Cos'è una GPU?

La GPU è uno strumento eccellente per eseguire elaborazioni parallele generiche, ma storicamente non è sempre stato così. Come suggerisce il nome, le GPU sono state inizialmente progettate per un compito specifico: controllare la visualizzazione delle immagini.

Origine della GPU

Prima della GPU, si utilizzavano schermi a matrice di punti realizzati negli anni Quaranta e Cinquanta. Successivamente sono stati rilasciati i display vettoriali e i raster, e ancora dopo le prime console per videogiochi e PC. All'epoca, la visualizzazione sullo schermo era coordinata da un dispositivo non programmabile chiamato controller grafico. Generalmente, i controller grafici si affidavano alla CPU per l'elaborazione, sebbene alcuni includessero processori su chip.

Più o meno nello stesso periodo, era in corso un progetto di imaging 3D riguardante la generazione di un singolo pixel su uno schermo con un singolo processore. L'obiettivo era produrre un'immagine che combinasse molti pixel in un breve lasso di tempo. Da questo progetto è nata la GPU che oggi conosciamo.

Le prime GPU sono uscite soltanto alla fine degli anni Novanta. Erano rivolte ai mercati dei videogiochi e della progettazione assistita da computer (CAD). La GPU integrava un motore di rendering precedentemente basato su software e un motore di trasformazione e illuminazione con il controller grafico, il tutto su un chip programmabile. 

Evoluzione della tecnologia GPU

Nel 1999 Nvidia è stata la prima azienda a commercializzare le GPU GeForce 256 a chip singolo. I primi due decenni del nuovo millennio hanno segnato un'epoca di grande crescita per le GPU, che hanno acquisito funzioni come ray tracing, mesh shading e tassellazione hardware. Ciò ha portato a prestazioni grafiche e di generazione di immagini sempre più avanzate. 

Solo nel 2007 Nvidia ha rilasciato CUDA, un livello software che rende disponibile l'elaborazione parallela sulla GPU. In questo periodo, divenne chiaro che le GPU erano molto efficaci nell'eseguire attività altamente specifiche. In particolare, si sono distinte in attività che richiedono una grande quantità di potenza di elaborazione per ottenere un risultato particolare.

Con il rilascio di CUDA, Nvidia ha aperto la programmazione delle GPU a un pubblico più ampio. Da quel momento, gli sviluppatori hanno iniziato a programmare la tecnologia GPU per tutti i tipi di applicazioni pratiche ad alta intensità di calcolo. Il calcolo GPU ha cominciato a diventare molto più diffuso.

Le GPU sono un chip molto richiesto per le blockchain e altre applicazioni emergenti. Vengono sempre più utilizzate anche per l'intelligenza artificiale e il machine learning (IA/ML).

Le GPU moderne in genere contengono diversi multi-processori. Ciascuno ha un blocco di memoria condiviso, oltre a un numero di processori e registri corrispondenti. La GPU stessa ha una memoria costante, oltre alla memoria del dispositivo sulla scheda su cui è alloggiata. 

Ogni GPU funziona in modo leggermente diverso a seconda dello scopo, del produttore, delle specifiche del chip e del software utilizzato per coordinare la GPU. Ad esempio, il software di elaborazione parallela CUDA di Nvidia consente agli sviluppatori di programmare in modo specifico la GPU per quasi tutte le applicazioni di elaborazione parallela generiche. 

Le GPU possono essere chip autonomi, noti come GPU discrete, oppure integrate con altro hardware di calcolo, note come GPU integrate (iGPU).

GPU discrete

Le GPU discrete sono dei chip completamente dedicati all'attività da svolgere. In origine, tale attività era tradizionalmente la grafica, ma ora le GPU discrete vengono utilizzate come elaborazione dedicata anche per attività come il ML o le simulazioni complesse.

Quando viene utilizzata nella grafica, la GPU risiede in genere su una scheda grafica alloggiata in una scheda madre. In altre attività, la GPU può risiedere su una scheda o in uno slot diverso direttamente sulla scheda madre stessa. 

GPU integrate

All'inizio del secondo decennio del nuovo millennio si è cominciato ad assistere a un progressivo allontanamento dalle GPU discrete. I produttori hanno accolto con favore l'introduzione della combinazione di CPU e GPU su un singolo chip, noto come iGPU. I primi esemplari di questi iGPU per PC sono state le linee Celeron, Pentium e Core di Intel, tuttora popolari su laptop e PC. 

Un altro tipo di iGPU è il sistema su chip (SoC) che contiene componenti come CPU, GPU, memoria e rete. Questo tipo di chip viene utilizzato tipicamente negli smartphone.

Virtuale

Come altri tipi di infrastruttura hardware di calcolo, anche le GPU possono essere virtualizzate. Le GPU virtualizzate sono una rappresentazione basata su software di una GPU che condivide lo spazio insieme ad altre GPU virtuali su istanze di server cloud. Possono essere utilizzate per eseguire i carichi di lavoro senza doversi preoccupare della manutenzione dell'hardware sottostante.

I termini unità di elaborazione grafica e scheda grafica vengono spesso usati in modo intercambiabile, ma non sono la stessa cosa.

La scheda grafica è una scheda aggiuntiva (AIB) che viene inserita in uno specifico alloggiamento sulla scheda madre del computer. Le schede grafiche non sono integrate nel computer, ma sono schede intercambiabili. Una scheda grafica viene fornita completa di una GPU.

La GPU è il componente principale delle schede grafiche. Può trovarsi accanto ad altri componenti come la RAM video (VRAM) per la memoria video, le porte (come HDMI o DisplayPort) e un componente di raffreddamento. Tuttavia, una GPU può anche essere integrata direttamente nella scheda madre o come chip all-in-one insieme ad altri componenti.