1
Sự ra đời của tính toán GPU
AI032Lesson 2
00:00

Sự ra đời của GPU là một bước ngoặt mang tính cách mạng, được thúc đẩy bởi "yêu cầu thời gian thực": yêu cầu không thể thoả hiệp là phải hiển thị các cảnh 3D phức tạp trong khung thời gian $1/60^{th}$ giây (16,67ms). Trong khi các CPU tuân theo hướng phát triển đa lõi tối ưu cho việc thực thi tuần tự độ trễ thấp, thì họ đã gặp rào cản khi độ phân giải tăng lên.

1. Rào cản 16,67ms

Vào giữa những năm 90, ngành game đã rơi vào khủng hoảng. Một bộ vi xử lý tuần tự, chịu trách nhiệm xử lý AI và vật lý, không thể tính toán hàng triệu giá trị pixel đủ nhanh để duy trì chuyển động mượt mà. Điều này buộc phải tạo ra phần cứng chuyên dụng để chuyển tải khối lượng công việc lặp lại quy trình đồ họa.

2. Giao thoa dòng quét (SLI)

Trước khi có các mảng song song bên trong, 3dfx đã giới thiệu Giao thoa dòng quét (SLI). Bằng cách sử dụng hai card vật lý để tính toán luân phiên các dòng ngang, ngành công nghiệp đã chuyển hướng từ tốc độ xử lý luồng đơn sang hiệu suất "lực lượng thô" thuần túy.

TUẦN TỰ (CPU)Cổng hẹp một làn đườngSONG SONG (GPU/SLI)Hiệu suất phân tán

3. Hiệu suất so với độ trễ

Sự khởi nguồn của GPU ưu tiên diện tích silicon cho các đơn vị tính toán đơn giản hơn là dự đoán nhánh phức tạp. Triết lý "rộng và chậm" này cho phép GPU xử lý các phép toán lặp lại liên quan đến tam giác trong khi CPU tập trung vào logic không song song.

main.py
TERMINALbash — 80x24
> Ready. Click "Run" to execute.
>