Bạn đã biết GPU là gì và nó gồm những thành phần nào? Cùng tìm hiểu kỹ hơn về loại chip này trong bài viết sau nhé!
Sự khác biệt giữa GPU và CPU
GPU, viết tắt của Graphics Processing Unit, là một chip điện tử có khả năng xử lý những vấn đề liên quan đến hình ảnh trong máy tính. Nó được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống nhúng, điện thoại di động, máy tính cá nhân, máy trạm workstation và console game. Điểm đáng chú ý là GPU hiện đại đã thể hiện sự hiệu quả cao trong việc xử lý đồ họa máy tính và xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng kiến trúc song song mạnh mẽ, làm cho nó trở nên hiệu quả hơn so với CPU đa dụng trong việc xử lý đồng thời một lượng lớn dữ liệu.
Trong khi đó, CPU, hay Central Processing Unit, là bộ vi xử lý trung tâm của máy tính, có nhiệm vụ thực hiện các tập lệnh và phép tính cơ bản. CPU có ít nhân (core) nhưng mỗi nhân có tốc độ cao và có thể xử lý các loại dữ liệu khác nhau. CPU thường được gọi là "não" của máy tính.
Sự khác biệt giữa GPU và CPU có thể được so sánh bằng cách ví dụ như sau: Nếu CPU là một người thông minh, linh hoạt và có thể giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, thì GPU là một người chuyên sâu, nhanh chóng và có thể giải quyết một vấn đề cụ thể rất tốt. GPU có nhiều nhân hơn CPU nhưng mỗi nhân có tốc độ thấp hơn và chỉ có thể xử lý các loại dữ liệu cố định. Do đó, GPU thường được gọi là "mắt" của máy tính.
Các thành phần của GPU
Bộ xử lý đồ họa
GPU được trang bị bộ xử lý đồ họa (graphics processor) là thành phần quan trọng nhất, đảm nhiệm việc xử lý các phép toán liên quan đến hình ảnh, âm thanh, ánh sáng, bóng, hiệu ứng,... Bộ xử lý đồ họa có cấu trúc song song với nhiều nhóm nhân (core cluster) và mỗi nhóm chứa nhiều nhân (core). Mỗi nhân có thể xử lý một phần của dữ liệu đồ họa đồng thời. GPU còn được gọi là shader core hoặc stream processor.
Bộ nhớ đồ họa
Bộ nhớ đồ họa là một phần bộ nhớ đặc biệt được dành riêng cho GPU. Nó được sử dụng để lưu trữ các dữ liệu đồ họa như hình ảnh, âm thanh, văn bản và đa phương tiện. Điều này cho phép GPU xử lý các dữ liệu này nhanh hơn bằng cách sử dụng tốc độ truyền dữ liệu cao hơn so với bộ nhớ máy tính thông thường. Bộ nhớ đồ họa có nhiều loại khác nhau, nhưng GDDR (Graphics Double Data Rate) là loại phổ biến nhất.
Các thành phần phụ trợ khác
Ngoài bộ xử lý đồ họa và bộ nhớ đồ họa, GPU còn có một số thành phần phụ trợ quan trọng khác để hoạt động tốt hơn, bao gồm:
- Bộ điều khiển đồ họa (Graphics Driver): Đây là phần mềm giúp GPU giao tiếp với hệ điều hành và các ứng dụng sử dụng đồ họa. Việc cập nhật thường xuyên bộ điều khiển đồ họa sẽ giúp tăng hiệu năng và khắc phục các lỗi của GPU.
- Cổng kết nối (Port): Đây là phần cứng giúp GPU kết nối với màn hình hiển thị hoặc các thiết bị ngoại vi khác. Hiện nay, có nhiều loại cổng kết nối khác nhau, trong đó phổ biến nhất là VGA, DVI, HDMI và DisplayPort.
- Hệ thống làm mát (Cooling System): Để giảm thiểu tình trạng quá nhiệt và tăng tuổi thọ cho GPU, hầu hết các GPU hiện nay đều được trang bị quạt tản nhiệt. Quạt tản nhiệt giúp làm mát GPU khi hoạt động ở tốc độ cao và sinh ra nhiệt lượng lớn. Tốc độ quay của quạt tản nhiệt có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của người dùng hoặc theo nhiệt độ của GPU.
