Ключевые выводы
- Видеокарты — это специализированное оборудование, предназначенное для параллельной обработки в таких задачах, как рендеринг графики и научные исследования.
- Ключевые компоненты видеокарты включают ядро графического процессора, память графического процессора, VRM, интерфейсы дисплея и систему охлаждения.
- Современные графические процессоры имеют усовершенствованную архитектуру, обеспечивающую эффективную обработку, включая унифицированную архитектуру шейдеров, конвейерную обработку инструкций, иерархию кэша и многоуровневый параллелизм.
Чтобы понять, как работает видеокарта, необходимо углубиться в компоненты и процессы, которые позволяют этим устройствам отображать изображения, видео и анимацию на наших экранах. Видеокарта, часто называемая графическим процессором (GPU), представляет собой специализированное оборудование, предназначенное для ускорения создания и рендеринга изображений, видео и анимации. Он работает иначе, чем ЦП (центральный процессор), превосходно выполняя параллельную обработку. Это важно для таких задач, как рендеринг графики и других вычислений, требующих одновременной обработки множества операций.
3 причины, почему 2023 год стал колоссальным разочарованием для видеокарт
2023 год, выйдя из кризиса ГПУ, должен был принести глоток свежего воздуха. Это действительно принесло что-то новое, но не то, что мы ожидали.
Основные компоненты видеокарты
Видеокарта — это важнейшая аппаратная часть любого компьютера, без которой вывод изображения был бы невозможен. Он преобразует данные ЦП в изображения, которые можно отобразить на мониторе. Производительность и возможности видеокарты во многом зависят от ее основных компонентов, а именно:
- Ядро графического процессора (GPU): В основе каждой видеокарты лежит графический процессор, оптимизированный для ускорения рендеринга графики. Благодаря своей способности обрабатывать тысячи операций одновременно графический процессор превосходно справляется с задачами, требующими параллельной обработки. Это делает его незаменимым не только для игровых и визуальных приложений, но и для решения конкретных вычислительных задач в таких областях, как научные исследования и машинное обучение.
- Память графического процессора: Видеокарты оснащены специализированной памятью, известной как видеопамять (VRAM), которая оптимизирована для удовлетворения требований высокоскоростной обработки и рендеринга визуальных изображений с высокой пропускной способностью. VRAM используется для хранения текстур, буферов кадров и других важных данных, необходимых для рендеринга изображений, что напрямую влияет на скорость и качество создаваемой графики.
- ВРМ: Чтобы обеспечить высокое энергопотребление, высокопроизводительным видеокартам часто требуется больше энергии, чем может обеспечить материнская плата. Это приводит к необходимости прямого подключения питания от блока питания компьютера через один или несколько выделенных 8-контактных разъемов. Блок питания обеспечивает дополнительное питание по шине 12 В, которое затем преобразуется в напряжение ~1 В, необходимое для кристалла графического процессора, а также в различные другие напряжения, необходимые для таких компонентов, как память на карте. Это преобразование осуществляется модулем регулирования напряжения (VRM).
- Интерфейсы дисплея: Основная задача видеокарт — вывод визуализированных изображений на устройства отображения. Они оснащены различными выходными интерфейсами, такими как порты HDMI, DisplayPort, DVI и VGA. Эти интерфейсы позволяют подключаться к широкому спектру устройств отображения, включая мониторы, телевизоры и проекторы, удовлетворяя различные потребности и обеспечивая совместимость с различными технологиями отображения.
- Охлаждение: Высокопроизводительные видеокарты выделяют значительное количество тепла из-за интенсивной обработки данных. Чтобы противостоять этому, используется надежная система охлаждения, которая может включать радиаторы для рассеивания тепла, вентиляторы для циркуляции воздуха и, в некоторых случаях, решения для жидкостного охлаждения. Эти системы работают вместе, чтобы гарантировать работу графического процессора в безопасных температурных диапазонах, обеспечивая тем самым производительность и долговечность.
Каковы компоненты ядра графического процессора (GPU)?
Ядро графического процессора — это мозг всей графической операции вашего ПК, и есть несколько ключевых компонентов графического процессора, которые помогают ему успешно выполнять свою работу.
