Chút kiến thức về VGA của tui

Quay lại đây làm thêm bài về VGA cho đủ bộ chứ không lại lệch :0 

Trước khi vô bài viết mình muốn các bạn rõ các khái niệm về 'card onboard'

VGA ( Video Graphic Adapter) hay card đồ họa mà các bạn hay gọi là một thành phần riêng biệt chuyên xử lý các thông tin về hình ảnh trong máy tính cụ thể như màu sắc, chi tiết độ phân giải, độ tương phản của hình ảnh, đổ bóng, shadow...

Cách thức hoạt động của VGA rất đơn giản : CPU vẽ được khung xương và từ đó CPU đẩy qua cho VGA để hoàn thiện nốt sản phẩm từ khung xương đã cho. 

Vid tham khảo : https://www.youtube.com/watch?v=OzRKqt0HKtE

Một chiếc Card màn hình bao gồm 2 thành phần chính:

VGA được chia làm 2 loại : Card onboard và Card rời. Trong card rời tiếp tục chia ra làm nhiều loại theo mục đích - nhu cầu khác nhau như chơi game, thiết kế, tính toán, AI...

+) Card onboard đơn giản là loại card được tích hợp vào CPU và sử dụng sức mạnh của CPU cùng bộ nhớ RAM để hỗ trợ giúp xử lý hình ảnh. Chính vì vậy việc xử lý đồ họa của card onboard không bằng card rời. Bù lại, card onboard lại giúp giảm giá thành đáng kể cho chiếc máy tính. Ngày nay, với công nghệ tiên tiến của các thế hệ CPU thế hệ mới, sức mạnh của Card Onboard được gia tăng đáng kể, lấy ví dụ như Ryzen của AMD có thể chơi được PUBG, Overwatch. Ryzen 5 2400G và Ryzen 3 2200G sở hữu card đồ họa tích hợp rất rất ngon thị trường hiện nay, bỏ xa Iris 630 trên nền Core i7 8700K. Ở bài thử nghiệm với Overwatch, độ phân giải Full HD, Setting All Low, cả hai APU của AMD đều cho ra tốc độ trung bình trên 60 FPS. Cụ thể hơn RX Vega 11(Ryzen 5 2400G) đạt 66 FPS, RX Vega 8(Ryzen 3 2200G) đạt 63 FPS, còn Iris 630 của Intel chỉ là 33 mà thôi. Giờ là GTA V, tựa game ai cũng muốn lấy để đánh giá khả năng chơi game của cỗ máy tính. Bất ngờ là khi lắp card đồ họa GT 1030 của Nvidia với Ryzen 5 2400G, tốc độ khung hình trung bình thậm chí còn thấp hơn cả khi để máy chạy chế độ GPU onboard, lần lượt là 35 FPS và 53 FPS. Con số 53 FPS, đối với rất nhiều game thủ không khó tính, là thừa đủ mượt mà để chơi rồi.

Tuy nhiên đối với một quả bom tấn đồ họa cực khủng như Rise of the Tomb Raider, Ryzen tỏ rõ vấn đề. Ngay cả những card đồ họa như GTX 1060 hay 1070 cũng còn trầy trật với tựa game khủng của Crystal Dynamics chứ không riêng gì chip xử lý đồ họa tích hợp. Con số 20 FPS và 19 FPS của hai APU đã chứng tỏ được rằng chip đồ họa tích hợp chỉ nên dùng trong trường hợp chơi những game nhẹ mà thôi.

+) Card rời là loại card khác với card onboard rất nhiều ( về chức năng vẫn là như nhau ).Card rời được cấu tạo từ GPU và RAM (  RAM có rất nhiều loại và tôi sẽ để bài đó ở một dịp khác ).

- GPU(Graphics processing unit) – Đơn vị xử lí đồ hoạ: Là con chip cốt lõi được sử dụng trong card màn hình, thành phần quan trọng nhất trong một chiếc card.thành phần ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu năng của card đồ họa. Là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU. GPU có các tính năng vượt xa so với các trình điều khiển đồ họa cơ bản.

Như đã đề cập ở trên, tính năng dự đoán nhánh sẽ không xuất hiện trên các GPU vì bản chất khối lượng công việc là khác nhau. Trong khi CPU được thiết kế để vận hành mọi thứ thì GPU được thiết kế với mục đích rất cụ thể là xử lý đồ họa 3D, những tác vụ hình ảnh bằng lượng lớn dữ liệu song song. GPU còn xử lý thông tin đa luồng, song song và bộ nhớ ở tốc độ cao. Kỹ thuật GPU đang dần trở nên dễ lập trình, cung cấp nhiều tiềm năng cho việc tăng tốc xử lí cho nhiều chương trình với nhiều mục đích khác nhau, hơn cả chíp xử lí thông thường (CPUs). GPU được phát triển để có tốc độ xử lý và hiệu suất năng lượng cao hơn cho nhiệm vụ này.

Các lõi GPU bao gồm một hoặc nhiều ALU, nhưng chúng được thiết kế khác với ALU cơ bản trong CPU. GPU có thể xử lý 8, 16, thậm chí 32 thuật toán cùng lúc. Các lõi GPU có thể bao gồm hàng chục hoặc hàng trăm lõi ALU riêng biệt, cho phép chúng có thể xử lý hàng ngàn số cùng một lúc.

