Частным случаем какого процессора является процессор изображений

Обновлено: 07.07.2024

Тепловыделение - в характеристиках современных десктопных процессорах пишут типичное тепловыделение. Но это не значит, что достаточно подобрать кулер с таким же теплоотведедением, так как для соблюдения приемлемой температуры, с учетом внешней температуры, пыли и амортизации комплектующих кулер должен быть мощнее. Очень важно правильно подобрать устройство охлаждения как для процессора, так и организовать воздушные потоки внутри системного блока. У Intel есть процессоры с индексом Т, c расчётным тепловыделением до 35 Вт у современных моделей, на их можно основе собирать компактные модели компьютеров.

Еще один важный показатель, о котором многие не знают - максимальная рабочая температура. У современных процессоров это температура может быть в районе 84-100 градусов Цельсия, при достижении которой срабатывают защитные системы: тро́тлинг, т.е. пропуск тактов или защитное выключение.

Во многих десктопных процессорах присутствуют графические ядра, для обработки изображения. Сейчас intel запустили процессоры и индексом F, без графического ядра.

Т.е. встроенной графики у этих процессоров нет и порты на материнской плате не будут выдавать изображение на монитор. ПК на основе процессоров с индексом F обязательно требуется видеокарта. Так же графического ядра нет во всех высокопроизводительных процессорах на сокетах 2066 и TR4.

Сокет – это гнездо для процессора. Выбранный процессор должен быть совместим с сокетом, а так же его версией на материнской плате. Актуальные сокеты у Intel - 1151v2 и 2066, у AMD – AM4 и TR4.

Примерно 9 лет назад, с выходом семейства core i, в процессоры intel переехал контроллер памяти, теперь процессор обращается к памяти напрямую, а не через контроллер в материнской плате, который назывался «северный мост». Так же в процессор переехал и контроллер PCI-e.

Техпроцессом называют размер литографии измеряемой в нанометрах. Чем ниже этот показатель, тем современнее процессор. Чем меньше размер транзистора, тем больше их можно упаковать в процессор, при том же энергопотреблении и выделении тепла.

Еще один показатель процессора – это количество линий PCI-e. Ими формируется ширина канала связи по данной шине между процессором и высокопроизводительными платами расширения, например, видеокартами или сопроцессорами.

Процессоры Intel семейства Pentium и Celeron, core i3, i5, i7 i9 на сокете LGA1151 последней версии, имеют всего 16 линий PCI-e.

Процессоры Intel семейства i9 на 2066 сокете имеют 44 линии PCI-e, а i7-7800X - 28 линий PCI-e. Процессоры от AMD семейства Ryzen 3, 5, и 7 имеют так же 16 линий, а Threadripper 64 линии PCI-e – а это 4 полноценных x16 для плат расширения. Это одна из причин, почему для сборки серьезных рабочих станций используются топовые серии или серверные процессоры, где линий PCI-e больше.

SSD и периферийные устройства получают линии PCI-E от чипсета материнской платы, который соединен с процессором через шину DMI, но об этом мы поговорим в ЛикБезе про материнские платы.

Физический процессор состоит из трех основных компонентов, то что мы все видим, держа его в руке – термораспределительная металлическая крышка и текстолитовое основание с контактной площадкой. Внутри находится кремниевый кристалл, в котором находятся ядра, а иногда и не один, это может быть графическое ядро или еще один набор основных ядер – это самая сложная и дорогая часть процессора. Внутри кристалла процессора Intel core i7 находится 4 ядра, видеоядро, кэш память, контроллер оперативной памяти, DMI интерфейс для соединения с периферийными устройствами через чипсет материнской платы. А в процессорах AMD Epic и Threadripper находится сразу 4 кристалла по 4 ядра, но в тоже время процессор Intel i9 имеет 18 ядер упакованных в одном кристалле. Между кристаллом и термораспределительной крышкой есть слой термопасты, в топовых моделях используется припой. О термопастах и других термоинтрефейсках так же будет статья.

Обратная связь

Я ранее не занимался написанием подобного материала, знаю, что тут много разбирающих людей. Прошу в комментариях дать оценку, конструктивную критику или дополнения к материалу. Сообщить об ошибках и неточностях, или если что-то не понятно.

В планах сейчас написать пул статей по всем комплектующим, чтобы люди в информационный век лучше разбирались в компьютерах. Возможно, выйти с материалом на ютуб в дальнейшем.

Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.

Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.

Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:

Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?

Эпоха GPU

Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.

Первые шаги

Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.

Следующим революционным событием стало появление нового класса более сложных и многофункциональных устройств — видеопроцессоров. В 1996 году компания 3dfx Interactive выпустила чипсет Voodoo Graphics, который быстро занял 85% рынка специализированных видеоустройств и стал лидером в области 3D графики того времени. После серии неудачных решений менеджмента компании, среди которых была покупка производителя видеокарт STB, 3dfx уступила первенство NVIDIA и ATI (позднее AMD), а в 2002 объявила о своем банкротстве.