- Потоковые процессоры или ядра CUDA — это функциональные рабочие единицы в ядре графического процессора, предназначенные для выполнения операций шейдера FP32 и вычислительной работы, необходимой для рендеринга графики и других задач параллельной обработки. Обилие потоковых процессоров или ядер CUDA (в зависимости от вашего графического процессора) позволяет графическому процессору выполнять несколько операций одновременно. Чем больше этих ядер, тем быстрее графический процессор.
- Интерфейс памяти: Пропускная способность памяти графического процессора определяет скорость передачи данных между ядром графического процессора и видеопамятью. Это зависит от двух факторов: ширины интерфейса памяти (в битах) и скорости передачи данных VRAM (измеряется в Гбит/с). Пропускная способность, измеряемая в ГБ/с, рассчитывается путем умножения ширины шины на скорость передачи и последующего деления на 8 бит на байт. Например, графический процессор с шириной шины 320 бит и скоростью передачи видеопамяти 14 Гбит/с обеспечивает пропускную способность 560 ГБ/с.
- ROP (конвейеры растровых операций) и TMU (единицы наложения текстур): ROP играют весьма важную роль в создании окончательного вывода пикселей на экран, выполняя такие задачи, как сглаживание для повышения качества изображения. С другой стороны, TMU отвечают за применение текстур к 3D-моделям. Оба компонента жизненно важны для достижения высококачественных визуальных эффектов и производительности рендеринга, внося значительный вклад в общее визуальное впечатление.
- RT-ядра: Эти специализированные блоки ускоряют выполнение задач трассировки лучей в реальном времени, таких как обход иерархии ограничивающих объемов и пересечения лучей и треугольников. Перенося эти конкретные вычисления на специализированное оборудование, графические процессоры достигают значительного снижения нагрузки при рендеринге сложных световых эффектов.
- Тензорные ядра: Эти ядра, специализирующиеся на ускорении умножения матриц, имеют решающее значение для глубокого обучения и вычислений на основе нейронных сетей. Они используют вычисления смешанной точности для повышения производительности, в то же время используя механизмы (FP16 для вычислений, FP32 для накопления) для повышения производительности без ущерба для точности для обеспечения точности.
Передовая архитектура современных графических процессоровСовременная передовая архитектура служит основой потрясающих визуальных эффектов, которые вы видите в играх, и быстрых вычислений, необходимых для ИИ, а также других научных исследований и даже производства контента. Они научились выполнять множество задач одновременно благодаря продуманному дизайну. Вот краткий обзор того, что ими движет:
- Единая архитектура шейдеров: Современные графические процессоры используют унифицированную шейдерную архитектуру. Эта гибкая структура позволяет одним и тем же шейдерным модулям обрабатывать различные типы шейдеров, будь то вершинные, пиксельные или геометрические. Шейдеры адаптированы к поставленной задаче. Эта адаптивность повышает эффективность обработки.
- Конвейеризация инструкций и параллелизм: В основе скорости и эффективности графического процессора лежит его способность одновременно выполнять несколько инструкций посредством конвейерной обработки команд. Этот метод распределяет этапы выполнения, сохраняя каждое ядро активным и задействованным, ускоряя обработку данных и время рендеринга.
- Иерархия кэша и управление памятью: Эффективное управление памятью важно для поддержания производительности графического процессора. Благодаря правильной иерархии кэша, включая кэши L1 и L2, графические процессоры минимизируют задержку и эффективно используют полосу пропускания. Такая конструкция обеспечивает быстрый доступ к часто используемым данным, что обеспечивает плавный рендеринг.
- Многоуровневый параллелизм: Используя параллелизм на нескольких уровнях, в аппаратном обеспечении, потоках и инструкциях, графические процессоры достигают беспрецедентного уровня эффективности. Такой многоуровневый подход позволяет выполнять большое количество операций одновременно.
- Архитектуры SIMD и SIMT: Концепции SIMD (одна инструкция, несколько данных) и SIMT (одна инструкция, несколько потоков) играют центральную роль в способности графического процессора обрабатывать несколько точек данных или потоков одновременно. Это особенно эффективно для векторных операций.
- Единицы исполнения и планирование деформации: Графические процессоры управляют потоками и исполнительными блоками с помощью так называемых планировщиков деформации. Эти планировщики организуют потоки в группы, известные как деформации или волновые фронты (в зависимости от вашего графического процессора). Эти планировщики гарантируют эффективное использование каждого исполнительного устройства.
