Điện toán GPU

[phanhao]

GPU Computing là gì?

GPU Computing đề cập đến việc sử dụng đơn vị xử lý đồ họa cho các nhiệm vụ ngoài việc hiển thị đồ họa truyền thống. Mô hình tính toán này hiệu quả nhờ khả năng thực hiện xử lý song song của GPU (sử dụng nhiều lõi xử lý để thực hiện các phần khác nhau của cùng một tác vụ).

GPU bao gồm hàng ngàn lõi nhỏ hơn hoạt động song song. Ví dụ, GPU RTX 3090 của Nvidia có 10496 lõi ấn tượng có thể xử lý các nhiệm vụ cùng một lúc. Kiến trúc này làm cho GPU rất thích hợp cho các nhiệm vụ:

• Liên quan đến các tập dữ liệu lớn đòi hỏi xử lý mở rộng.
• Có thể chia thành các đơn vị công việc nhỏ hơn mà GPU có thể thực hiện đồng thời.
• Có tính lặp lại cao (ví dụ: phép nhân ma trận hoặc các phép tính chập trong xử lý hình ảnh).

Ý tưởng chính của GPU Computing là sử dụng GPU và CPU song song trong quá trình xử lý. CPU xử lý các nhiệm vụ tổng quát và chuyển giao phần mã chương trình đòi hỏi tính toán cao sang GPU. Chiến lược như vậy làm tăng đáng kể tốc độ xử lý, làm cho GPU Computing trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

• Mô phỏng khoa học (vật lý, hóa học, sinh học,…).
• Phân tích và khai thác dữ liệu.
• Học sâu và học máy.
• Hiển thị đồ họa và mô hình 3D.

GPU Computing là một phần tiêu chuẩn của các hệ thống tính toán hiệu năng cao (HPC). Các tổ chức sử dụng các cụm HPC sử dụng GPU để tăng sức mạnh xử lý, một phương pháp ngày càng trở nên có giá trị khi tổ chức tiếp tục sử dụng HPC để thực hiện các công việc AI.



Lưu ý:

Các GPU và card đồ họa không phải là các thuật ngữ có thể thay thế cho nhau. GPU là một mạch điện tử thực hiện xử lý hình ảnh và đồ họa. Card đồ họa là một phần cứng chứa GPU cùng với PCB, VRAM và các thành phần hỗ trợ khác.

GPU Computing hoạt động như thế nào?

CPU và GPU làm việc cùng nhau trong GPU Computing. CPU quản lý việc thực thi chương trình tổng thể và chuyển giao các tác vụ cụ thể cho GPU để hưởng lợi từ việc xử lý song song. Dưới đây là các loại tác vụ mà CPU thường chuyển cho GPU:

• Tính toán toán học (nhân ma trận, phép toán vector, mô phỏng số học,…).
• Xử lý hình ảnh và video (lọc hình ảnh, phát hiện đối tượng, mã hóa video,…).
• Phân tích dữ liệu (xử lý tập dữ liệu lớn, áp dụng các phép biến đổi,…).

Khi CPU trở nên quá tải với việc xử lý, GPU tiếp quản các tác vụ cụ thể và giải phóng CPU. GPU chia các tác vụ thành các đơn vị công việc nhỏ, độc lập và sau đó gán mỗi công việc phụ cho một lõi riêng để thực hiện các nhiệm vụ song song.

Các nhà phát triển viết code chương trình tận dụng việc xử lý song song của GPU thường sử dụng mô hình lập trình GPU. Các khung làm việc này cung cấp cách cấu trúc để viết code mà không cần xử lý các chi tiết cấp thấp của phần cứng GPU. Các mô hình phổ biến nhất bao gồm:

• CUDA (Compute Unified Device Architecture): Được phát triển bởi Nvidia, CUDA là một nền tảng tính toán song song cung cấp các công cụ, thư viện và tiện ích mở rộng dựa trên Nvidia.
• OpenCL: Mô hình này là một tiêu chuẩn mở cho lập trình song song có thể sử dụng cho các thương hiệu khác nhau (bao gồm AMD, Intel và Nvidia).
• ROCm (Radeon Open Compute): ROCm là một nền tảng mã nguồn mở hỗ trợ tính toán GPU trên phần cứng AMD.
• SYCL: SYCL cung cấp một framework C++ nguồn đơn để phát triển ứng dụng chạy trên GPU.