Общие вычисления на GPU

В 2006 году NVIDIA объявила о выпуске линейки продуктов GeForce 8 series, которая положила начало новому классу устройств, предназначенных для общих вычислений на графических процессорах (GPGPU). В ходе разработки NVIDIA пришла к пониманию, что большее число ядер, работающих на меньшей частоте, более эффективны для параллельных нагрузок, чем малое число более производительных ядер. Видеопроцессоры нового поколения обеспечили поддержку параллельных вычислений не только для обработки видеопотоков, но также для проблем, связанных с машинным обучением, линейной алгеброй, статистикой и другими научными или коммерческими задачами.

Признанный лидер

Различия в изначальной постановке задач перед CPU и GPU привели к значительным расхождениям в архитектуре устройств — высокая частота против многоядерности. Для графических процессоров это заложило вычислительный потенциал, который в полной мере реализуется в настоящее время. Видеопроцессоры с внушительным количеством более слабых вычислительных ядер отлично справляются с параллельными вычислениями. Центральный же процессор, исторически спроектированный для работы с последовательными задачами, остается лучшим в своей области.

Для примера сравним значения в производительности центрального и графического процессора на выполнении распространенной задачи в нейронных сетях — перемножении матриц высокого порядка. Выберем следующие устройства для тестирования:

CPU. Intel Xeon E5-2680 v4 — 28 потоков с HyperThreading, 2.4 GHZ;
GPU. NVIDIA GTX 1080 — 2560 CUDA Cores, 1607 Mhz, 8GB GDDR5X.

В коде выше мы измеряем время, которое потребовалось на вычисление матриц одинакового порядка на центральном или графическом процессоре («Время выполнения»). Данные можно представить в виде графика, на котором горизонтальная ось отображает порядок перемножаемых матриц, а вертикальная — Время выполнения в секундах:

Линия графика, выделенная оранжевым, показывает время, которое требуется для создания данных в обычном ОЗУ, передачу их в память GPU и последующие вычисления. Зеленая линия показывает время, которое требуется на вычисление данных, которые были сгенерированы уже в памяти видеокарты (без передачи из ОЗУ). Синяя отображает время подсчета на центральном процессоре. Матрицы порядка менее 1000 элементов перемножаются на GPU и CPU почти за одинаковое время. Разница в производительности хорошо проявляется с матрицами размерами более 2000 на 2000, когда время вычислений на CPU подскакивает до 1 секунды, а GPU остается близким к нулю.

Более сложные и практические задачи эффективнее решаются на устройстве с графическими процессорами, чем без них. Поскольку проблемы, которые решают наши клиенты на оборудовании с GPU, очень разнообразны, мы решили выяснить, какие самые популярные сценарии использования существуют.

Кому в Selectel жить хорошо с GPU?

Первый вариант, который сразу приходит на ум и оказывается правильной догадкой — это майнинг, однако любопытно отметить, что некоторые применяют его как вспомогательный способ загрузить оборудование на «максимум». В случае аренды выделенного сервера с видеокартами, время свободное от рабочих нагрузок используется для добычи криптовалют, не требующих специализированных установок (ферм) для своего получения.

Ставшие уже в какой-то степени классическими, задачи, связанные с графической обработкой и рендерингом, неизменно находят свое место на серверах Selectel с графическими ускорителями. Использование высокопроизводительного оборудования для таких задач позволяет получить более эффективное решение, чем организация выделенных рабочих мест с видеокартами.

В ходе разговора с нашими клиентами мы также познакомились с представителями Школы анализа данных Яндекс, которая использует мощности Selectel для организации тестовых учебных сред. Мы решили узнать побольше о том, чем занимаются студенты и преподаватели, какие направления машинного обучения сейчас популярны и какое будущее ожидает индустрию, после того как молодые специалисты пополнят ряды сотрудников ведущих организаций или запустят свои стартапы.

Наука о данных

Пожалуй, среди наших читателей не найдется тех, кто не слышал бы словосочетания «нейронные сети» или «машинное обучение». Отбросив маркетинговые вариации на тему этих слов, получается сухой остаток в виде зарождающейся и перспективной науки о данных.

Современный подход к работе с данными включает в себя несколько основных направлений:

Большие данные (Big Data). Основная проблема в данной сфере — колоссальный объем информации, который не может быть обработан на единственном сервере. С точки зрения инфраструктурного обеспечения, требуется решать задачи создания кластерных систем, масштабируемости, отказоустойчивости, и распределенного хранения данных;
Ресурсоемкие задачи (Машинное обучение, глубокое обучение и другие). В этом случае поднимается вопрос использования высокопроизводительных вычислений, требующих большого количества ОЗУ и процессорных ресурсов. В таких задачах активно используются системы с графическими ускорителями.

Граница между данными направления постепенно стирается: основные инструменты для работы с большими данным (Hadoop, Spark) внедряют поддержку вычислений на GPU, а задачи машинного обучения охватывают новые сферы и требуют бо́льших объемов данных. Разобраться подробнее нам помогут преподаватели и студенты Школы анализа данных.