- Регистрация файлов и общей памяти: Включение обширных файлов регистров и общей памяти в каждый вычислительный блок обеспечивает быстрое и доступное решение для хранения потоков. Такая конструкция обеспечивает быстрый доступ к переменным и межпотоковую связь, сокращая потребность в глобальном доступе к памяти и тем самым повышая скорость обработки.
- Асинхронные вычислительные механизмы: интеграция асинхронных вычислительных механизмов в некоторые графические процессоры позволяет одновременно выполнять графические и вычислительные задачи. Эта возможность двойной обработки особенно важна в приложениях, требующих сложного моделирования наряду с графическим рендерингом, обеспечивая более оптимизированное и эффективное использование ресурсов.
Как архитектура и оптимизация памяти работают на графическом процессоре?
Ширина интерфейса памяти (например, 256-битная, 384-битная) и тип используемой видеопамяти (GDDR6X, GDDR7, HBM) являются критическими факторами при определении пропускной способности памяти графического процессора. Более высокая пропускная способность обеспечивает более высокую скорость передачи данных между графическим процессором и памятью, что имеет решающее значение для текстур высокого разрешения, детальных 3D-моделей и сложных сцен. Технологии памяти GDDR7 и HBM2E отличаются инновационными подходами к увеличению пропускной способности и снижению задержек. Вот как эти технологии формируют будущее графической памяти:
- GDDR6X и GDDR7: GDDR6X представила сигнализацию PAM4 (импульсно-амплитудная модуляция с 4 уровнями), что эффективно удваивает скорость передачи данных на вывод по сравнению с сигнализацией NRZ (без возврата к нулю), используемой в более ранних версиях. Это было сделано с учетом растущих требований к играм с высоким разрешением и сложной графической визуализации. Однако, выбрав новое направление, GDDR7 переходит на передачу сигналов PAM3 (3 уровня сигнала). Это изменение позиционирует PAM3 как промежуточное звено между сложностью PAM4 и простотой NRZ, оптимизируя как скорость, так и целостность сигнала, а также повышая энергоэффективность. SamsungDRAM GDDR7, первая в отрасли, обещает беспрецедентную производительность со скоростью до 37 Гбит/с на вывод на 384-битной шине, достигая пропускной способности 1,8 терабайта в секунду (ТБ/с) – существенное улучшение по сравнению с 1,0 ТБ/с GDDR6. Кроме того, он повышает энергоэффективность на 20% и значительно снижает выделение тепла.
- Память HBM2E: HBM2E (High Bandwidth Memory 2E) использует другой подход, размещая кристаллы памяти вертикально и используя широкий интерфейс, соединенный сквозными кремниевыми переходами (TSV), и размещая их в том же корпусе, что и графический процессор. Такая конструкция уменьшает физическое расстояние, которое необходимо передать данным, резко увеличивая пропускную способность и снижая энергопотребление. Эта структура значительно увеличивает пропускную способность, обеспечивая прямой путь передачи данных между памятью и графическим процессором, что делает ее особенно полезной для приложений, обрабатывающих большие объемы данных.
- Когерентность кэша и сжатие памяти: Поскольку графические процессоры растут быстрее, эффективное управление кэшем становится все более важным. Современные графические процессоры решают эту проблему с помощью усовершенствованных протоколов согласованности кэша, гарантируя, что данные на всех уровнях кэша остаются согласованными и быстро доступными. Эта согласованность имеет решающее значение для многопоточных операций, когда одни и те же данные могут быть доступны и изменены разными процессами одновременно. Кроме того, методы сжатия памяти оптимизируют передачу данных, сжимая данные перед их перемещением между графическим процессором и памятью. Эти алгоритмы значительно сокращают полосу пропускания, необходимую для передачи данных, повышая общую производительность и одновременно экономя электроэнергию.
- Проблемы с согласованностью кэша: Обеспечение согласованности кэша в сложной иерархии памяти графического процессора представляет собой серьезную проблему. Поскольку несколько ядер получают доступ к общим данным и изменяют их, поддержание согласованного состояния всех кэшей имеет важное значение для предотвращения повреждения данных и снижения производительности. Графические процессоры решают эти проблемы с помощью сложных протоколов согласованности кэша, таких как MOESI (модифицированный, владелец, эксклюзивный, общий, недействительный), которые управляют состоянием данных в кэшах, обеспечивая согласованность и минимизируя задержку. Реализация этих протоколов требует тщательной балансировки, чтобы избежать накладных расходов, которые могут свести на нет преимущества согласованности.
