GPGPU

GPGPU (ראשי תיבות באנגלית: General Purpose computation using GPU), הוא תחום בעולם המחשבים, שבו יש שימוש במעבדים גרפיים (GPU) לצורכי עיבוד/חישוב כלליים. השימוש ב-GPGPU התפתח תחילה לצורך חישובים מדעיים. הרעיון המרכזי הוא לנצל את היכולות הגבוהות של GPU כדי להתמודד עם משימות מורכבות. בעוד ש-GPU משמש בעיקר לעיבוד גרפי, כמו רינדור תמונות, אנימציות ותלת-ממד לצורך משחקי מחשב וגרפיקה מתקדמת, GPGPU מנצל את הארכיטקטורה של המעבד הגרפי לצורך חישובים כלליים שאינם גרפיים. GPGPU משמש בתחומים כמו בינה מלאכותית, חישובים מדעיים, ניתוח נתונים גדולים ולמידת מכונה.

הסביבות העיקריות המשמשות לתכנות מקבילי העושה שימוש ב-GPU הן CUDA של חברת Nvidia ו-OpenCL (קיצור של Open Computing Language) של קבוצת Khronos Group.

מעבדים גרפיים

מעבדים גרפיים, הנמצאים בכרטיס המסך, משמשים בין היתר להרצת משחקים, או תצוגה ויזואלית בתלת-ממד של סרטים ואחרים. המושג GPU הוא ראשי תיבות באנגלית של Graphics Processing Unit, בדומה למעבד הרגיל - CPU (Central Processing Unit).

בין המעבדים הגרפיים המוכרים ביותר הם אנבידיה טסלה אשר מיוצרים במסגרת Nvidia DGX, מעבדי AMD מסדרת AMD Instinct ומעבדי Intel Gaudi.

יכולות וביצועים של מעבדים גרפיים

פרק זה טעון עדכון. אנא תרמו לוויקיפדיה ועזרו לעדכן אותו. ייתכן שתמצאו פירוט בדף השיחה.

למעבדים הגרפיים יכולות עיבוד חזקות ביותר. בין היתר, הם מסוגלים לבצע חישובים על וקטורים, מטריצות ואריתמטיקה בסיסית על מספרים שלמים ונקודה צפה.

ביצועיהם יכולים להגיע עד לפי 1000 ואפילו יותר משל מעבד רגיל בביצוע חישובים מתמטיים מכל סוג. הכרטיסים מתוצרת שתי החברות הגדולות בתחום, Nvidia ו-AMD, מסוגלים לספק ביצועים של עד 9.67 TFlops (‏9.67 טריליון חישובים בשנייה) לעומת מעבד רגיל המסוגל להגיע לביצועים של עד 10 GFlops (10 מיליארד חישובים בשנייה). גם קצב הגישה לזיכרון זוכה לטיפול מיוחד. מעבד גרפי מסוגל לגשת לזיכרון הפנימי שלו (הזיכרון המובנה בו) בקצבים של עד 512 GB לשנייה, וזאת לעומת 10.8 GB לשנייה בקצב הגישה של מעבד רגיל ל-RAM.

שימושים ב-GPGPU

GPGPU (General Purpose Computing on Graphics Processing Units) הפך בשנים האחרונות לכלי מרכזי במגוון רחב של תחומים בזכות יכולתו לבצע חישובים מקבילים באופן יעיל במיוחד. להלן מספר תחומים שבהם נעשה שימוש נרחב בטכנולוגיה זו:

בינה מלאכותית ולמידת מכונה

מעבדי GPU משמשים לאימון רשתות נוירונים עמוקות בזכות יכולתם לעבד כמויות עצומות של נתונים במהירות. מסגרות תכנות כמו TensorFlow ו-PyTorch מותאמות לניצול תשתיות GPU, מה שמאפשר ביצועי עיבוד משופרים בהשוואה למעבדים רגילים (CPU). לדוגמה, טכנולוגיות לזיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ואלגוריתמים של נהיגה אוטונומית מסתמכים על GPGPU להאצת האימון וההרצה.

חישובים מדעיים והנדסיים

במדעי הטבע וההנדסה, GPGPU משמש לסימולציות פיזיקליות מורכבות כמו חישובי דינמיקה מולקולרית, סימולציות אקלים, וחקר מבנים באווירודינמיקה. כוח העיבוד המקבילי מאפשר חישוב בזמן אמת של מודלים מורכבים מאוד, דבר שבעבר היה דורש זמן רב יותר.

רפואה וביולוגיה חישובית

בתחום הרפואה, נעשה שימוש ב-GPGPU בניתוח נתונים ביולוגיים, כמו ריצוף גנום ובדיקות דינמיות של תרופות. מודלים של GPGPU משמשים גם לניתוח תמונות רפואיות ולהאצת אלגוריתמים לזיהוי מחלות.

בלוקצ'יין ומטבעות קריפטוגרפיים

בכריית מטבעות קריפטוגרפיים (כגון ביטקוין), GPU מספקים ביצועים גבוהים בהרצת אלגוריתמי הוכחת עבודה (Proof of Work). יעילותם בחישובים מקבילים הופכת אותם לכלי המועדף על כורים רבים.

גיימינג והדמיות ויזואליות

למרות שמקורו של ה-GPGPU הוא בתעשיית המשחקים, יכולתו להאיץ הדמיות פיזיקליות ותצוגה גרפית הופכת אותו גם לכלי חשוב ליישומים שאינם משחקים, כמו יצירת אנימציות ואפקטים ויזואליים בתעשיית הקולנוע.

ניתוח נתונים גדולים (Big Data)

בתחום ניתוח נתונים, GPGPU משמש לטיפול במאגרי מידע גדולים באמצעות ביצוע חישובים מתקדמים ומורכבים. אלגוריתמים לניתוח נתונים סטטיסטיים וניהול בסיסי נתונים גדולים (כמו Spark ו-Dask) תומכים בניצול יכולות GPU.

קישורים חיצוניים

• אתר בינלאומי, המספק גישה לחומרים בתחום GPGPU
• אתר חברת gass הישראלית, העוסקת בתחום GPGPU
• אתר גיקטיים, "מורה נבוכים ל-GPU Computing"
• אתר חברת Nvidia, "מחשוב כללי על גבי GPU"