Трудно переоценить важность грамотной работы с данными и уместного внедрения продвинутых аналитических инструментов. Речь идёт даже не о больших данных, их «озерах» или «реках», а именно об интеллектуальном взаимодействии с информацией. Происходящее сейчас представляет собой уникальную ситуацию: мы можем собирать самую разнообразную информацию и использовать продвинутые инструменты и сервисы для глубокого анализа. Бизнес внедряет подобные технологии не только для получения продвинутой аналитики, но и для создания уникального продукта в любой отрасли. Именно последний пункт во многом формирует и стимулирует рост индустрии анализа данных.

Новое направление

Повсюду нас окружает информация: от логов интернет-компаний и банковских операций до показаний в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Умение работать с этими данными может принести миллионные прибыли и дать ответы на фундаментальные вопросы о строении Вселенной. Поэтому анализ данных стал отдельным направлением исследований среди бизнес и научного сообщества.

Школа анализа данных готовит лучших профильных специалистов и ученых, которые в будущем станут основным источником научных и индустриальных разработок в данной сфере. Развитие отрасли сказывается и на нас как на инфраструктурном провайдере — все больше клиентов запрашивают конфигурации серверов для задач анализа данных.

От специфики задач, стоящих перед нашими клиентами, зависит то, какое оборудование мы должны предлагать заказчикам и в каком направлении следует развивать нашу продуктовую линейку. Совместно со Станиславом Федотовым и Олегом Ивченко мы опросили студентов и преподавателей Школы анализа данных и выяснили, какие технологии они используют для решения практических задач.

Технологии анализа данных

За время обучения слушатели от основ (базовой высшей математики, алгоритмов и программирования) доходят до самых передовых областей машинного обучения. Мы собирали информацию по тем, в которых используются серверы с GPU:

Глубинное обучение;
Обучение с подкреплением;
Компьютерное зрение;
Автоматическая обработка текстов.

Представленные инструменты обладают разной поддержкой от создателей, но тем не менее, продолжают активно использоваться в учебных и рабочих целях. Многие из них требуют производительного оборудования для обработки задач в адекватные сроки.

Дальнейшее развитие и проекты

Как и любая наука, направление анализа данных будет изменяться. Опыт, который получают студенты сегодня, несомненно войдет в основу будущих разработок. Поэтому отдельно стоит отметить высокую практическую направленность программы — некоторые студенты во время учебы или после начинают стажироваться в Яндексе и применять свои знания уже на реальных сервисах и службах (поиск, компьютерное зрение, распознавание речи и другие).

О будущем анализа данных мы поговорили с преподавателями Школы анализа данных, которые поделились с нами своим видением развития науки о данных.

По мнению Влада Шахуро, преподавателя курса «Анализ изображений и видео», самые интересные задачи в компьютерном зрении — обеспечение безопасности в местах массового скопления людей, управление беспилотным автомобилем и создание приложение с использованием дополненной реальности. Для решения этих задач необходимо уметь качественно анализировать видеоданные и развивать в первую очередь алгоритмы детектирования и слежения за объектами, распознавания человека по лицу и трехмерной реконструкции наблюдаемой сцены. Преподаватель Виктор Лемпицкий, ведущий курс «Глубинное обучение», отдельно выделяет в своем направлении автокодировщики, а также генеративные и состязательные сети.

Один из наставников Школы анализа данных делится своим мнением касательно распространения и начала массового использования машинного обучения:

«Машинное обучение из удела немногих одержимых исследователей превращается в ещё один инструмент рядового разработчика. Раньше (например в 2012) люди писали низкоуровневый код для обучения сверточных сетей на паре видеокарт. Сейчас, кто угодно может за считанные часы:

скачать веса уже обученной нейросети (например, в keras);
сделать с ее помощью решение для своей задачи (fine-tuning, zero-shot learning);
встроить её в свой веб-сайт или мобильное приложение (tensorflow / caffe 2).

По мнению Ивченко Олега, администратора серверной инфраструктуры ШАД, для стандартных задач глубокого обучения на стандартных наборах данных (например, CIFAR, MNIST) требуются такие ресурсы:

6 ядер CPU;
16 Gb оперативной памяти;
1 GPU-карточка с 6-8 Gb видеопамяти. Это соответствует таким видеокартам, как PNY NVIDIA GeForce GTX 1060 или MSI GeForce GTX 1070.

Возможности для новичков

Изучение анализа данных ограничивается высокими требованиями к обучающимся: обширные познания в области математики и алгоритмики, умение программировать. По-настоящему серьезные задачи машинного обучения требуют уже наличия специализированного оборудования. А для желающих побольше узнать о теоретической составляющей науки о данных Школой анализа данных совместно с Высшей Школой Экономики был запущен онлайн курс «Введение в машинное обучение».

Вместо заключения

Рост рынка графических процессоров обеспечивается возрастающим интересом к возможностям таких устройств. GPU применяется в домашних игровых системах, задачах рендеринга и видеообработки, а также там, где требуются общие высокопроизводительные вычисления. Практическое применение задач интеллектуального анализа данных будет проникать все глубже в нашу повседневную жизнь. И выполнение подобных программ наиболее эффективно осуществляется именно с помощью GPU.

