل منها على كتلة ذاكرة مشتركة بالإضافة إلى مجموعة من المعالجات والسجلات المقابلة. تحتوي وحدة معالجة الرسومات (GPU) نفسها على ذاكرة ثابتة بالإضافة إلى ذاكرة الجهاز الموجودة باللوحة المثبت بها وحدة معالجة الرسومات.
تعمل كل وحدة معالجة رسومات (GPU) بشكل مختلف قليلاً اعتمادًا على الغرض منها والشركة المصنعة لها ومواصفات الرقاقة والبرامج المستخدمة في تنسيق وحدة معالجة الرسومات (GPU). على سبيل المثال يسمح برنامج المعالجة المتوازية CUDA الذي تنتجه شركة Nvidia للمطورين ببرمجة وحدة معالجة الرسومات (GPU) على وجه التحديد مع مراعاة أي تطبيق معالجة متوازية للأغراض العامة.
268f851078