Có thể nói, GPU giống như một 'CPU chuyên dụng' – được thiết kế để thực hiện các thuật toán đơn giản lặp đi lặp lại với hàng nghìn lõi xử lý chạy cùng lúc. Nhờ vào khả năng xử lý song song mà GPU có khả năng hiển thị đồ họa 3D phức tạp.

Tốc độ xung nhịp GPU thường thấp hơn tốc độ CPU, ở mức vài trăm MHz hoặc số GHz thấp – bởi vì hạn chế về lượng nhiệt và năng lượng. Việc xử lý song song đòi hỏi nhiều bóng bán dẫn hơn ALU CPU. Thuật toán kết xuất video, machine learning như nhận diện vật thể và các thuật toán mã hóa cũng có thể thực hiện ở tốc độ nhanh hơn nhiều so với CPU.

2. Phân biệt giữ GPU và CPU

GPU là bộ xử lý chuyên dụng hơn để xử lý chuyên sâu nhiệm vụ cụ thể. Do đó, GPU có tập lệnh nhỏ hơn nhiều và chỉ tập trung vào một tác vụ duy nhất. Tuy nhiên GPU lại có thể thực hiện nhiều thuật toán hơn trong một vòng clock cycle.

Sự khác biệt giữa khả năng xử lí dữ liệu (floating-point) của 2 loại chíp này là: GPU được thiết kế riêng chỉ để tính toán, mà còn là tính toán, xử lí thông tin luồng song song - đúng như những gì kỹ thuật làm sắc nét hình ảnh cần. Đến 80% transistors của chíp được nó sử dụng để chuyên tính toán dữ liệu chứ không phải để nhận dữ liệu và điều khiển luồng thông tin. Vì các chức năng này đã được thực hiện trên mỗi thuộc tính của dữ liệu với thuật toán cao cấp dữ dội rồi. 

Điểm mấu chốt là dù CPU và GPU đều được xây dựng từ các bóng bán dẫn, có khả năng xử lý dữ liệu và những con số, thì chúng đều được tối ưu cho những mục đích riêng. Các SoC sẽ được hưởng lợi từ cả hai bộ xử lý cùng với nhiều đơn vị xử lý khác.

3. Chức năng của GPU 

Chức năng của GPU trong công việc. Ngày trước thì CPU thường sẽ kiêm luôn cả chắc năng của GPU nhờ một iGPU (là GPU đó được tích hợp sẵn trong CPU) nhưng điểm giới hạn Của iGPU là khó có thể đáp ứng được nhu cầu khối lượng công việc lớn. Trong thời đại ngày càng phát triển thị vị thế của GPU là hoàn toàn khác biệt và bổ trợ lẫn CPU. 

GPU (GPU Computing) ra đời đã giảm bớt khối lượng công việc cho CPU, CPU chịu trách nhiệm kéo hệ thống chạy theo hoạt động của GPU và dành các xung của mình cho các nhiệm vụ khác trong hệ thống. Do đó, tiết kiệm rất nhiều thời gian, giải quyết những áp lực trong việc tạo ra một sản phẩm chất lượng cho thị trường.

Kể từ khi GPU ra đời cho đến nay. Thì công nghệ xử lý render với GPU và những bài toán thực tế mang lại những đặc điểm hình ảnh cực kỳ sắc nét và mượt mà. Và hiện này GPU đóng một vai trò vô cùng quan trọng Không chỉ là hỗ trợ các game 3D và các phần mềm kiến trúc như 3Dsmax , Vray, Corona hay những phần mềm dựng hình ảnh và làm video chuyên nghiệp như Adobe Premiere, Camtasia, After Effects...

4. Ứng dụng thực tế của GPU

- Trong game: Các tựa game hiện nay Từ các quán gamenet bình dân hay là những quán Cyber game đều sử dụng GPU. Các trò trơi hiện tại đều có hình ảnh chân thành nhất và mượt mà nhất. Thực tiễn bây giờ các nghề hót như Streamer hay những game thủ chơi những tựa game hót hiện tại như PUBG hay Call Of Duty ... đều cần GPU để xử lý( điển hình là dòng GTX hoặc RX)

- Trong đồ họa hình ảnh và video: Hiện tại thì các kỹ sư thiết kế các công trình lớn thì lõi Cuda core của GPU sẽ ảnh hưởng trực tiếp khi các bạn dựng hình vẽ hình ,còn điển hình trong làm video  thì GPU sẽ tiếp nhận và xử lý khối lượng lớn các tệp lệnh từ người dùng. trong các trình làm video 2k hay 4k thì khả năng Preview để không bị giật lag thì GPU cao cấp sẽ giúp bạn sử lý và tính toán điều đó( là các dòng Quadro và FirePro)

- Ứng dụng: Tương lai và trí thông minh nhân tạo( AI/ Deep Learning) và những lý do mà GPU hiện tại bây giờ được phổ cập rộng rãi đó chính là đó chính là tính toán y khoa, điện tử, mô hình tài chính, nghiên cứu khoa học hiện đại và những lĩnh vực liên quan tới thăm dò dầu khí... Trong đó trí thông minh nhân tạo là những sản phẩm được mong chờ nhất và hướng đến tương lại những robot làm những công việc nặng nhọc thay cho con người( các dòng Tesla và Titan với Nvidia, Xeon Phi với Intel)