Мы благодарим наших клиентов, а также преподавателей и студентов Школы анализа данных за совместную подготовку материала, и приглашаем наших читателей познакомиться с ними поближе.

А опытным и искушенным в сфере машинного обучения, анализа данных и не только мы предлагаем посмотреть предложения от Selectel по аренде серверного оборудования с графическми ускорителями: от простых GTX 1080 до Tesla P100 и K80 для самых требовательных задач.

Процессоры и графические процессоры имеют много общего. Оба они представляют собой микропроцессоры на основе кремния. В то же время они существенно различаются и используются для разных ролей.

Что такое процессоры и графические процессоры?

Центральный процессор часто называют «мозгом» или «сердцем» компьютера. Требуется запустить большинство инженерного и офисного программного обеспечения. Однако существует множество задач, которые могут перегружать центральный процессор компьютера. То есть при использовании GPU становится необходимым для вычислений.

Графический процессор - это специализированный тип микропроцессора, в первую очередь предназначенный для быстрой визуализации изображений. Графические процессоры появились как ответ на графически интенсивные приложения, которые обременяют процессор и снижают производительность компьютера. Они стали способом снять эти задачи с процессоров, но современные графические процессоры достаточно мощны, чтобы выполнять быстрые математические вычисления для многих других целей, помимо рендеринга.

В чем разница?

Процессоры и графические процессоры обрабатывают задачи по-разному. Что касается взаимосвязей, их часто сравнивают с мозгом и мускулатурой. Процессор (мозг) может работать на множестве различных вычислений, в то время как графический процессор (мускулатура) лучше всего фокусирует все вычислительные способности на конкретной задаче. Это связано с тем, что ЦП состоит из нескольких ядер (до 24), оптимизированных для последовательной последовательной обработки. Это разработано, чтобы максимизировать выполнение единственной задачи в пределах работы; однако спектр задач широк. С другой стороны, графический процессор использует тысячи меньших и более эффективных ядер для массивно параллельной архитектуры, предназначенной для одновременной обработки нескольких функций.

Современные графические процессоры обеспечивают превосходную вычислительную мощность , пропускную способность памяти и эффективность по сравнению со своими процессорами. Они выполняются в 50–100 раз быстрее в задачах, требующих нескольких параллельных процессов, таких как машинное обучение и анализ больших данных.

Какие проблемы подходят для GPU?

Вычисления на GPU определяются как использование GPU вместе с CPU для ускорения научных, аналитических, инженерных, потребительских и корпоративных приложений.

В течение многих лет графические процессоры обеспечивали отображение изображений и движения на компьютерных дисплеях, но технически они способны на большее. Графические процессоры включаются, когда для одной задачи требуются массивные вычисления.

Эта задача может включать в себя:

Графический процессор необходим для быстрой и интенсивной визуализации игрового мира. Рендеринг спецэффектов и сложной трехмерной графики в режиме реального времени требует серьезных вычислительных мощностей. Задачи современных игр становятся слишком тяжелыми для графического решения процессора. Игры даже сделали шаг вперед с виртуальной реальностью, которая настолько правдоподобна, потому что графические процессоры могут быстро рендерить и поддерживать реалистичные изображения при правильном освещении и затенении.

3D визуализация

Графические процессоры повышают производительность области просмотра в приложениях трехмерной визуализации, таких как автоматизированное проектирование (CAD). Программное обеспечение, позволяющее визуализировать объекты в 3-х измерениях, использует графические процессоры для рисования этих моделей в режиме реального времени по мере их вращения или перемещения.

Обработка изображения

Графические процессоры могут точно обрабатывать миллионы изображений, чтобы найти различия и сходства. Эта способность широко используется в таких отраслях, как пограничный контроль, безопасность и медицинская рентгенография. Например, в 2010 году военные США соединили более 1700 систем Sony PlayStation 3TM для более быстрой обработки спутниковых изображений с высоким разрешением.

Большие данные

Благодаря тысячам вычислительных ядер и пропускной способности приложений в 10–100 раз по сравнению с одними центральными процессорами, графические блоки являются выбором для обработки больших данных для ученых и промышленности. Графические процессоры используются для отображения данных в виде интерактивной визуализации и интегрируются с другими наборами данных для изучения объема и скорости данных. Например, теперь мы можем включить картирование генов, обрабатывая данные и анализируя дисперсии, чтобы понять взаимосвязь между различными комбинациями генов.

Глубокое машинное обучение

Машинное обучение существует уже некоторое время, но мощные и эффективные вычисления на GPU подняли его на новый уровень. Глубокое обучение - это использование сложных нейронных сетей для создания систем, которые могут выполнять обнаружение функций по огромным объемам немаркированных обучающих данных. Графические процессоры могут обрабатывать тонны обучающих данных и обучать нейронные сети в таких областях, как анализ изображений и видео, распознавание речи и обработка естественного языка, автомобили с автоматическим управлением, компьютерное зрение и многое другое.