Ứng dụng của GPU
Được tạo nên từ nhiều thành phần cũng như sở hữu nhiều tính năng ưu việt, GPU được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như:
- Trong lĩnh vực chơi game: GPU là một trong những thành phần quan trọng nhất để đảm bảo trải nghiệm chơi game chân thực, chi tiết và mượt mà. Các tựa game hiện đại yêu cầu đồ họa phức tạp và nặng nề, và GPU giúp xử lý hiệu quả các tác vụ đồ họa này để tạo ra các hình ảnh 3D, ánh sáng, bóng, hiệu ứng... cho các trò chơi.
- Trong lĩnh vực đào coin: GPU đang trở thành một công cụ đắc lực trong việc đào coin, một hoạt động đang trở nên phổ biến trong cộng đồng tiền mã hóa. Đào coin là quá trình sử dụng công suất tính toán để xác minh các giao dịch của các loại tiền mã hóa như Bitcoin, Ethereum... GPU có thể xử lý các thuật toán đào coin hiệu quả hơn so với CPU do kiến trúc song song của nó. GPU cũng có thể được kết nối với nhau để tạo thành các máy tính chuyên dụng cho việc đào coin.
- Trong lĩnh vực thiết kế đồ họa: GPU là một công cụ hỗ trợ cho các nhà thiết kế đồ họa, giúp tăng tốc độ và chất lượng của các quá trình thiết kế đồ họa. Các công việc liên quan đến thiết kế đồ họa như chỉnh sửa ảnh, vẽ tranh, làm phim, làm hoạt hình... yêu cầu GPU có khả năng xử lý các dữ liệu đồ họa lớn và phức tạp. GPU cũng hỗ trợ các công cụ và phần mềm thiết kế đồ họa như Photoshop, Illustrator, Premiere, Maya...
Sự phát triển của GPU
Là một thành phần quan trọng trong máy tính và các thiết bị di động để xử lý đồ họa và video, GPU đã trải qua nhiều thế hệ phát triển kể từ khi ra đời vào những năm 70 của thế kỷ trước. Các thế hệ chính của GPU bao gồm:
- Thế hệ 1: GPU đơn giản, chỉ có khả năng xuất ra tín hiệu video cho màn hình hiển thị, không có khả năng xử lý đồ họa.
- Thế hệ 2: GPU có khả năng xử lý đồ họa 2D, tạo ra các hình ảnh bitmap, sprite, tilemap...
- Thế hệ 3: GPU có khả năng xử lý đồ họa 3D, tạo ra các hiệu ứng ánh sáng, bóng, texture mapping...
- Thế hệ 4: GPU có khả năng xử lý đồ họa lập thể (ray tracing), tạo ra các hiệu ứng ánh sáng và bóng chân thực như trong thực tế.
GPU ngày càng được cải tiến và nâng cấp với các công nghệ mới như:
- Ray tracing: Là công nghệ xử lý đồ họa lập thể, mô phỏng cách ánh sáng chiếu và phản xạ trên các bề mặt trong không gian ba chiều, tạo ra các hiệu ứng ánh sáng và bóng rất chân thực và sống động.
- DLSS (Deep Learning Super Sampling): Là công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng độ phân giải của hình ảnh trong game, giúp game chạy mượt mà và sắc nét hơn.
- G-Sync và FreeSync: Là hai công nghệ giúp điều chỉnh tần số quét của màn hình theo tần số khung hình của game, giúp game chạy mượt mà và không bị xé hình hay giật lag.
Trong tương lai, GPU có khả năng phát triển và tiềm năng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Không chỉ được sử dụng cho các ứng dụng đồ họa, mà còn được sử dụng cho các ứng dụng tính toán song song, trí tuệ nhân tạo, học máy, phân tích dữ liệu... GPU cũng có thể được kết hợp với các công nghệ khác như cloud computing, edge computing, quantum computing... để tạo ra những giải pháp mới và hiệu quả hơn.
Mong rằng những nội dung trong bài viết đã giúp bạn hiểu rõ hơn GPU là gì cũng như cách phân biệt và các tính năng của nó.