Termin GPU oznacza Procesor Graficzny (od ang. graphics processing unit), pierwotnie zaprojektowany do przyspieszania renderowania grafiki w … no właśnie kartach graficznych, a karty graficzne jak wiadomo są kluczowe przy odtwarzaniu gier komputerowych. Czyli generalnie karty graficzne mają swoje 'osobiste’ procesory – GPU, podobnie jak laptopy czy komputery stacjonarne mają posiadają procesor, tzw. CPU (od ang. central processing unit). GPU i CPU funkcjonowały w takiej symbiozie: GPU odpowiadał za grafikę a CPU za funkcjonowanie komputera i jego systemów do czasu pojawienia się nisz jak kryptowaluty czy sztuczna inteligencja, które w pełni wykorzystały potencjał procesorów graficznych GPU. Nisze te przerodziły się w mainstreamy a firmy produkujące GPU z już gigantów przerodziły się w olbrzymów.
Nvidia, główny producent prcesorów graficznych stała się najbogatszą firmą na świecie pod względem kapitalizacji rynkowej. W czerwcu 2024 roku Nvidia przekroczyła wartość rynkową 3,34 biliona dolarów, wyprzedzając Microsoft i Apple. Firma osiągnęła ten sukces głównie dzięki rosnącemu zapotrzebowaniu na GPU i boomowi na sztuczną inteligencję, która trenuje swoje modele na serwerach opartych na Procesorach Graficznych. To właśnie rozwój sztucznej inteligencji (AI) wywindował znaczenie kart graficznych na nowy, niebotyczny poziom.
Dlaczego GPU jest idealne dla trenowania AI
GPU to wyspecjalizowany procesor stworzony do wykonywania skomplikowanych obliczeń niezbędnych przy renderowaniu obrazów. W przeciwieństwie do CPU (procesora centralnego), GPU jest zoptymalizowane do przetwarzania równoległego (pararelnego). Dzięki temu może wykonywać wiele obliczeń jednocześnie, co sprawia, że idealnie nadaje się do zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej, takich jak gry, montaż wideo, a przede wszystkim – trenowanie modeli sztucznej inteligencji.
Trenowanie AI wymaga ogromnej mocy obliczeniowej, a serwery oparte na CPU nie są wystarczająco wydajne do tego zadania. Oto kilka powodów, dlaczego GPU są preferowane:
Równoległe przetwarzanie
GPU mają setki lub tysiące rdzeni, które mogą przetwarzać wiele operacji jednocześnie. To jest kluczowe dla trenowania modeli AI, które wymagają przetwarzania ogromnych ilości danych równocześnie.
Wysoka przepustowość
GPU są zoptymalizowane pod kątem wysokiej przepustowości, co oznacza, że mogą przetwarzać duże ilości danych w krótkim czasie. To jest niezbędne dla skomplikowanych obliczeń matematycznych, które są podstawą trenowania AI.
Efektywność energetyczna
GPU są bardziej efektywne energetycznie w kontekście przetwarzania równoległego, co oznacza, że zużywają mniej energii na jednostkę przetworzonej pracy w porównaniu do CPU. GPU są bardziej wydajne, szybkie i energooszczędne w kontekście trenowania modeli AI w porównaniu do CPU.
GPU vs CPU
Chociaż zarówno GPU, jak i CPU są istotnymi elementami komputera, różnią się funkcjami. CPU, nazywane często „mózgiem” komputera, odpowiada za zarządzanie operacjami systemu i wykonywanie instrukcji. Świetnie radzi sobie z zadaniami jednowątkowymi.
GPU natomiast, dzięki swojej zdolności do przetwarzania tysięcy wątków jednocześnie (parallel), idealnie nadaje się do zadań, które można podzielić na wiele mniejszych obliczeń. Dlatego jest niezastąpione w zastosowaniach takich jak grafika 3D, symulacje naukowe, ale przede wszystkim – w trenowaniu modeli sztucznej inteligencji.
Sukces producentów GPU napędzany przez AI
Obecny wzrost popularności firm takich jak NVIDIA czy AMD jest bezpośrednio związany z rozwojem sztucznej inteligencji. Oto, dlaczego GPU stały się tak istotne:
- Sztuczna inteligencja (AI): Trening modeli AI wymaga potężnej mocy obliczeniowej, a GPU, z ich architekturą zoptymalizowaną do przetwarzania równoległego, okazały się idealnym narzędziem do tych zadań. To właśnie sztuczna inteligencja napędza obecnie popyt na karty graficzne bardziej niż jakikolwiek inny sektor.
- Branża gier komputerowych: Choć AI jest głównym motorem sukcesu GPU, nie można zapominać o rynku gier. Gracze zawsze potrzebowali potężnych kart graficznych, aby cieszyć się najnowszymi tytułami w wysokiej jakości obrazu.
- Kryptowaluty: GPU były także nieocenione w kopaniu kryptowalut, choć ten trend nieco osłabł w porównaniu do boomu z lat wcześniejszych. Nadal jednak karty graficzne odgrywają kluczową rolę w kryptowalutach, takich jak Ethereum.
- Centra danych: W centrach danych, które obsługują usługi w chmurze i zaawansowane obliczenia, GPU przyspieszają różnorodne zadania, od analizy danych po trenowanie AI.
Właśnie dzięki rosnącemu znaczeniu sztucznej inteligencji, firmy takie jak NVIDIA odnotowują ogromne wzrosty zarówno w popycie, jak i wartości akcji. Zastosowanie GPU wykracza daleko poza gry czy renderowanie grafiki – są one teraz kluczowe w napędzaniu rozwoju technologii AI.
GPU w komputerach i laptopach
Dla przeciętnego użytkownika domowego, GPU nadal odgrywa istotną rolę, zwłaszcza jeśli chodzi o gry czy montaż wideo. Jednak zarówno CPU, jak i GPU są potrzebne do wspólnej pracy – CPU zarządza systemem, podczas gdy GPU zajmuje się grafiką i zadaniami równoległymi. W komputerach osobistych oba układy współpracują, zwiększając ogólną wydajność.
Centra danych i farmy serwerów
Trening sztucznej inteligencji wymaga ogromnej infrastruktury. To właśnie centra danych wyposażone w potężne karty graficzne stanowią rdzeń obliczeń w AI. Te ogromne instalacje, czasem nazywane „farmami serwerów” (od ang. server farms) lub „klastrami obliczeniowymi” (od ang. server clusters), zapewniają moc potrzebną do przetwarzania ogromnych ilości danych, co z kolei przyspiesza rozwój AI.
W skrócie, sukces GPU napędza w głównej mierze sztuczna inteligencja, choć ich zastosowanie w kryptowalutach, grach i centrach danych wciąż ma duże znaczenie. Rozwój AI oraz zapotrzebowanie na moc obliczeniową sprawiają, że karty graficzne są teraz fundamentem nowoczesnych technologii.
Źródło: Wikipedia, opracowanie własne – redakcja TT. Zdjęcie otwierające: Microsoft Designer.