Графические процессоры не являются заменой архитектуры ЦП . Скорее, они являются мощными ускорителями для существующей инфраструктуры. Вычисления с ускорением на GPU разгружают части приложения, требующие большого объема вычислений, в GPU, в то время как остальная часть кода по-прежнему выполняется на ЦП. С точки зрения пользователя, приложения работают намного быстрее. В то время как вычисления общего назначения по-прежнему являются областью ЦП, графические процессоры являются аппаратной основой практически всех интенсивных вычислительных приложений.

В этой статье мы рассмотрим, что такое процессор CPU, какие у него функции и из чего он состоит.

В каждом вычислительном устройстве (ПК, смартфон, фотоаппарат) есть центр, который отвечает за правильную работу машины ― процессор.

В широком смысле процессор ― это устройство, которое выполняет вычислительные и логические операции с данными. Чаще всего этот термин используется для обозначения центрального процессора устройства. Расшифровка CPU ― Central Processing Unit (центральное обрабатывающее устройство). Это самая важная часть компьютера. Его мозг. Он выглядит как квадрат размером приблизительно 5x5 см:

Что значит CPU на процессоре

С обратной стороны CPU находятся ножки, с помощью которых он крепится к материнской плате:

Назначение и характеристика процессора

От мощности центрального процессора зависит скорость обработки команд и продуктивность работы других составляющих компьютера. Например, можно купить современную видеокарту, но она не сможет показать свои возможности, если управляется слабым CPU.

Функции CPU

Какие функции выполняет центральный процессор CPU? Главная функция ― управление всеми операциями компьютера: от простейших сложений чисел на калькуляторе до запуска компьютерных игр. Если рассматривать основные функции центрального процессора подробнее, CPU:

получает данные из оперативной памяти, выполняет с ними арифметические и логические операции, передаёт их на внешние устройства,
формирует сигналы, необходимые для работы внутренних узлов и внешних устройств,
временно хранит результаты выполненных операций, переданных сигналов и других данных,
принимает запросы от внешних устройств и обрабатывает их.

Из чего состоит CPU

Центральный процессор состоит из 3-х частей:

Ядро процессора, которое выполняет основную работу. Оно позволяет читать, расшифровывать, выполнять и отправлять инструкции. Ядро состоит из следующих частей:

Арифметико-логическое устройство (АЛУ). Выполняет основные математические и логические операции. Все вычисления производятся в двоичной системе.
Устройство управления (УУ). Управляет работой CPU с помощью электрических сигналов. От него зависит согласованность работы всех частей процессора и его связь с внешними устройствами.

Каждое ядро может выполнять только одну задачу, хоть и за долю секунды. Одноядерный процессор выполняет каждую задачу последовательно. Для современного объёма операций этого мало, поэтому ценятся CPU с более чем одним ядром, чтобы выполнять несколько задач одновременно. Например, двухъядерный выполняет две задачи одновременно, трехъядерный ― три и т. д.

Запоминающее устройство. Это небольшая внутренняя память центрального процессора. Она состоит из регистров и кеш-памяти. В регистрах хранятся текущие команды, данные, промежуточные результаты операции. В кеш-память загружаются часто используемые команды и данные из оперативной памяти. Обратиться в кеш быстрее, чем в оперативную память, поэтому объём кеш-памяти влияет на скорость выполнения запросов.
Шины ― это каналы, по которым передаётся информация. Они как рельсы для перевозки данных.

Главной характеристикой процессора является производительность. Она зависит от двух параметров: тактовая частота и разрядность.

Тактовая частота ― число выполненных операций в секунду. Измеряется в мегагерцах (МГц — миллион тактов в секунду ) и гигагерцах (ГГц — миллиард тактов в секунду). Чем больше тактовая частота, тем быстрее работает машина.

Разрядность ― количество информации (байт), которое можно передать за такт. Разрядность процессора бывает 8, 16, 32, 64 бита. Современные процессоры 32-х и 64-битные.

Производители CPU

На рынке есть два основных производителя центральных процессоров ― Intel и AMD.

Продукты Intel — дорогие, но имеют высокую производительность. Потребляют меньше энергии, следовательно меньше перегреваются. Имеют хорошую связь с оперативной памятью.

Продукты AMD значительно отстают от Intel, однако стоят дешевле. Они требуют много энергии и хуже взаимодействуют с оперативной памятью по сравнению с процессорами от Intel.

Само слово процессор происходит от английского глагола to process, что в переводе на русский будет звучать, как обрабатывать. В общем понимании, под данным термином подразумевается устройство или набор программ, которые используются для совершения вычислительных операций или обработки массива данных или процесса.

Содержание:

Что такое центральный процессор, и для чего он нужен

В персональном компьютере процессор выполняет функцию «мозга», являясь основной микросхемой, которая требуется для бесперебойной и правильной работы ПК. Под управлением CPU находятся все внутренние и периферийные устройства.

Внешне процессор представляет собой небольшую квадратную плату, верхняя часть которой закрыта металлической крышкой, служащей для защиты микросхем, а нижняя поверхность усыпана большим количеством контактов. Именно этой стороной процессор устанавливается в специальный разъём или сокет, располагающийся на материнской плате. ЦП, или центральный процессор, является самой важной деталью современного компьютера. Без команды, которую отдаёт CPU, не происходит выполнение ни одной, даже самой простой, операции, например, сложение двух чисел или запись одного байта информации.