GPU có hệ thống phân cấp bộ nhớ riêng (bao gồm bộ nhớ chung, bộ nhớ chia sẻ và bộ nhớ cục bộ). Dữ liệu di chuyển từ bộ nhớ của CPU đến bộ nhớ chung của GPU trước khi được xử lý, điều này làm cho việc quản lý bộ nhớ hiệu quả trở nên quan trọng để tránh độ trễ.

Lợi ích của GPU Computing là gì?

GPU Computing mang lại nhiều lợi ích quan trọng làm cho nó trở thành một công nghệ có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là các lợi ích chính của GPU Computing:

• Sức mạnh xử lý cao: GPU có hàng nghìn lõi xử lý nhỏ thực hiện các nhiệm vụ cùng một lúc. Khả năng xử lý song song này cho phép GPU xử lý một lượng lớn các phép tính đồng thời.
• Thực thi khối lượng công việc phức tạp nhanh chóng: Người dùng GPU Computing nhận kết quả nhanh hơn và thông tin chi tiết nhanh hơn. Tốc độ này rất quan trọng đối với các trường hợp sử dụng trong đó thời gian là điều cốt yếu, chẳng hạn như chụp ảnh y tế hoặc giao dịch tài chính.
• Khả năng mở rộng cao (và đơn giản): Giải pháp GPU Computing có khả năng mở rộng cao. Tất cả những gì quản trị viên cần làm để mở rộng quy mô là thêm nhiều GPU hoặc cụm tăng tốc GPU vào hệ thống.
• Khả năng tương thích với máy học và AI: GPU Computing tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình và cho phép các tổ chức phát triển phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) chính xác và phức tạp hơn.
• Kết xuất đồ họa mượt mà: GPU Computing là cần thiết để hiển thị đồ họa 3D và hiệu ứng chất lượng cao trong trò chơi điện tử, mô phỏng, hoạt hình và ứng dụng VR.
• Hiệu quả về chi phí: GPU tiết kiệm chi phí hơn so với các cụm tương đương tính toán dựa trên CPU. Hệ thống tiêu thụ ít năng lượng và cần ít thành phần phần cứng hơn để đạt được mục tiêu xử lý mong muốn.
• HPC boosts: GPU Computing là một cách đơn giản để tăng sức mạnh xử lý trong một cụm HPC. Hệ thống HPC thông thường có GPU và field-programmable gate arrays (FPGA) thực hiện hàng triệu tỷ phép tính mỗi giây, điều này làm cho các hệ thống này trở thành một yếu tố quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

GPU Computing được sử dụng để làm gì?

GPU Computing không phải lúc nào cũng phù hợp tốt với mọi trường hợp sử dụng, nhưng nó là một yếu tố quan trọng trong các công việc đòi hỏi sử dụng xử lý song song. Hãy xem xét một số trường hợp sử dụng tính toán GPU.

Mô phỏng khoa học

GPU Computing được ứng dụng để mô phỏng khoa học vì chúng thường:

• Liên quan đến các nhiệm vụ đòi hỏi sức mạnh xử lý mạnh mẽ và tính toán mở rộng.
• Được hưởng lợi lớn từ việc xử lý song song.

GPU Computing cho phép các nhà nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau tiến hành mô phỏng với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Dưới đây là một số ví dụ về mô phỏng được hưởng lợi từ GPU Computing:

• Mô phỏng sự hình thành thiên hà giúp hiểu rõ về vật chất tối và cấu trúc vũ trụ.
• Mô hình khí hậu mô phỏng xu hướng thời tiết dài hạn và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu.
• Mô phỏng động lực phân tử khám phá sự gấp nếp của protein và tương tác giữa protein-thuốc.
• Mô phỏng khoa học vật liệu cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu các đặc tính của vật liệu tiên tiến.
• Mô phỏng địa chấn được sử dụng trong kỹ thuật động đất và địa vật lý.
• Mô phỏng các phản ứng hạt nhân và hoạt động của các hạt hạ nguyên tử.

Mô phỏng được tăng tốc bằng GPU cũng đang dẫn đến những tiến bộ trong các lĩnh vực như động lực học chất lỏng tính toán (CFD) và hóa học lượng tử.