- Алгоритмы сжатия данных в графических процессорах: Сжатие данных играет жизненно важную роль в оптимизации пропускной способности и эффективности хранения графических процессоров. Обычно используются такие методы, как дельта-сжатие цвета (DCC) и блочное сжатие (BC). DCC работает, сохраняя только различия в значениях цвета между соседними пикселями, а не полноцветные данные, что особенно эффективно для изображений с постепенным изменением цвета. BC, с другой стороны, сжимает блоки пикселей в более мелкие наборы данных на основе схожих шаблонов и цветов. Эти алгоритмы уменьшают объем данных, которые необходимо передавать и хранить, значительно повышая производительность и снижая энергопотребление.
Производство полупроводников и технологические узлы
Архитектура современных графических процессоров демонстрирует достижения в процессах производства полупроводников и разработке микроархитектуры, что приводит к разработке специализированных процессоров для конкретных задач. Эта эволюция отражает постоянные усилия по балансированию производительности, энергоэффективности и управления температурным режимом.
Процессы производства полупроводников
В основе сегодняшней производительности графических процессоров лежит процесс производства полупроводников, который часто измеряется в нанометрах (нм). Поскольку отрасль перешла на более мелкие технологические узлы с 7-нм, 5-нм и теперь приближается к 3-нм, потенциал размещения большего количества транзисторов в одном и том же пространстве кристалла резко возрос. Такая миниатюризация повышает производительность и энергоэффективность, одновременно снижая выделение тепла. Две основные разработки в области конструкции транзисторов: FinFET (полевой транзистор Fin) и более поздний GAAFET (полевой транзистор с полным затвором) сыграли важную роль в этих разработках. Они улучшают контроль над каналом транзистора, уменьшая ток утечки и улучшая характеристики переключения.
Хотя сокращение технологических узлов дает значительные преимущества, оно не лишено осложнений. По мере того, как мы расширяем границы миниатюризации, проблемы производительности становятся все более заметными, а производственные сложности возрастают. Точность, необходимая для разработки чипов в таких масштабах, приводит к более высокой вероятности появления дефектов, что может повлиять на общий выход жизнеспособных чипов на каждой пластине.
Проектирование микроархитектуры: роль SM и CU
На уровне микроархитектуры графические процессоры организованы в потоковые мультипроцессоры (SM) и вычислительные блоки (CU), которые представляют собой кластеры ядер, выполняющих инструкции в тандеме. Архитектура каждого SM/CU сбалансирована для оптимизации пропускной способности для широкого спектра задач. Простым решением этой ситуации было бы просто увеличить плотность ядра, но это приводит к проблемам с энергоэффективностью. Важнейшим фактором является компромисс между увеличением количества ядер для параллельной обработки и управлением результирующим ростом энергопотребления и нагрева. Достижение оптимального соотношения производительности на ватт — основная цель архитекторов графических процессоров. Эффективность выполнения потоков в группах, известная как деформации в NVIDIA и волновые фронты в AMD, имеет решающее значение для максимального использования ядра. Графические процессоры используют алгоритмы планирования для динамической адаптации к изменяющимся требованиям, повышая общую эффективность.
Параллельная обработка и вычислительные шейдеры
Параллелизм достигается за счет архитектуры, значительно отличающейся от архитектуры традиционных процессоров. Графические процессоры отличаются своей архитектурой, состоящей из тысяч меньших по размеру эффективных ядер, предназначенных для параллельной обработки, в отличие от процессоров, которые оптимизированы для последовательного выполнения и имеют гораздо меньшее количество ядер. Такая конструкция позволяет графическим процессорам одновременно выполнять множество задач, что делает их идеально подходящими для приложений, требующих высокой вычислительной мощности. Ядра графического процессора работают в многопоточном режиме, что позволяет одновременно обрабатывать несколько потоков данных. Это особенно эффективно для задач, которые можно разбить на более мелкие независимые задачи, таких как обработка пикселей или вершин при рендеринге графики или распараллеливаемые вычисления в научных исследованиях.