Как работает процессор

Принцип работы процессора – это последовательная обработка разных операций. Они происходят очень быстро, основные из них:
При запуске любого процесса, заключающегося в исполнении программного кода, управляющий блок ЦП извлекает все необходимые данные и набор операндов, требуемых к исполнению. Далее это отгружается в буферную или кэш-память.
На выходе из кэша весь поток информации делится на две категории – инструкции и значения. Они перенаправляются в соответствующие ячейки памяти, которые называются регистры. Первые помещаются в регистры команд, вторая категория − в регистры данных.
Находящуюся в регистрах памяти информацию обрабатывает арифметически-логическое устройство. Это одна из частей ЦП, которая требуется для проведения арифметических и логических операций.
Результаты вычислений разделяются на два потока – законченные и незаконченные, которые, в свою очередь, отправляются обратно в кэш-память.
По завершению цикла вычислений конечный итог записывается в оперативную память. Это требуется для высвобождения места в буфере, которое необходимо для проведения новых вычислительных операций. При переполнении кэша все неактивные процессы перемещаются в ОЗУ или на нижний уровень.

Из чего состоит процессор

Чтобы представить, как работает ЦПУ, нужно понимать, из каких частей он состоит. Основными составляющими процессора являются:

Верхняя крышка, которая представляет собой металлическую пластину, выполняющую функции защиты внутреннего содержимого и теплоотведения.
Кристалл. Это самая важная часть CPU. Кристалл изготавливается из кремния и содержит на себе большое количество мельчайших микросхем.
Подложка из текстолита, которая служит контактной площадкой. На ней крепятся все детали ЦП и располагаются контакты, через которые происходит взаимодействие со всей остальной системой.

При креплении верхней крышки применяется клей-герметик, способный выдерживать воздействие высоких температур, а для устранения зазора внутри собранного процессора используется термопаста. После застывания она образует своеобразный «мостик», который требуется для обеспечения оттока тепла от кристалла.

Что такое ядро процессора

Если сам центральный процессор можно назвать «мозгом» компьютера, то ядро считается основной деталью самого ЦП. Ядро – это набор микросхем, расположенных на площадке из кремния, размер которой не превышает квадратного сантиметра. Совокупность микроскопических логических элементов, посредством которых реализована принципиальная схема работы, носит название архитектуры.

Немного технических подробностей: в современных процессорах крепление ядра к платформе чипа осуществляется с помощью системы «флип-чип», такие стыки обеспечивают максимальную плотность соединения.

Каждое ядро состоит из определённого количества функциональных блоков:

блок работы с прерываниями, который необходим для быстрого переключения между задачами;
блок выработки инструкций, отвечающий за получение и направление команд для последующей обработки;
блок декодирования, который нужен для обработки поступающих команд и определения действия, необходимых для этого;
управляющий блок, который занимается передачей обработанных инструкций на прочие функциональные части и координацией нагрузки;
последними являются блоки выполнения и сохранения.

Что такое сокет процессора

Термин socket переводится с английского языка как «гнездо» или «разъём». Для персонального компьютера данный термин одновременно относится непосредственно к материнской плате и процессору. Сокет – это место крепления ЦП. Они различаются между собой такими характеристиками, как размер, количество и тип контактов, особенностями монтажа охлаждения.

Два крупнейших производителя процессоров – Intel и AMD − ведут давнюю маркетинговую войну, предлагая каждый свой собственный сокет, подходящий только под CPU своего производства. Цифра в маркировке конкретного сокета, например, LGA 775, обозначает количество контактов или контактных ножек. Также в технологическом плане сокеты могут различаться между собой:

присутствием дополнительных контроллеров;
возможностью технологии поддержи графического ядра процессора;
производительностью.

Сокет также может оказывать влияние на следующие параметры работы компьютера:

вид поддерживаемой ОЗУ;
частоту работы шины FSB;
косвенно, на версию PCI-e и разъём SATA.

Создание специального гнезда для крепления центрального процессора требуется, чтобы пользователь мог совершать апргрейд системы и менять ЦПУ в случае его выхода из строя.

Сокет процессор – это гнездо для его установки на материнской плате

Графическое ядро в процессоре: что это такое

Одной из деталей ЦП, кроме непосредственно основного ядра, может быть графический процессор. Что это такое, и для чего требуется применение подобного компонента? Сразу следует отметить, что встраивание графического ядра не является обязательным и присутствует не в каждом процессоре. Это устройство требуется для исполнения основных функций CPU в виде решения вычислительных задач, а также поддержку графики.

Причинами, по которым производители используют технологии объединения двух функций в одном ядре, являются:

сокращение энергопотребления, поскольку меньшие по размеру устройства требуют меньше питания и затрат на охлаждение;
компактность;
снижение стоимости.

Применение интегрированной или встроенной графики чаще всего наблюдается в ноутбуках или недорогих ПК, предназначенных для офисной работы, где нет завышенных требований к графике.

