На что мы смотрим в первую очередь, выбирая себе смартфон? Если на минутку отвлечься от стоимости, то в первую очередь мы, конечно, выбираем размер экрана. Затем нас интересует камера, объем оперативной, количество ядер и частота работы процессора. И тут все просто: чем больше, тем лучше, а чем меньше, тем, соответственно, хуже. Однако в современных устройствах используется еще и графический процессор, он же GPU. Что это такое, как он работает и почему про него важно знать, мы расскажем ниже.
GPU (Graphics Processing Unit) — это процессор, предназначенный исключительно для операций по обработке графики и вычислений с плавающей точкой. Он в первую очередь существует для того, чтобы облегчить работу основного процессора, когда дело касается ресурсоемких игр или приложений с 3D-графикой. Когда вы играете в какую-либо игру, GPU отвечает за создание графики, цветов и текстур, в то время как CPU может заняться искусственным интеллектом или расчетами механики игры.
Архитектура графического процессора не сильно отличается от архитектуры CPU, однако она более оптимизирована для эффективной работы с графикой. Если заставить графический процессор заниматься любыми другими расчетами, он покажет себя с худшей стороны.
Видеокарты, которые подключаются отдельно и работают на высоких мощностях, существуют только в ноутбуках и настольных компьютерах. Если мы говорим об Android-устройствах, то мы говорим об интегрированной графике и том, что мы называем SoC (System-on-a-Chip). К примеру, в процессоре интегрирован графический процессор Adreno 430. Память, которую он использует для своей работы, это системная память, в то время как для видеокарт в настольных ПК выделяется доступная только им память. Правда, существуют и гибридные чипы.
В то время как процессор с несколькими ядрами работает на высоких скоростях, графический процессор имеет много процессорных ядер, работающих на низких скоростях и занимающихся лишь вычислением вершин и пикселей. Обработка вершин в основном крутится вокруг системы координат. GPU обрабатывает геометрические задачи, создавая трехмерное пространство на экране и позволяя объектам перемещаться в нем.
Обработка пикселей является более сложным процессом, требующим большой вычислительной мощности. В этот момент графический процессор накладывает различные слои, применяет эффекты, делает все для создания сложных текстур и реалистичной графики. После того как оба процесса будут обработаны, результат переносится на экран вашего смартфона или планшета. Все это происходит миллионы раз в секунду, пока вы играете в какую-нибудь игру.
Конечно же, этот рассказ о работе GPU является весьма поверхностным, но его достаточно для того, чтобы составить правильное общее представление и суметь поддержать разговор с товарищами или продавцом электроники либо понять — почему ваше устройство так сильно нагрелось во время игры. Позднее мы обязательно обсудим преимущества тех или иных GPU в работе с конкретными играми и задачами.
По материалам AndroidPit
Немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.
Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными
Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них - финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных - информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.
Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.
Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.
Что такое GPU
Архитектура современных графических карт строится на основе масштабируемого массива потоковых мультипроцессоров. Один такой мультипроцессор содержит восемь скалярных процессорных ядер, многопоточный модуль инструкций, разделяемую память, расположенную на чипе (on-chip).Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.
Анализ финансовых данных на GPU
В финансовом анализе применяется множество мер и показателей, расчет которых требует серьезных вычислительных мощностей. Ниже мы перечислим некоторые из них и сравним быстродействие при их обработке, показанное «обычным» процессоромо Intel Core 2 Quad CPU (Q6700) c тактовой частотой 2,66 ГГц и размером кэша 4096 килобайт, а также популярных графических карт.Экспонента Херста
Мера, называемая экспонентной Херста, используется в анализе временных рядов. Эта величина уменьшается в том случае, если задержка между двумя одинаковыми парами значений во временном ряду увеличивается. Изначально это понятие применялось в гидрологии для определения размеров плотины на реке Нил в условиях непредсказуемых дождей и засух.Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):
Модель Изинга и метод Монте-Карло
Еще одним инструментом, перекочевавшим в сферу финансов на этот раз из физики, является модель Изинга . Эта математическая модель статистической физики предназначена для описания намагничивания материала.Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N - число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса - рассматривается его поведение при большом числе атомов N.
В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.
Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.
Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.
Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):
Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.
Ускорение с помощью нескольких GPU
Для ускорения обработки данных также используются кластеры GPU-устройств - в данном случае исследователи собрали кластер из двух карточек Tesla C1060 GPU, коммуникация между которыми осуществлялась через Double Data Rate InfiniBand.В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.