Как работает графический процессор: конвейер рендеринга
Конвейер рендеринга графического процессора представляет собой сложную последовательность этапов, предназначенную для преобразования 3D-сцен в 2D-изображения, которые мы видим на наших экранах. Этот процесс включает в себя несколько ключевых шагов, каждый из которых отвечает за отдельный аспект задачи рендеринга:
- Этап подачи заявки: Путешествие начинается с подготовки и отправки процессором инструкций вместе с данными 3D-сцены (содержащими геометрические фигуры, обычно треугольники или многоугольники, а также текстуры) на графический процессор. Этот этап закладывает основу для рендеринга путем определения объектов и их свойств в сцене.
- Обработка вершин: На этом этапе вершинные шейдеры обрабатывают атрибуты каждой вершины, такие как положение, цвет и координаты текстуры. Вершины преобразуются из своего исходного трехмерного пространства (мирового пространства) в двухмерную проекцию на экран (экранное пространство) посредством серии преобразований. Также выполняются расчеты освещения, чтобы определить, как источники света внутри сцены влияют на цвет и яркость вершин.
- Тесселяция: необязательный, но мощный этап графических процессоров, который динамически добавляет детализацию объектам в зависимости от расстояния до зрителя. Он разделяет грубую сетку на более мелкие полигоны, обеспечивая более высокую точность изображения, не перегружая графический процессор сложными моделями, которые расположены далеко и менее заметны.
- Затенение геометрии: Этот этап позволяет манипулировать геометрией. Шейдеры геометрии могут добавлять или изменять вершины и примитивы (основные формы, формирующие 3D-модели), обеспечивая такие эффекты, как взрыв, раскачивание травы на ветру или даже генерацию сложных фигур на лету, не нагружая процессор.
- Растеризация: Процесс преобразования, который преобразует 3D-геометрические представления в пиксели (или фрагменты) на 2D-экране. Он определяет, какие пиксели на экране покрыты каждым примитивом, подготавливая их к дальнейшей обработке. Этот этап также включает обрезку, при которой обрабатываются только части сцены, находящиеся в поле зрения камеры.
- Обработка фрагмента: Этот этап, также известный как затенение пикселей, вычисляет окончательный цвет каждого пикселя путем применения текстур, эффектов затенения и моделей освещения. Здесь применяются расширенные эффекты, такие как рельефное отображение, отражения, тени и прозрачность, что значительно повышает реалистичность сцены.
- Выходное слияние: Завершающий этап конвейера, на котором все обработанные фрагменты объединяются для формирования итогового изображения. Он определяет, какие фрагменты видимы (посредством тестирования глубины) и как они смешиваются с другими (альфа-смешивание), создавая пиксели, которые будут отображаться на экране. На всех этих этапах графический процессор использует параллельную обработку, позволяя одновременно обрабатывать огромное количество вершин и пикселей.
- Повышенный реализм: Используя ядра RT, графические процессоры теперь могут отслеживать пути отдельных световых лучей в реальном времени, что позволяет создавать высокореалистичные изображения с точными тенями, отражениями и преломлениями. Этот метод имитирует физические свойства света, значительно улучшая визуальное качество 3D-среды.
- Глобальное освещение: В дополнение к трассировке лучей в реальном времени алгоритмы глобального освещения моделируют сложное поведение света, когда он отражается от нескольких поверхностей, прежде чем достичь наблюдателя. Эта техника добавляет сцене глубину и реализм, точно изображая, как свет распространяется через различные материалы и текстуры.
- Тензорные ядра: Специализированные тензорные ядра ускоряют матричные операции, что имеет решающее значение в приложениях глубокого обучения и искусственного интеллекта. Выполняя арифметические операции смешанной точности, эти ядра обеспечивают быстрые вычисления и эффективное использование энергии, что важно для обработки больших нейронных сетей и других моделей искусственного интеллекта.
- Суперсэмплинг глубокого обучения (DLSS): DLSS использует искусственный интеллект для интеллектуального повышения качества изображений с низким разрешением в реальном времени. Этот процесс обеспечивает более плавную частоту кадров и улучшенное качество изображения, демонстрируя, как искусственный интеллект может произвести революцию в методах рендеринга за счет оптимизации производительности без ущерба для детализации изображения.
- Конвейеры растровых операций (ROP): ROP имеют решающее значение для окончательной композиции изображения. Они управляют последним этапом рендеринга, на котором объединяются выходные данные фрагментного шейдера, проводится тестирование глубины и трафарета, а окончательные значения пикселей записываются в буфер кадра. Здесь выполняются такие операции, как смешивание и сглаживание, гарантируя, что визуальный результат будет точным и эстетически приятным.
- Единицы наложения текстур (TMU): TMU отвечают за применение текстур к 3D-моделям — процесс, который включает в себя фильтрацию и отображение данных текстуры на поверхности объектов. Этот этап жизненно важен для добавления детализации и реализма в сцену, поскольку текстуры придают объектам цвет, внешний вид и качество поверхности.
Дополнительные возможности
- Адаптивное затенение: Эта технология оптимизирует рабочую нагрузку рендеринга за счет изменения скорости затенения в разных областях сцены, уделяя особое внимание вычислительной мощности там, где она больше всего необходима. Это может привести к повышению производительности без заметной потери качества изображения.
- Затенение сетки: Новый подход, который позволяет графическому процессору более эффективно обрабатывать большие объемы геометрии. Перекладывая сложные задачи по отбраковке и обработке геометрии на графический процессор, затенение сетки может значительно повысить производительность в сценах с плотной геометрической детализацией.
- Затенение с переменной скоростью (VRS): VRS позволяет графическим процессорам выделять различное количество ресурсов затенения различным областям кадра в зависимости от их визуальной сложности или важности, оптимизируя производительность за счет уменьшения детализации в менее заметных областях.
Программная и алгоритмическая оптимизация
Аппаратное обеспечение не совсем учитывает весь процесс внутренней работы графического процессора. Результат, который вы видите на экране, является результатом синергии аппаратного и программного обеспечения.
Графические API и языки шейдеров
DirectX 12, Vulkan и CUDA: Эти API обеспечивают низкоуровневый доступ к ресурсам графического процессора, позволяя разработчикам создавать высокооптимизированный код, полностью раскрывающий потенциал графического процессора. DirectX 12 и Vulkan, в частности, предлагают детальный контроль над аппаратными ресурсами, способствуя более эффективному выполнению графических и вычислительных задач. CUDA, ориентированная на графические процессоры NVIDIA, предоставляет богатый набор инструментов программирования и библиотек, специально разработанных для приложений с графическим ускорением.
Платформы и библиотеки параллельных вычислений
- CUDA и OpenCL: CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это платформа параллельных вычислений и модель программирования NVIDIA, которая расширяет возможности графических процессоров NVIDIA для вычислений общего назначения. Он позволяет разработчикам использовать C, C++ и Fortran для разработки программного обеспечения, которое может работать на графических процессорах NVIDIA. OpenCL (Open Computing Language) — это открытый стандарт для кроссплатформенного параллельного программирования различных процессоров, используемых в персональных компьютерах, серверах, мобильных устройствах и встроенных платформах. OpenCL предоставляет основу для написания программ, которые выполняются на гетерогенных платформах, включая ЦП, графические процессоры, DSP (процессоры цифровых сигналов) и многое другое.
- TensorFlow и другие библиотеки: TensorFlow — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google, который может использовать графические процессоры для ускорения обучения и вывода нейронных сетей. Он учитывает сложности параллельных вычислений, что упрощает разработчикам реализацию и масштабирование моделей машинного обучения. Другие библиотеки и платформы, такие как PyTorch и CNTK от Microsoft, аналогичным образом поддерживают ускорение графического процессора, еще больше расширяя доступ к высокопроизводительным вычислительным ресурсам для исследований и разработок ИИ.
Объединение вещей
Универсальность графических процессоров значительно расширилась, что повлияло на машинное обучение, научные вычисления и многое другое. Первоначально разработанные для ускорения 3D-графики, графические процессоры теперь играют решающую роль в глубоком обучении, эффективно распараллеливая умножение матриц и значительно сокращая время обучения нейронных сетей. Последние технологические достижения представили такие функции, как трассировка лучей в реальном времени для реалистичного освещения в графике и оптимизацию на основе искусственного интеллекта для таких задач, как масштабирование изображения и снижение шума. Эта эволюция подчеркивает переход графического процессора от устройства, ориентированного на графику, к многогранному процессору, способствующему достижениям в различных областях, включая искусственный интеллект и научные исследования, подчеркивая его важную роль в современных вычислениях.