Основные понятия процессора в информатике

Что такое потоки в процессоре

Поток выполнения в ЦП – это наименьшая единица обработки, которая назначается ядром, необходимая для разделения кода и контекста исполняемого процесса. Одномоментно может существовать несколько процессов, которые одновременно используют ресурсы ЦП. Существует оригинальная разработка компании Intel, которая стала применяться в моделях, начиная с процессора Intel Core i3, которая именуется HyperThreading. Это технология деления физического ядра на два логических. Таким образом, операционная система создаёт дополнительные вычислительные мощности и увеличивает поточность. Получается, что только показатель количества ядер не будет решающим, поскольку в некоторых случаях компьютеры, имеющие 4 ядра, проигрывают по быстродействию тем, которые имеют всего 2.

Что такое техпроцесс в процессоре

Под техпроцессом в информатике понимается размер транзисторов, применяемых в ядре компьютера. Процесс изготовления ЦП происходит по методу фотолитографии, когда из покрытого диэлектрической плёнкой кристалла под действие света вытравливаются транзисторы. Используемое оптическое оборудование имеет такой показатель, как разрешающая способность. Это и будет технологическим процессом. Чем она выше, тем большее количество транзисторов можно уместить на одном кристалле.

Снижению размеров кристалла способствует:

снижение тепловыделения и энергопотребления;
производительность, поскольку при сохранении физического размера кристалла удаётся поместить на нём большее количество рабочих элементов.

Единицей измерения техпроцесса является нанометр (10-9). Большинство современных процессоров изготавливается по 22 нм технологическому процессу.

Техпроцесс – это увеличение количества рабочих элементов процессора при сохранении его размеров

Что такое виртуализация процессора

Основа метода заключается в разделении ЦП на гостевую и мониторную часть. Если требуется переключение с основной на гостевую ОС, тогда процессор автоматически осуществляет эту операцию, сохраняя видимыми только те значения регистра, которые требуются для стабильной работы. Поскольку гостевая операционная система взаимодействует напрямую с процессором, то работа виртуальной машины будет значительно быстрее.

Включение виртуализации возможно в настройках BIOS. Большая часть материнских плат и процессоров от AMD не поддерживает технологию создания виртуальной машины аппаратными методами. Тут на помощь пользователю приходят программные способы.

Что такое регистры процессора

Регистр процессора – это специальный набор цифровых электрических схем, которые относятся к сверхбыстрой памяти, необходимой ЦП для хранения результатов промежуточных операций. Каждый процессор содержит великое множество регистров, большая часть которых недоступна программисту и зарезервирована для исполнения основных функций ядра. Существуют регистры общего и специального назначения. Первая группа доступна для обращения, вторая используется самим процессором. Поскольку скорость взаимодействия с регистрами ЦП выше, чем обращение в оперативной памяти, они активно применяются программистами для написания программных продуктов.

Основные технические характеристики процессора

Что такое тактовая частота процессора

Многие пользователи слышали такое понятие, как тактовая частота, но не все до конца представляют себе, что это такое. Говоря простым языком, это количество операций, которое может выполнять ЦП за 1 секунду. Здесь действует правило – чем выше показатель такта, тем более производительный компьютер.

Единицей измерения тактовой частоты является Герц, который по физическому смыслу является отображением количества колебаний за установленный отрезок времени. Образование тактовых колебаний происходит за счёт действия кристалла кварца, который располагается в тактовом резонаторе. После подачи напряжения происходит возникновение колебаний электрического тока. Они передаются на генератор, преобразующий их в импульсы, которые посылаются на шины данных. Тактовая частота процессора не единственная характеристика оценки скорости работы ПК. Также требуется учитывать количество ядер и объём буферной памяти.

Что такое разрядность процессора

Каждый пользователь ОС от Windows при установке новых программ сталкивался с выбором версии под разрядность системы. Что же такое разрядность ЦПУ? Выражаясь простым языком, это показатель, называемый иначе машинным словом, показывающий, сколько бит информации ЦП обрабатывает за один такт. В современных процессорах этот показатель может быть кратным 32 или 64.

Разрядность может иметь значение 32 и 64 бита

Что такое троттлинг процессора

Троттлинг, или дросселирование, – это защитный механизм, который применяется для предотвращения перегрева центрального процессора или возникновения аппаратных сбоев при работе. Функция активна по умолчанию и срабатывает при повышении температуры до критической отметки, которая установлена для каждой конкретной модели ЦП производителем. Защита осуществляется путём снижения производительности ядра. При возвращении температуры к нормальным показателям функция автоматически отключается. Существует возможность принудительно поменять параметры троттлинга через БИОС. Она активно используется любителями разгона ЦП или оверклокерами, но для простого пользователя подобные изменения чреваты поломкой ПК.

Температура процессора и видеокарты

При работе ядра и прочих элементов ЦП выделяется большое количество тепла, именно поэтому в современных компьютерах используются мощные системы охлаждения, как центрального процессора, так и основных узлов материнской платы. Требовательные программы, которые активно используют мощности ЦП и видеокарты (обычно это игры), нагружают процессор, что приводит к быстрому повышению температуры. В этом случае включается троттлинг. Многие производители видеокарт утверждают, что их продукция способна нормально функционировать даже при 100°C. В реальности предельной температурой будет та, которая указана в технической документации.