Заключение
Эксперименты показывают, что использование графических процессоров может приводить к существуенному повышению производительности финансового анализа. При этом выигрыш в скорости по сравнению с использованием архитектуры с CPU может достигать нескольких десятков раз. При этом добиться еще большего повышения производительности можно с помощью создания кластеров GPU - в таком случае она растет практически линейно.Все мы знаем, что у видеокарты и процессора несколько различные задачи, однако знаете ли вы, чем они отличаются друг от друга во внутренней структуре? Как CPU (англ. - central processing unit ), так и GPU (англ. - graphics processing unit ) являются процессорами, и между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения различных задач. Подробнее об этом вы узнаете из данной статьи.
CPU
Основная задача CPU, если говорить простыми словами, это выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время. CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько таких цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней, и именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера .
GPU
Основная функция GPU - рендеринг 3D графики и визуальных эффектов, следовательно, в нем все немного проще: ему необходимо получить на входе полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций, на выходе выдать координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач, следовательно, он содержит большой объем памяти, но не такой быстрой, как в CPU, и огромное количество исполнительных блоков: в современных GPU их 2048 и более, в то время как у CPU их количество может достигать 48, но чаще всего их количество лежит в диапазоне 2-8.
Основные отличия
CPU отличается от GPU в первую очередь способами доступа к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый - если из памяти читается тексел текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью похожая ситуация - пиксель записывается во фреймбуфер, и через несколько тактов будет записываться расположенный рядом с ним. Также графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, просто не нужна кэш-память большого размера, а для текстур требуются лишь 128–256 килобайт. Кроме того, на видеокартах применяется более быстрая память, и в результате GPU доступна в разы большая пропускная способность, что также весьма важно для параллельных расчетов, оперирующих с огромными потоками данных.
Есть множество различий и в поддержке многопоточности: CPU исполняет 1– 2 потока вычислений на одно процессорное ядро, а GPU может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук! И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками. Вышеописанное устройство схематично изображено ниже:
Разница в скорости вычислений
Если CPU - это своего рода «начальник», принимающий решения в соответствии с указаниями программы, то GPU - это «рабочий», который производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на GPU независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Данным отличием успешно пользуются майнеры биткоинов.
Майнинг Bitcoin
Суть майнинга заключается в том, что компьютеры, находящиеся в разных точках Земли, решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины . Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды в 25 биткоинов за раз. Так как скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков, получается, что GPU значительно лучше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины. Дело даже дошло до сооружения целых ферм из видеокарт.
В этой статье можно получить пояснение, что GPU в компьютере - это графический процессор, или, как многим удобно говорить, видеокарта. Она может быть встроенной или дискретной. В зависимости от можно подобрать необходимое охлаждение и достойное питание.
Встроенный GPU
Интегрированная видеокарта располагается на материнской плате или в процессоре. То, что это GPU в компьютере, не означает, что надо запускать требовательные игры или фильмы в высоком качестве. Дело в том, что видеокарты данного типа рассчитаны на работу с простыми приложениями, которые не требуют больших ресурсов. К тому же они не потребляют большое количество энергии.
Что касается объема памяти, то интегрированное GPU в компьютере использует для работы объем и частоты оперативной памяти.
Большинство пользователей используют карты данного типа только для того, чтобы установить драйвера на дискретную видеокарту.
Дискретный GPU
Дискретный вид GPU в компьютере - что это такое? В отличии от интегрированного графического процессора, дискретные видеокарты представляют собой отдельный модуль, который состоит из самого процессора, нескольких радиаторов, кулеров охлаждения, чипов памяти, конденсаторов, а в случае повышенной мощности - водяного охлаждения.
Такие видеокарты могут быть как игровыми, так и офисными. Например, у производителя Invidia они различаются сериями выхода. Вот модель GT630 является офисной, а GTX660 именуется игровой. Первая цифра означает поколение графического процессора, а две последующие указывают на серию. Нумерация до 50 серии говорит о том, что оборудование является офисным, а от 50 до 90 - это игровые карты. Причем чем больше цифра, тем производительнее чип используется в видеокарте. Приставка в виде буквы "Х" означает предлежание к игровой категории, так как такие видеокарты имеют разгонный потенциал. Также им требуется отдельное дополнительное питание, потому что их ресурсы потребляют много энергии. Теперь есть общее представление о том, что это - GPU в компьютере.
Что касается Radeon, то у них система опознания очень проста. В четырехзначной системе первая цифра отвечает за поколение, вторая - за серию, а две последние цифры указывают на последовательность модели. За различие между офисными и дискретными представителями отвечают именно они.
Нормальная температура GPU в компьютере
Для нормального функционирования в процессоре должна поддерживаться оптимальная температура, и для каждого комплектующего она своя. Что касается GPU, то его рабочая температура обычно не превышает отметки 65 градусов. Чип может выдержать нагрев до 90 градусов, но лучше не допускать подобного, иначе составляющие видеочипа подвергаются разрушению.
За нормальную температуру отвечают несколько составляющих видеокарты - это термопаста, кулеры, радиаторы и система питания.
Термопасту необходимо регулярно менять, так как со временем она твердеет и теряет свою охлаждающую функцию. Ее замена не занимает много времени - достаточно удалить остатки старой пасты и аккуратно нанести новую.
Еще один способ, как понизить температуру GPU в компьютере - это грамотный выбор кулеров. Любая игровая видеокарта оснащена кулерами от одного до трех штук. Чем больше вентиляторов, тем лучше будут охлаждаться радиаторы. Что касается офисных представителей, то производители размещают на платах в основном только радиаторы или один кулер.
Питание для GPU
Встроенные графические процессоры не нуждаются в дополнительном питании, однако дискретные представители требуют более мощного блока питания. Офисные видеокарты будут нормально функционировать и с блоком в 450 ватт. Для съемных графических ускорителей потребуется блок питания более 500 ватт. При грамотном его подборе можно полностью раскрыть потенциал видеокарты. Тем более что система охлаждения дискретной видеокарты будет лучше функционировать при достаточном количестве электроэнергии.
Питание играет немаловажную роль. Без процессора графического ускорения невозможно вывести изображение на экран. Чтобы увидеть, как отображается видеокарта в системе, достаточно зайти в панель управления и открыть вкладку "Видеоадаптеры". Если отображается надпись "Устройство не опознано", то необходимо установить драйвера для своего графического процессора. После установки драйверов модель карты будет корректно отображаться в системе.
Если вы можете похвастаться компьютером с хорошей видеокартой, то можно начать добывать биткоины прямо сейчас. Однако для того, чтобы увеличить прибыль и заниматься этим профессионально, мы рекомендуем приобрести несколько видеокарт (оптимально от 4 до 6) и собрать собственную .
За счёт установки нескольких видеоадаптеров вы сможете повысить уровень производительности компьютера, который будет считать намного быстрее т.к. именно видеокарты дают всю вычислительную мощность для майнинга (для большинства алгоритмов).
Отметим, что с учетом текущих цен на видеокарты в 2019 году стал выгоднее облачный GPU майнинг, который выгоднее покупки собственного оборудования, намного более гибкий в размере инвестиций и не требует обслуживания своих ферм. Мы сделали с рейтингом лучших сервисов по итогам нескольких последних лет.
Навигация по материалу:
Сколько можно заработать на одной видеокарте?
Имея некоторое представление о том, как , следует знать, какие видеоадаптеры подходят лучше всего для майнинга. Отличным вариантом станет AMD Radeon пятой серии и выше. Так как от производительности данного девайса будет зависеть итоговая сумма вашего заработка, рекомендуется обзавестись флагманами.
Есть мнение, что при использовании видеокарт производства AMD скорость вычисления немного выше, чем у аналогов под брендом nVidia. Но это сильно зависит от алгоритма вычислений на котором строится каждая конкретная криптовалюта. Соответственно, чем больше вычислений в секунду, тем существеннее ваш заработок.
Важно помнить, что если вы решите майнить, используя одну, даже самую топовую видеокарту, её производительности будет недостаточно. Вы потратите очень много времени, прежде чем добудете 1 BTC. Например, если будет задействован GPU Radeon HD 7970, ваш результат будет около 555 MH/s, а дневная добыча — на уровне 0,0031 BTC, или 80 центов. При этом стоит учитывать, что во время майнинга потребление электроэнергии возрастает. Поэтому такой способ добычи криптовалюты считается нецелесообразным.
Какую видеокарту выбрать — производительность на разных алгоритмах
Зная, как заработать на видеокарте, будущий майнер оказывается перед непростым выбором между тем или иным видеоадаптером, который необходимо приобрести для самодельной фермы.
GTX 1080
GTX 1050
Приведённые в таблице модели окупаются намного быстрее своих аналогов и являются, судя по отзывам специалистов, наилучшим выбором для майнинга в 2019 году. Например, GTX 1070/1060 и RX 480/470 окупятся за 5-6 месяцев. Также не стоит забывать, что добывать криптовалюту с каждым днем становится всё сложнее, однако её стоимость постоянно растёт, что позволяет удерживать необходимый баланс, привлекая к майнингу новых людей.
Наиболее популярными для майнинга криптовалюты являются решения от лагеря красных — AMD. Связано это с конструктивными особенностями видеокарт, поэтому пользователи в первую очередь скупают такие решения, как Radeon RX 470 и выше. Тем не менее сегодня отставание по мощности для майнинга видеоадаптеров от Nvidia не колоссальное, поэтому такие популярные модели, как GTX 1060 и выше разлетаются как горячие пирожки.
Кстати, теория заговора о повышения интереса к криптовалюте со стороны производителей видеокарт имеет место быть, поскольку компания Nvidia готовит специализированные видеокарты для майнинга под названиями P104-100 и P106-100. Отличаются эти решения от классических видеоадаптеров тем, что ни не имеют видеовыходов, оснащены слабым охлаждением и обладают ограниченной гарантией. Именно поэтому обычному пользователю все же рентабельнее приобрести топовое решение в лице той же GTX 1070, ведь ее всегда можно будет продать геймеру, тем самым частично отбив ее первоначальную стоимость.
Расчет окупаемости видеокарт
| GPU: | Окупаемость: | Без учета э/энергии: |
|---|---|---|
| Radeon RX 470 | 183 дня. (16% в мес) | 145 дней. (20.6% в мес) |
| Radeon RX 480 | 193 дня (15.5% в мес) | 156 дней (19.2% в мес) |
| Geforce GTX 1060 | 154 дня (19.4% в мес) | 130 дней (23% в мес) |
| Geforce GTX 1070 | 185 дней (16.2% в мес) | 162 дня (18.5% в мес) |
| Radeon Fury X | 278 дней (10.7% в мес) | 213 дней (14% в мес) |
Как вы могли заметить из таблицы выше, самыми выгодными для майнинга на данный момент являются видеокарты Nvidia Geforce GTX 1060 3gb и Radeon RX 470 4gb. Стоит отметить, что это справедливо только на данный момент и на самом выгодном сейчас алгоритме Equihash, что будет дальше, какие алгоритмы появятся в будущем и как на них поведут себя данные видеокарты не известно.
Если вас интересует доходность майнинга именно сейчас, то вы можете выбирать Geforce GTX 1060 если вы поклонник Nvidia или Radeon RX 470 — если предпочитаете GPU от AMD. Для расчета прибыльности майнинга используются (данные в них могут сильно различаться даже в течении одного дня, поскольку курс может резко меняться).
Разгон видеокарт для повышения хешрейта при майнинге
Повышение производительности GPU карт для майнинга это неотъемлемая часть настройки фермы. Разгон может производиться с помощью специальных программ работающих из операционной системы, для этого мы рекомендуем MSI Afterburner. Также может быть достигнут за счет перепрошивки биоса.
Подробно , там же присутствуют и видео инструкции для карт AMD и Nvidia (принцип их разгона немного различается).
Стоит отметить, что гарантия на эти видеокарты составляет всего 3 месяца . Запуск видеокарт для майнинга на Nvidia GTX ожидается в середине июня, но у разных поставщиков сроки могут меняться. Заявлено, что на графическом чипе P104-100 производительность/ватт увеличилась на 30% в сравнении с GTX 1060 3 Гб. А чип P106-100 в сравнении с той же видеокартой дает прирост 10%. Обе видеокарты выпускаются без видеоинтерфейсов.
Видеокарта Nvidia P104-100 использует тот же самый дизайн что и Nvidia GeForce GTX 1080. Но предоставляет гораздо больше производительности на 1 ватт потребленной электроэнергии, так как адаптер специально доработан для майнинга на Nvidia GTX. Карты от разных производителей поставляются с разными частотами чипов, в то время как эта базовая модель работает на базовой частоте 1607 МГц. Разгонная частота составляет 1733 МГц с пропускной способностью памяти 10 Гб/с GDDR5X при ширине шины в 256 бит.
Питание подается при помощи одного 8-контактного разъема, а энергопотребление примерно составляет 180 Вт. Базовая модель графического адаптера планируется к отгрузке по цене 350 долларов США, а вот модель от производителя Inno3D заявлена по цене в 370$ – Inno3D P6D-N104-1SDN P104-100 Twin X2 8GB GDDR5X. Эти цены значительно меньше, чем цены на их игровые аналоги (499$).
Заявленная производительность майнинга на Nvidia GTX P104-100 будет приблизительно около 60 МХ/с, но эта производительность будет достигнута только после обновления BIOS адаптера на новую прошивку.
Модель Nvidia P106-100 использует ту же конструкцию, что и Nvidia GeForce GTX 1060. Это дало возможность настроить графический адаптер под майнинг на Nvidia GTX значительно более эффективно. Адаптер работает на базовой частоте в 1506 МГц, турбо частота при этом составляет 1708 МГц, а пропускная способность памяти 8 Гб/с GDDR5 при шине 192 бита. Питание будет передаваться через 6-контактный разъем, а энергопотребление составит 120 Вт.
Цена базовой модели на рынке США составит 200$, что на 49$ дешевле игрового аналога GeForce GTX 1060 6 Гб. Вот цена конкретного адаптера Inno3D (N5G-N106-4SDN P106-100 Twin X2 6GB GDDR5) – 235$.