Самостоятельно контролировать температурный режим можно посредством специального софта для мониторинга (AIDA64, GPU Temp, Speccy). Если при работе или игре наблюдается подтормаживание, значит, вполне вероятно, температура возросла до критической отметки, и автоматически сработала защита.

Самостоятельно отслеживать температуру ЦП и видеокарты можно посредством специального софта

Что такое турбо буст в процессоре

Turbo Boost – это запатентованная технология компании Intel, которая применяется в процессорах Intel Core i5 и i7 первых трёх генераций. Она применяется для аппаратного ускорения работы ЦП на определённое время. С использованием технологии процедура разгона осуществляется с учётом всех важных параметров – силы тока, температуры, напряжения, состояния ОС, поэтому она полностью безопасна для компьютера. Прирост в скорости работы процессора носит временный характер и будет зависеть от типа нагрузки, количества ядер и конфигурации платформы. Дополнительно следует отметить, что технология поддерживается только операционными системами Windows 7 и 8.

Фирменная технология от компании Intel позволяет добиться временного улучшения производительности компьютера.

Виды процессоров

Всего принято выделять 5 основных видов процессоров в компьютере:

Буферный. Это сопроцессор, который требуется для предварительной обработки информации между периферией и ЦП.
Препроцессор. По своей сути, это аналогичный предыдущему процессор, назначением которого является промежуточная обработка данных.
CISC. ЦП, выпускаемый компанией Intel, который отличается от обычного увеличенным набором команд.
RISC. Альтернативная версия CISC, имеющая сокращённое количество команд. Большинство крупных производителей процессоров работает на сочетании двух разновидностей (CISC и RISC), что позволит увеличить мощность и скорость работы ядра.
Клоны. Это процессоры, которые выпускаются некрупными производителями по лицензии или полностью пиратским способом.

Самые популярные модели и производители

Рынок микропроцессоров делят два крупных производителя – Intel и AMD, которые ведут непримиримую борьбу на протяжении всего времени своего существования. Каждая компания предлагает свои готовые решения. Выбор конкретной модели является субъективным решением конечного пользователя, поскольку каждый производитель предлагает широкую линейку моделей, имеющую как бюджетные варианты, так и топовые игровые ЦП.

Наибольшую популярность в линейке процессоров от Intel приобрели модели Intel Core i3, i5 и i7. В зависимости от модификации они могут использоваться как в игровых ПК, так и в офисных машинах. У AMD одними из лучших считаются процессоры серии Ryzen, демонстрирующие хорошие показатели производительности. Серия Athlon до сих пор встречается, но относится уже к архивным. Для нетребовательного пользователя подойдут процессоры AMD A серии.

AMD и Intel являются двумя самыми крупными компаниями по производству процессоров.

Что такое скальпирование процессора

Скальпирование процессора – это процедура снятия крышки для замены термопасты. Проведение данной процедуры является одной из составных частей разгона или может потребоваться для снижения нагрузки на аппаратную часть ЦП.

Сама процедура заключается в:

снятии крышки;
удалении старой термопасты;
очистке кристалла;
нанесении нового слоя термопасты;
закрытии крышки.

При проведении процедуры следует учитывать тот факт, что одно неверное движение может привести к выходу процессора из строя. Поэтому лучше доверить это мероприятие профессионалам. Если решение провести скальпирование в домашних условиях принято окончательно, то можно посоветовать приобрести специальный прибор в виде зажима для ЦП, что облегчит снятие крышки без повреждения кристалла.

Как разогнать процессор

Проведение оверклокинга, или разгона центрального процессора, может быть целесообразно при наличии устаревшего оборудования и отсутствии средств для покупки нового камня. Обычно проведение процедуры позволяет получить прирост производительности от 10 до 20%. Существует два метода, как провести разгон, – путём увеличения частоты шины FSB или повышения множителя процессора. Современные компьютеры, по общему правилу, поставляются с заблокированным множителем, поэтому самым доступным будет способ изменения частоты системной шины.

Основные советы по разгону:

Трогать питание ядра при отсутствии опыта не рекомендуется.
Повышение показателя частоты следует проводить поэтапно, увеличивая за один раз не более чем на 100 МГц.
Отслеживать температуру, поскольку при повышении частоты увеличивается тепловыделение.
При решении увеличить питание ядра шаг составляет 0,05В, при этом максимальный предел не должен превышать 0,3В, иначе велика вероятность выхода ЦП из строя.
После каждого повышения требуется тестировать стабильность работы. При первых сбоях разгон необходимо прекратить.

Упростить процесс разгона можно посредством применения специальных программ, которые самостоятельно контролируют основные параметры, затрагиваемые при оверклокинге.

Процессор – это сердце вашего ПК. Именно здесь идёт администрирование всех процессов машины. От того, насколько эффективно будет работать этот блок, зависит качество работы всего компьютера. А значит, и ваша уверенность и спокойствие полностью зависят от выбора качественной начинки аппаратно-вычислительной машины.

Читайте также: