グラフィックスプロセッシングユニット

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GPUのコンポーネント

グラフィックスプロセッシングユニットGPU )は、メモリを迅速に操作および変更して、ディスプレイデバイスへの出力を目的としたフレームバッファでの画像の作成を高速化するように設計され特殊な電子回路です。GPUは、組み込みシステム携帯電話パーソナルコンピューターワークステーション、およびゲーム機で使用されます。

最新のGPUは、コンピューターグラフィックス画像処理の操作に非常に効率的です。高度に並列化された構造により、データの大きなブロックを並列処理するアルゴリズムでは、汎用の中央処理装置(CPU)よりも効率的です。パーソナルコンピュータでは、GPUをビデオカードに搭載することも、マザーボードに組み込むこともできます特定のCPUでは、CPUダイに組み込まれています。[1]

1970年代、「GPU」という用語は元々グラフィックプロセッサユニットを意味し、CPUから独立して動作し、グラフィックの操作と出力を担当するプログラム可能な処理ユニットを表していました。[2] [3]その後、1994年に、ソニーは1994年にPlayStationコンソールの東芝が設計したSony GPUを参照してこの用語(現在はグラフィックスプロセッシングユニットの略)を使用しました。[4]この用語は1999年にNvidiaによって普及しました。 GeForce256を「世界初のGPU」として販売。[5]「シングルチッププロセッサ」として発表されました統合された変換、照明、三角形のセットアップ/クリッピング、およびレンダリングエンジンを備えています。[6]ライバルのATI Technologiesは、2002年にRadeon 9700をリリースしたことで、 「ビジュアルプロセッシングユニット」またはVPUという用語を作り出しました。 [7]

歴史

1970年代

アーケードシステムボードは、1970年代から特殊なグラフィック回路を使用しています。初期のビデオゲームハードウェアでは、フレームバッファ用のRAMが高価であったため、ディスプレイがモニター上でスキャンアウトされるときに、ビデオチップがデータを合成していました。[8]

特殊なバレルシフタ回路を使用して、 Gun Fight(1975)、Sea Wolf(1976)、Space Invaders(1978)など、ミッドウェイタイトーのさまざまな1970年代のアーケードゲームのフレームバッファグラフィックスをCPUがアニメーション化できるようにしました。[9] [10] [11] 1979年ナムコギャラクシアアーケードシステムは、 RGBカラー、マルチカラースプライト、タイルマップ背景をサポートする専用のグラフィックハードウェアを使用していました。[12]ギャラクシアンのハードウェアは、アーケードビデオゲームの黄金時代、ナムコセンチュリグレムリンイレムコナミミッドウェイニチブツセガタイトーなどのゲーム会社による[13] [14]

Atari130XEマザーボード上のAtariANTICマイクロプロセッサ

国内市場では、1977年のAtari 2600は、 Television InterfaceAdapterと呼ばれるビデオシフターを使用していました[15] Atari 8ビットコンピュータ(1979)には「ディスプレイリスト」を説明する命令を解釈するビデオプロセッサであるANTICが搭載されていました。連続したフレームバッファである必要はありません)。[16] 6502 マシンコード サブルーチンは、ディスプレイリスト命令にビットを設定することによってスキャンラインでトリガーできます。[17] ANTICは、スムーズな垂直およびCPUに依存しない水平スクロール。[18]

1980年代

NECμPD7220A _ _

NEC µPD7220は、PCグラフィックスディスプレイプロセッサを単一の大規模統合(LSI)集積回路チップとして初めて実装したもので、ナンバーナインビジュアルテクノロジーなどの低コストで高性能なビデオグラフィックスカードの設計を可能にしました1980年代半ばまで最も有名なGPUになりました。[19]これは、最大1024x1024の解像度をサポートする、PC用の最初の完全統合型VLSI(超大規模集積回路)金属酸化物半導体NMOS)グラフィックスディスプレイプロセッサでした。、そして新興のPCグラフィックス市場の基礎を築きました。これは多くのグラフィックカードで使用され、 Intelの最初のグラフィック処理ユニットであるIntel82720などのクローンにライセンス供与されました[20]すべて1982年にリリースされたWilliamsElectronicsのアーケードゲームRobotron2084JoustSinistar、およびBubblesには、 16色のビットマップで動作するカスタムブリッターチップが含まれています。[21] [22]

日立は1984年に、 PC用の最初の主要なCMOSグラフィックプロセッサであるARTCHD63484をリリースしました。ARTCはモノクロモードで最大4Kの解像度を表示でき、1980年代後半に多くのPCグラフィックカードや端末で使用されました。[23] 1985年、Commodore Amigaは、ビットマップ操作、線の描画、および領域の塗りつぶし機能を高速化するブリッターユニットを備えたカスタムグラフィックチップを備えていました。コプロセッサーも含まれています独自のシンプルな命令セットを使用して、ビデオビームと同期してグラフィックハードウェアレジスタを操作したり(スキャンラインごとのパレットスイッチ、スプライト多重化、ハードウェアウィンドウ処理など)、ブリッターを駆動したりできます。1986年、テキサスインスツルメンツは最初の完全にプログラム可能なグラフィックプロセッサであるTMS34010をリリースしました。[24]汎用コードを実行できましたが、グラフィック指向の命令セットがありました。1990年から1992年にかけて、このチップはTexas Instruments Graphics Architecture( "TIGA")Windowsアクセラレータカードの基盤となりました。

IBM 8514マイクロ・チャネル・アダプター、メモリー・アドオン付き。

1987年に、IBM 8514グラフィックシステムは、電子ハードウェアに固定機能2Dプリミティブを実装するIBMPC互換機用の最初のビデオカードの1つとしてリリースされました。1987年にリリースされたSharpX68000は、65,536のカラーパレットとスプライト、スクロール、および複数のプレイフィールドのハードウェアサポートを備えたカスタムグラフィックチップセット[25]を使用し、 [26]最終的にカプコンCPシステムアーケードの開発マシンとして機能しました。ボード。富士通は後にFMタウンと競争した1989年にリリースされ、16,777,216色のフルカラーパレットをサポートするコンピューター。[27] 1988年、最初の専用ポリゴン3Dグラフィックスボードが、ナムコシステム21 [28]タイトーエアシステムを備えたアーケードに導入されました。[29]

IBM PS / 55のマザーボード上のVGAセクション

IBM独自 VideoGraphics Array(VGA)ディスプレイ標準は、最大解像度640×480ピクセルで1987年に導入されました。1988年11月、NECホームエレクトロニクスは、 IBM独自のVGAディスプレイ規格の後継としてSuper VGA(SVGA)コンピュータディスプレイ規格を開発および促進するために、 Video Electronics Standards Association(VESA)の設立を発表しました。Super VGA対応のグラフィックスディスプレイの解像度は最大800×600ピクセルで、36%向上しています。[30]

1990年代

1991年、S3GraphicsS386C911を発表しました。これは、その設計者が、約束したパフォーマンスの向上を示すものとして、ポルシェ911にちなんで名付けられました。[31] 86C911は、多くの模倣者を生み出しました。1995年までに、すべての主要なPCグラフィックスチップメーカーは、チップに2Dアクセラレーションサポートを追加しました。[32] [33]この時までに、固定機能のWindowsアクセラレーターは、Windowsのパフォーマンスにおいて高価な汎用グラフィックスコプロセッサーを上回り、これらのコプロセッサーはPC市場から消えていきました。

1990年代を通じて、2DGUIアクセラ レーションは進化し​​続けました。製造能力が向上するにつれて、グラフィックチップの統合レベルも向上しました。追加のアプリケーションプログラミングインターフェイス(API)は、 Windows 3.x用のMicrosoftのWinG グラフィックライブラリや、 Windows95以降の2Dゲームのハードウェアアクセラレーション用のその後のDirectDrawインターフェイスなどのさまざまなタスク用に提供されました。

1990年代初頭から中期にかけて、リアルタイム3Dグラフィックスはアーケード、コンピューター、コンソールゲームでますます一般的になり、ハードウェアアクセラレーションによる3Dグラフィックスに対する一般の需要が高まっています。マスマーケットの3Dグラフィックスハードウェアの初期の例は、Sega Model 1Namco System 22Sega Model 2などのアーケードシステムボード、およびSaturnPlayStationNintendo64などの第5世代ビデオゲームコンソールにあります。Sega Model2やSGIOnyxなどのアーケードシステム 1993年のベースのNamcoMagic Edge Hornet Simulatorは、消費者向けグラフィックカードに登場する何年も前にハードウェアT&L(変換、クリッピング、および照明)が可能でした。[34] [35]一部のシステムは、変換を加速するためにDSPを使用していました。セガモデル2アーケードシステムに取り組んだ富士通[36]は、1995年にT&Lを家庭用コンピュータで使用する単一のLSIソリューションに統合する作業を開始しました。[37] [38] 1997年にリリースされたパーソナルコンピュータ用の最初の3DジオメトリプロセッサであるFujitsuPinolite。[39]家庭用 ビデオゲームコンソールの最初のハードウェアT& LGPU任天堂64リアリティコプロセッサ、1996年にリリース。[40] 1997年、三菱はワークステーションWindowsNTデスクトップ向けに変換と照明が可能なフル機能のGPUである3Dpro / 2MPをリリースしました。[41] ATiは、1997年にリリースされたFireGL4000グラフィックカードにそれを利用しました。 [42]

「GPU」という用語は、1994年にリリースされたPlayStationビデオゲームコンソールの32ビットSony GPU (東芝によって設計された)に関連してSonyによって造られました。 [4]

PCの世界では、低コストの3Dグラフィックスチップの最初の試みが失敗したのは、S3 ViRGEATI RageMatroxMystiqueでし これらのチップは基本的に、3D機能がボルトで固定された前世代の2Dアクセラレータでした。多くは、実装を容易にし、コストを最小限に抑えるために、前世代のチップとピン互換でした。当初、パフォーマンス3Dグラフィックスは、 PowerVR3dfx Voodooなどの3D機能の高速化専用の(そして2D GUIの高速化がまったくない)ディスクリートボードでのみ可能でした。しかし、製造技術が進歩し続けるにつれて、ビデオ、2D GUIアクセラレーション、および3D機能がすべて1つのチップに統合されました。Renditionの Veriteチップセットは、注目に値するほど十分にこれを行った最初のチップセットの1つでした。1997年、Renditionは、NvidiaのGeForceの数年前に、Fujitsu FXG-1 PinoliteジオメトリプロセッサとVéritéV2200コアを組み合わせて、完全なT&Lエンジンを備えたグラフィックカードを作成する「ThrillerConspiracy」プロジェクトでHerculesおよびFujitsuと協力してさらに一歩進んだ。256このカードは、システムのCPUにかかる負荷を軽減するように設計されており、市場に出回ることはありませんでした。[要出典]

OpenGLは90年代初頭にプロのグラフィックスAPIとして登場しましたが、元々はパフォーマンスの問題に悩まされていたため、Glide APIが介入し、90年代後半にPCの支配的な勢力になりました。[43]しかし、これらの問題はすぐに克服され、GlideAPIは途中で失敗しました。この間、OpenGLのソフトウェア実装は一般的でしたが、OpenGLの影響により、最終的にはハードウェアのサポートが広まりました。時間の経過とともに、ハードウェアで提供される機能とOpenGLで提供される機能の間に同等性が生まれました。DirectXはWindowsの間で人気がありました90年代後半のゲーム開発者。OpenGLとは異なり、Microsoftはハードウェアの厳密な1対1のサポートを提供することを主張しました。多くのGPUが独自の特定の機能を提供していたため、このアプローチにより、DirectXは当初スタンドアロングラフィックスAPIとしての人気が低くなりました。これは、既存のOpenGLアプリケーションがすでに恩恵を受けており、DirectXが1世代遅れることが多いためです。(参照:OpenGLとDirect3Dの比較。)

時間の経過とともに、Microsoftはハードウェア開発者とより緊密に連携し始め、DirectXのリリースをサポートするグラフィックハードウェアのリリースと一致するようにターゲットにし始めました。Direct3D 5.0は、ゲーム市場で広く採用された急成長中のAPIの最初のバージョンであり、OpenGLが強力な支持を維持しながら、より多くのハードウェア固有の、多くの場合独自仕様のグラフィックライブラリと直接競合しました。Direct3D 7.0では、Direct3Dのハードウェアアクセラレーションによる変換と照明(T&L)のサポートが導入されましたが、OpenGLには、当初からこの機能がすでに公開されていました。3Dアクセラレータカードは、単なるラスタライザーではなく、3Dレンダリングパイプラインに別の重要なハードウェアステージを追加しました。Nvidia _ GeForce 256(NV10とも呼ばれます)は、ハードウェアアクセラレーションによるT&Lを備えた、市場でリリースされた最初の消費者レベルのカードでしたが、プロの3Dカードにはすでにこの機能がありました。OpenGLの既存の機能であるハードウェア変換と照明は、90年代に消費者レベルのハードウェアに導入され、はるかに柔軟でプログラム可能な 後のピクセルシェーダーおよび頂点シェーダーユニットの先例となりました。

2000年から2010年

Nvidiaは、プログラム可能なシェーディングが可能なチップを最初に製造しました。GeForce 3(コードネームNV20)各ピクセルは、入力として追加の画像テクスチャを含むことができる短い「プログラム」によって処理できるようになり、各幾何学的頂点は、画面に投影される前に短いプログラムによって同様に処理される可能性があります。Xboxコンソールで使用され、ハードウェアアクセラレーションによる頂点処理(一般にVU0 / VU1と呼ばれる)にカスタムベクトルユニットを使用するPlayStation2と競合しました。Xboxで使用されるシェーダー実行エンジンの初期の化身汎用ではなく、任意のピクセルコードを実行できませんでした。頂点とピクセルは、独自のリソースを持つ異なるユニットによって処理され、ピクセルシェーダーには、はるかに厳しい制約があります(頂点よりもはるかに高い周波数で実行されるため)。ピクセルシェーディングエンジンは、実際には高度にカスタマイズ可能な関数ブロックに似ており、プログラムを実際に「実行」することはありませんでした。頂点シェーディングとピクセルシェーディングの間のこれらの不一致の多くは、Unified ShaderModelでかなり後になるまで対処されませんでした。

2002年10月までに、ATI Radeon 9700(R300とも呼ばれます)の導入により、世界初のDirect3D 9.0アクセラレータ、ピクセルおよび頂点シェーダーは、ループおよび長い浮動小数点演算を実装でき、CPUと同じくらい柔軟になりましたが、画像配列操作の方がはるかに高速です。ピクセルシェーディングは、バンプマッピングによく使用されます。バンプマッピングは、テクスチャを追加して、オブジェクトを光沢のある、くすんだ、粗い、さらには丸い、または押し出されたように見せます。[44]

Nvidia GeForce 8シリーズの導入により、新しい汎用ストリーム処理ユニットGPUは、より一般化されたコンピューティングデバイスになりました。今日、並列GPUはCPUに対して計算の侵入を開始し、GPUコンピューティングまたはGPUでの汎用コンピューティングのためのGPGPUと呼ばれる研究のサブフィールドは、機械学習[45]石油探査、科学などの多様な分野にその道を見出しました。画像処理線形代数[46]統計[47] 3D再構成、さらにはストックオプション 価格決定。当時のGPGPUは、現在の計算シェーダー(CUDA、OpenCL、DirectComputeなど)の前身であり、アルゴリズムに渡されたデータをテクスチャマップとして扱い、三角形または四角形を描画してアルゴリズムを実行することで、ハードウェアをある程度悪用していました。適切なピクセルシェーダーを使用します。Scan Converterのようなユニットは、実際には必要のない場所に関係しているため、これには明らかにオーバーヘッドが伴います(ピクセルシェーダーを呼び出す場合を除いて、三角形の操作も問題になりません)。

2007年に最初に導入されたNvidiaのCUDAプラットフォーム[48]は、GPUコンピューティングに広く採用された最も初期のプログラミングモデルでした。最近では、OpenCLが広くサポートされるようになりました。OpenCLは、Khronos Groupによって定義されたオープンスタンダードであり、移植性に重点を置いたGPUとCPUの両方のコードの開発を可能にします。[49] OpenCLソリューションはIntel、AMD、Nvidia、およびARMによってサポートされており、Evan's Dataによる最近のレポートによると、OpenCLは米国とアジア太平洋の両方の開発者によって最も広く使用されているGPGPU開発プラットフォームです。[要出典]

2010年発表

2010年、NvidiaはAudiとのパートナーシップを開始し、 Tegra GPUを使用して車のダッシュボードに電力を供給し、車のナビゲーションおよびエンターテインメントシステムの機能を強化しました。[50]自動車のGPUテクノロジーの進歩は、自動運転テクノロジーの推進に役立っています。[51] AMDのRadeonHD 6000シリーズカードは2010年にリリースされ、2011年にAMDはモバイルデバイスで使用される6000MシリーズディスクリートGPUをリリースしました。[52]NvidiaによるグラフィックカードのKeplerラインは、2012年に発売され、Nvidiaの600および700シリーズカードで使用されました。この新しいGPUマイクロアーキテクチャの機能には、GPUブーストが含まれています。これは、ビデオカードのクロック速度を調整して、消費電力に応じてビデオカードを増減するテクノロジです。[53] Keplerマイクロアーキテクチャ28nmプロセスで製造されました。

PS4とXboxOneは2013年にリリースされ、どちらもAMDのRadeon HD7850および7790基づくGPUを使用しています[54] NvidiaのGPUのKeplerラインの後に、同じプロセスで製造されたMaxwellラインが続きました。Nvidiaの28nmチップは、当時28nmプロセスを使用して製造していた台湾積体電路製造会社のTSMCによって製造されました。過去の40nmテクノロジーと比較して、この新しい製造プロセスにより、消費電力を抑えながらパフォーマンスを20%向上させることができました。[55] [56]バーチャルリアリティヘッドセット 非常に高いシステム要件があります。VRヘッドセットのメーカーは、リリース時にGTX970およびR9290X以上を推奨していました。[57] [58] Pascalは、2016年にリリースされたNvidiaによる次世代の消費者向けグラフィックスカードです。GeForce10シリーズのカードは、この世代のグラフィックスカードの下にあります。これらは、以前のマイクロアーキテクチャを改良した16nmの製造プロセスを使用して作成されています。[59] Nvidiaは、新しいVoltaアーキテクチャの下で1枚の非消費者カードであるTitan Vをリリースしました。PascalのハイエンドカードであるTitanXPからの変更には、CUDAコアの数の増加、テンソルコアの追加、およびHBM2テンソルコアはディープラーニング用に特別に設計されたコアですが、高帯域幅メモリはオンダイ、スタック、ロークロックメモリであり、TitanVの意図された目的に役立つ非常に広いメモリバスを提供します。Titan Vがゲームカードではないことを強調するために、Nvidiaは消費者向けゲームカードに追加する「GeForceGTX」サフィックスを削除しました。

2018年8月20日、NvidiaはレイトレーシングコアをGPUに追加し、照明効果のパフォーマンスを向上させるRTX20シリーズGPUを発売しました。[60] AMDのPolaris11およびPolaris10 GPUは、14ナノメートルのプロセスで製造されています。それらのリリースにより、AMDビデオカードのワットあたりのパフォーマンスが大幅に向上します。[61] AMDはまた、NvidiaのハイエンドPascalカードの競合製品として、ハイエンド市場向けのVega GPUシリーズをリリースしました。これも、TitanVのようなHBM2を搭載しています。

2019年、AMDはGraphics Core Next(GCN)マイクロアーキテクチャ/命令セットの後継機種をリリースしました。RDNAと呼ばれる、第1世代のRDNAを搭載した最初の製品ラインナップはRadeon RX 5000シリーズのビデオカードで、後に2019年7月7日に発売されました。[62]その後、同社はRDNAマイクロアーキテクチャの後継となることを発表しました。リフレッシュ。RDNA 2と呼ばれるこの新しいマイクロアーキテクチャは、2020年第4四半期にリリースされる予定だったと報告されています。[63]

AMDは、2020年10月28日のオンラインイベントで、ハードウェアアクセラレーションによるレイトレーシングをサポートする次世代RDNA2グラフィックカードであるRadeonRX6000シリーズを発表しました。[64] [65]ラインナップは当初、RX 6800、RXで構成されています。 6800XTおよびRX6900XT。[66] [67] RX6800および6800XTは2020年11月18日に発売され、RX 6900XTは2020年12月8日に発売されました。[68] Navi22をベースにしたRX6700XTは2021年3月18日。[69] [70] [71]

PlayStation 5XboxシリーズXおよびシリーズSは2020年にリリースされ、どちらもRDNA 2マイクロアーキテクチャに基づくGPUを使用し、各システムの実装に独自の調整と異なるGPU構成を備えています。[72] [73] [74]

GPU企業

多くの企業が多くのブランド名でGPUを製造しています。2009年には、IntelNvidiaAMD / ATIが市場シェアのリーダーであり、それぞれ49.4%、27.8%、20.6%の市場シェアを獲得しました。ただし、これらの数値には、GPUとしてのIntelの統合グラフィックスソリューションが含まれています。それらを除いて、NvidiaAMDは2018年の時点で市場のほぼ100%を支配しています。それぞれの市場シェアは66%と33%です。[75]さらに、Matrox [76]はGPUを生成します。最新のスマートフォンも、主にQualcommのAdreno GPU、PowerVRGPU使用しています。ARMImaginationTechnologiesMaliGPU

計算機能

最新のGPUは、ほとんどのトランジスタを使用して、 3Dコンピュータグラフィックスに関連する計算を実行します3Dハードウェアに加えて、今日のGPUには、基本的な2Dアクセラレーションおよびフレームバッファー機能(通常はVGA互換モード)が含まれています。AMD / ATI HD5000-HD7000などの新しいカードには、2Dアクセラレーションさえありません。3Dハードウェアでエミュレートする必要があります。GPUは当初、テクスチャマッピングとポリゴンのレンダリングのメモリを大量に消費する作業を高速化するために使用され、その後頂点の回転さまざまな座標系への変換などの幾何学的計算を高速化するユニットを追加しました。GPUの最近の開発には、 CPUサポートされているのと同じ操作の多くで頂点とテクスチャを操作できるプログラム可能なシェーダーのサポート、エイリアシングを減らすためのオーバーサンプリング補間の手法、および非常に高精度の色空間が含まれます。これらの計算のほとんどが行列およびベクトル演算を伴うことを考えると、エンジニアおよび科学者は、非グラフィカル計算のためのGPUの使用をますます研究しています。これらは、他の驚異的並列問題 に特に適しています。

GPUの構造のいくつかの要因が、リアルタイムレンダリング用のカードのパフォーマンスに影響します。一般的な要因には、半導体デバイス製造におけるコネクタ経路のサイズクロック信号周波数、およびさまざまなオンチップメモリ​​キャッシュの数とサイズが含まれます。さらに、NVidia GPUのストリーミングマルチプロセッサ(SM)の数、またはAMD GPUのコンピューティングユニット(CU)の数は、コア計算を実行するGPUチップ内のコアオンシリコンプロセッサユニットの数を表し、通常はGPU上の他のSM / CU。GPUのパフォーマンスは通常、1秒あたりの浮動小数点演算またはFLOPSで測定されます、2010年代と2020年代のGPUでは、通常、テラフロップス(TFLOPS)で測定されたパフォーマンスを提供します。他の要因が実際の表示率に影響を与える可能性があるため、これは推定パフォーマンス測定値です。[77]

ディープラーニングの出現により、GPUの重要性が増しています。Indigoが行った調査では、深層学習ニューラルネットワークをトレーニングしている間、GPUはCPUよりも250倍高速であることがわかりました。この分野では、ASIC、最も顕著なのはGoogle製のTensor Processing Unit (TPU)とある程度の競争がありました。ただし、ASICは既存のコードに変更を加える必要があり、GPUは依然として非常に人気があります。

GPUで高速化されたビデオのデコードとエンコード

ATI HD5470 GPU(上記)は、AVCおよびVC-1ビデオ形式のデコードを可能にするUVD2.1を備えています

1995年以降に製造されたほとんどのGPUは、デジタルビデオ再生に重要なYUV 色空間ハードウェアオーバーレイをサポートし、2000年以降に製造された多くのGPUは、動き補償iDCTなどのMPEGプリミティブもサポートしています。ビデオデコードプロセスとビデオ後処理の一部がGPUハードウェアにオフロードされる、ハードウェアアクセラレーションによるビデオデコードのこのプロセスは、一般に「GPUアクセラレーションビデオデコード」、「GPU支援ビデオデコード」、「GPUハードウェアアクセラレーション」と呼ばれます。ビデオデコード」または「GPUハードウェア支援ビデオデコード」。

最近のグラフィックカードは、カード上の高解像度ビデオをデコードし、中央処理装置の負荷を軽減します。GPUアクセラレーションビデオデコード用の最も一般的なAPIは、 Microsoft Windowsオペレーティングシステム用のDxVAと、LinuxベースおよびUNIXライクなオペレーティングシステム用のVDPAUVAAPIXvMC、およびXvBAです。XvMCを除くすべては、MPEG-1MPEG-2MPEG-4 ASP(MPEG-4 Part 2)MPEG-4 AVC(H.264 / DivX 6)、VC-1WMV3 / WMV9でエンコードされたビデオをデコードできます。 、Xvid / OpenDivX(DivX 4)、およびDivX 5コーデック、XvMCはMPEG-1およびMPEG-2のみをデコードできます。

いくつかの専用ハードウェアビデオデコードおよびエンコードソリューションがあります。

加速できるビデオデコードプロセス

今日の最新のGPUハードウェアで高速化できるビデオデコードプロセスは次のとおりです。

上記の操作には、ビデオの編集、エンコード、トランスコーディングにも適用されます。

GPUフォーム

用語

パーソナルコンピュータには、GPUの2つの主要な形式があります。それぞれに多くの同義語があります:[78]

使用法固有のGPU

ほとんどのGPUは、特定の使用法、リアルタイム3Dグラフィックス、またはその他の大量計算用に設計されています。

  1. ゲーム
  2. クラウドゲーム
  3. ワークステーション
  4. クラウドワークステーション
  5. 人工知能トレーニングとクラウド
  6. 自動運転/自動運転車

専用グラフィックカード

最も強力なクラスのGPUは、通常、 PCI Express(PCIe)やAccelerated Graphics Port (AGP)など拡張スロットを使用してマザーボードとインターフェイスし、マザーボードがサポートできる場合は、通常、比較的簡単に交換またはアップグレードできます。アップグレード。一部のグラフィックカードは、引き続きPeripheral Component Interconnect(PCI)スロットを使用しますが、帯域幅が非常に制限されているため、通常、PCIeまたはAGPスロットが使用できない場合にのみ使用されます。

専用GPUは必ずしも取り外し可能である必要はなく、標準的な方法でマザーボードとインターフェイスする必要もありません。「専用」という用語は、ほとんどの専用GPUが取り外し可能であるという事実ではなく、専用のグラフィックカードがカードの使用専用のRAMを備えているという事実を指します。さらに、このRAMは通常、グラフィックカードの予想されるシリアルワークロードに合わせて特別に選択されます(GDDRを参照)。専用のディスクリートGPUを備えたシステムは、「DIS」システムと呼ばれることもありました[79]。「UMA」システムとは対照的です(次のセクションを参照)。ポータブルコンピューター専用のGPUは、サイズと重量の制約により、最も一般的には非標準の、多くの場合独自仕様のスロットを介してインターフェースされます。このようなポートは、対応するポートと物理的に互換性がない場合でも、論理ホストインターフェイスの観点からPCIeまたはAGPと見なされる場合があります。

NvidiaのSLINVLink 、AMDのCrossFireなどのテクノロジーにより、複数のGPUが1つの画面に同時に画像を描画できるようになり、グラフィックスで利用できる処理能力が向上します。ただし、ほとんどのユーザーが複数のGPUを購入する余裕がないため、ほとんどのゲームが複数のGPUを完全に利用していないため、これらのテクノロジーはますます一般的ではありません。[80] [81] [82]ビデオを高速化する(一度に複数のビデオを処理する)ために、スーパーコンピューター( Summitなど)やワークステーションで複数のGPUが引き続き使用されています[83] [84] [85] [86]および3Dレンダリング、[87] [88] [89] [90] [91] VFXの場合NvidiaのDGXワークステーションとサーバーのラインナップとTeslaGPUおよびIntelの今後のPonteVecchio GPUの場合と同様に、 [92] [93]およびシミュレーション用[94]およびAIでトレーニングを促進します。

統合グラフィックスプロセッシングユニット

ノースブリッジ/サウスブリッジシステムレイアウトでの統合GPUの位置
グラフィックスが統合されたASRockマザーボードで、HDMI、VGA、DVI出力を備えています。

統合グラフィックスプロセッシングユニット(IGPU)、統合グラフィックス共有グラフィックスソリューション統合グラフィックスプロセッサ(IGP)、または統合メモリアーキテクチャ(UMA)は、専用のグラフィックスメモリではなくコンピュータのシステムRAMの一部を利用します。IGPは、(ノースブリッジ)チップセットの一部としてマザーボードに統合することも[95]、CPUと同じダイ(集積回路)に統合することもできます( AMDAPUIntelHD Graphicsなど)。特定のマザーボードでは、[96] AMDのIGPは専用のサイドポートを使用できます[説明が必要]メモリー。これは、GPU専用の高性能メモリの独立した固定ブロックです。2007年の初めには、グラフィックスが統合されたコンピューターがPCの全出荷量の約90%を占めていました。[97] [更新が必要]専用のグラフィックス処理よりも実装コストは低くなりますが、機能が低下する傾向があります。歴史的に、統合処理は3Dゲームをプレイしたり、グラフィックを多用するプログラムを実行したりするのには不向きであると考えられていましたが、AdobeFlashなどのそれほど集中的でないプログラムを実行できました。このようなIGPの例としては、2004年頃のSiSおよびVIAの製品があります。[98]ただし、 AMD Accelerated ProcessingUnitIntelHDGraphicsなどの最新の統合グラフィックプロセッサ2Dグラフィックスまたは低ストレス3Dグラフィックスを処理する能力以上のものです。

GPUの計算は非常にメモリを大量に消費するため、統合処理は、専用のビデオメモリが最小限またはまったくないため、比較的低速のシステムRAMを求めてCPUと競合する可能性があります。IGPはシステムRAMから最大29.856GB / sのメモリ帯域幅を持つことができますが、グラフィックカードはRAMとGPUコアの間に最大264 GB / sの帯域幅を持つことができます。このメモリバス帯域幅はGPUのパフォーマンスを制限する可能性がありますが、マルチチャネルメモリはこの欠陥を軽減できます。[99]古い統合グラフィックチップセットにはハードウェア変換と照明がありませんでしたが、新しいものにはそれが含まれています。[100] [101]

ハイブリッドグラフィックス処理

この新しいクラスのGPUは、ローエンドのデスクトップおよびノー​​トブック市場で統合グラフィックスと競合します。これの最も一般的な実装は、ATIのHyperMemoryとNvidiaのTurboCacheです。

ハイブリッドグラフィックスカードは、統合グラフィックスよりもいくらか高価ですが、専用グラフィックスカードよりもはるかに安価です。これらはシステムとメモリを共有し、システムRAMの高遅延を補うために、小さな専用メモリキャッシュを備えています。PCIExpress内のテクノロジーはこれを可能にします。これらのソリューションは、最大768MBのRAMを搭載していると宣伝されることがありますが、これは、システムメモリと共有できる容量を指します。

ストリーム処理と汎用GPU(GPGPU)

計算カーネルを実行するストリームプロセッサ(またはベクトルプロセッサ)の変更された形式として、汎用グラフィックスプロセッシングユニット(GPGPU)を使用することがますます一般的になっていますこの概念は、グラフィック操作を行うためだけに配線されているのではなく、最新のグラフィックアクセラレータのシェーダーパイプラインの膨大な計算能力を汎用の計算能力に変えます。大規模なベクトル演算を必要とする特定のアプリケーションでは、これにより、従来のCPUよりも数桁高いパフォーマンスが得られます。2つの最大のディスクリート(上記の「専用グラフィックスカード」を参照)GPUデザイナー、AMDNvidiaは、さまざまなアプリケーションでこのアプローチを追求し始めています。NvidiaとAMDはどちらもスタンフォード大学と協力して、タンパク質フォールディング計算用のFolding @home分散コンピューティングプロジェクト用のGPUベースのクライアントを作成しました。特定の状況では、GPUはそのようなアプリケーションで従来使用されているCPUよりも40倍高速に計算します。[102] [103]

GPGPUは、レイトレーシングを含む多くのタイプの驚異的並列タスクに使用できますこれらは一般に、GPUの広いベクトル幅のSIMDアーキテクチャ を活用するためのデータ並列性を示す高スループットタイプの計算に適しています。

さらに、GPUベースの高性能コンピューターが大規模モデリングで重要な役割を果たし始めています。世界で最も強力な10台のスーパーコンピューターのうち3台は、GPUアクセラレーションを利用しています。[104]

GPUは、 OpenCLOpenMPなどのCプログラミング言語のAPI拡張機能をサポートしていますさらに、各GPUベンダーは、それぞれのカードでのみ機能する独自のAPI、AMDとNvidiaのAMD APPSDKとCUDAを導入ました。これらのテクノロジーにより、計算カーネルと呼ばれる特定の機能が可能になります通常のCプログラムからGPUのストリームプロセッサで実行します。これにより、Cプログラムは、適切な場合にCPUを使用しながら、GPUの機能を利用して大きなバッファーを並行して操作できるようになります。CUDAは、CPUベースのアプリケーションがグラフィックスAPIの使用に制限されることなく、より汎用的なコンピューティングのためにGPUのリソースに直接アクセスできるようにする最初のAPIでもあります。[要出典]

2005年以降、GPUが提供するパフォーマンスを進化的計算全般に使用し、特に遺伝的プログラミングの適合性評価を加速することに関心が集まっています。ほとんどのアプローチは、ホストPCで線形プログラムまたはツリープログラムをコンパイルし、実行可能ファイルをGPUに転送して実行します。通常、パフォーマンスの利点は、GPUのSIMDアーキテクチャを使用して、多くの問題の例で単一のアクティブなプログラムを同時に実行することによってのみ得られます。[105] [106]ただし、プログラムをコンパイルせず、代わりにGPUに転送してそこで解釈することにより、大幅な高速化を実現することもできます。[107] [108]加速は、複数のプログラムを同時に解釈するか、複数の問題例を同時に実行するか、または両方を組み合わせることによって取得できます。最新のGPUは、数十万の非常に小さなプログラムを同時に簡単に解釈できます。

VoltaおよびTuringアーキテクチャを使用するNvidiaQuadroワークステーションカードなどの一部の最新のワークステーションGPUは、テンソルベースの深層学習アプリケーション専用の処理コアを備えています。Nvidiaの現在の一連のGPUでは、これらのコアはTensorコアと呼ばれています。[109]これらのGPUは通常、4x4行列の乗算と除算を利用して、FLOPSパフォーマンスが大幅に向上し、一部のアプリケーションでは最大128TFLOPSのハードウェアパフォーマンスが得られます。[110]これらのテンソルコアは、Turingアーキテクチャを実行しているコンシューマーカード、およびおそらくAMDのNaviシリーズのコンシューマーカードにも表示されるはずです。[111]

外部GPU(eGPU)

外付けGPUは、大容量の外付けハードドライブと同様に、コンピューターの筐体の外側にあるグラフィックプロセッサです。外部グラフィックプロセッサは、ラップトップコンピュータで使用されることがあります。ラップトップには、かなりの量のRAMと十分に強力な中央処理装置(CPU)が搭載されている場合がありますが、多くの場合、強力なグラフィックプロセッサがなく、代わりに、それほど強力ではありませんが、エネルギー効率の高いオンボードグラフィックチップが搭載されています。オンボードグラフィックスチップは、ビデオゲームをプレイしたり、ビデオの編集や3Dアニメーション/レンダリングなどのグラフィックを多用する他のタスクを実行したりするのに十分なほど強力ではないことがよくあります。

したがって、GPUをノートブックの外部バスに接続できることが望ましいです。PCI Expressは、この目的で使用される唯一のバスです。ポートは、たとえば、ExpressCardまたはmPCIeポート(PCIe×1、それぞれ最大5または2.5 Gbit / s)またはThunderbolt 1、2、または3ポート(PCIe×4、最大10、20、またはそれぞれ40Gbit / s)。これらのポートは、特定のノートブックシステムでのみ使用できます。[112] [113]強力なGPUは数百ワットを簡単に消費する可能性があるため、eGPUエンクロージャーには独自の電源装置(PSU)が含まれています。[114]

最近、外部GPUの公式ベンダーサポートが注目を集めています。注目すべきマイルストーンの1つは、MacOS High Sierra10.13.4で外部GPUを公式にサポートするというAppleの決定でした。[115]   Thunderbolt 3 eGPUエンクロージャーをリリースしているいくつかの主要なハードウェアベンダー(HP、Alienware、Razer)もあります。[116] [117] [118]このサポートは、愛好家によるeGPUの実装を促進し続けています。[119]

販売

2013年には4億3,830万GPUが世界に出荷され、2014年の予測は4億1,420万でした。[120]

も参照してください

ハードウェア

API

アプリケーション

参考文献

  1. ^ デニー・アトキン。「ComputerShopper:あなたにぴったりのGPU」2007年5月6日にオリジナルからアーカイブされました2007年5月15日取得
  2. ^ バロン、ET; グロリオソ、RM(1973年9月)。「マイクロ制御周辺機器プロセッサ」MICRO 6:マイクロプログラミングに関する第6回年次ワークショップの会議記録マイクロ6:122–128。土井10.1145 /800203.806247ISBN 9781450377836S2CID36942876 _
  3. ^ ケン・レヴィン(1978年8月)。「VGI3400のコア標準グラフィックパッケージ」ACMSIGGRAPHコンピューターグラフィックス12(3):298–300。土井10.1145 /965139.807405
  4. ^ a b 「GPUの名前を変更する時が来ましたか?| IEEE ComputerSociety」
  5. ^ 「NVIDIAは世界初のグラフィックスプロセッシングユニット:GeForce256を発表しました」Nvidia。1999年8月31日。2016年4月12日のオリジナルからアーカイブ2016年3月28日取得
  6. ^ 「グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)」Nvidia。2009年12月16日。2016年4月8日のオリジナルからアーカイブ2016年3月29日取得
  7. ^ Pabst、Thomas(2002年7月18日)。「ATiがRadeon9700で3Dテクノロジーのリーダーシップを引き継ぐ」トムスハードウェア2016年3月29日取得
  8. ^ ハーグ、ジェームズ(2013年9月10日)。「なぜ専用ゲーム機が存在するのですか?」21世紀のプログラミング2015年5月4日にオリジナルからアーカイブされました2015年11月11日取得
  9. ^ "mame / 8080bw.c atmaster路mamedev / mame路GitHub"GitHub2014年11月21日にオリジナルからアーカイブされまし
  10. ^ "mame / mw8080bw.c atmaster路mamedev / mame路GitHub"GitHub2014年11月21日にオリジナルからアーカイブされまし
  11. ^ 「アーケード/スペースインベーダー–コンピューター考古学」computerarcheology.com2014年9月13日にオリジナルからアーカイブされまし
  12. ^ "mame / galaxian.c atmaster路mamedev / mame路GitHub"GitHub2014年11月21日にオリジナルからアーカイブされまし
  13. ^ "mame / galaxian.c atmaster路mamedev / mame路GitHub"GitHub2014年11月21日にオリジナルからアーカイブされまし
  14. ^ "MAME --src / mame / drivers /galdrvr.c"archive.org2014年1月3日にオリジナルからアーカイブされました。
  15. ^ スプリングマン、アレッソンドラ。「Atari2600の分解:古いコンソールの内部には何がありますか?」ワシントンポスト2015年7月14日にオリジナルからアーカイブされました2015年7月14日取得
  16. ^ 「6502、ANTIC、CTIA / GTIA、POKEY、およびFREDDIEチップとは何ですか?」Atari8.com2016年3月5日にオリジナルからアーカイブされました
  17. ^ Wiegers、Karl E.(1984年4月)。「Atariディスプレイリストの割り込み」計算してください!(47):161.2016-03-04のオリジナルからアーカイブ。
  18. ^ Wiegers、Karl E.(1985年12月)。「アタリファインスクロール」計算してください!(67):110.2006-02-16のオリジナルからアーカイブ。
  19. ^ F。ロバートA.ホップグッド; ロジャーJ.ハボールド; デビッド・A・デュース編 (1986)。コンピュータグラフィックスIIの進歩スプリンガー。p。169. ISBN 9783540169109おそらく最もよく知られているのはNEC7220です。
  20. ^ 有名なグラフィックチップ:NEC µPD7220グラフィックディスプレイコントローラー IEEE Computer Society
  21. ^ なぞなぞ、ショーン。「ブリッター情報」2015年12月22日にオリジナルからアーカイブされました。
  22. ^ ウルフ、マークJP(2012年6月)。クラッシュの前に:初期のビデオゲームの歴史ウェイン州立大学プレス。p。185. ISBN 978-0814337226
  23. ^ GPUの歴史:HitachiARTCHD63484。2番目のグラフィックプロセッサ。 IEEE Computer Society
  24. ^ 「有名なグラフィックスチップ:TITMS34010およびVRAM。最初のプログラム可能なグラフィックスプロセッサチップ| IEEE ComputerSociety」
  25. ^ 「アーカイブされたコピー」2014-09-03にオリジナルからアーカイブされました2014年9月12日取得{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  26. ^ 「博物館〜シャープX68000」Old-computers.com。2015-02-19にオリジナルからアーカイブされました2015年1月28日取得
  27. ^ 「HardcoreGaming101:Retro Japanese Computers:Gaming'sFinalFrontier」ハードコアゲーミング101.net2011年1月13日にオリジナルからアーカイブされました。
  28. ^ 「システム16-ナムコシステム21ハードウェア(ナムコ)」system16.com2015年5月18日にオリジナルからアーカイブされました。
  29. ^ 「システム16-タイトーエアシステムハードウェア(タイトー)」system16.com2015年3月16日にオリジナルからアーカイブされました。
  30. ^ ブラウンスタイン、マーク(1988年11月14日)。「NECフォームビデオ標準グループ」InfoWorld10、いいえ。46.p。3. ISSN0199-6649 _ 2016年5月27日取得 
  31. ^ 「S3ビデオボード」InfoWorld14(20):62. 1992年5月18日。2017年11月22日のオリジナルからアーカイブ2015年7月13日取得
  32. ^ 「数字の意味」PCマガジン12:128。1993年2月23日。2017年4月11日のオリジナルからアーカイブ2016年3月29日取得
  33. ^ 歌手、グラハム。「現代のグラフィックプロセッサの歴史」Techspot。2016年3月29日にオリジナルからアーカイブされました2016年3月29日取得
  34. ^ 「システム16-ナムコマジックエッジホーネットシミュレーターハードウェア(ナムコ)」system16.com2014年9月12日にオリジナルからアーカイブされました。
  35. ^ 「MAME--src / mame / video /model2.c」archive.org2013年1月4日にオリジナルからアーカイブされました。
  36. ^ 「システム16-セガモデル2ハードウェア(セガ)」system16.com2010年12月21日にオリジナルからアーカイブされました。
  37. ^ 「アーカイブされたコピー」(PDF)2016-10-11のオリジナルからアーカイブ(PDF)2016年8月8日取得 {{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  38. ^ 「アーカイブされたコピー」(PDF)2014-09-06にオリジナル(PDF)からアーカイブされました2016年8月8日取得 {{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  39. ^ 「富士通は世界初の3次元幾何学プロセッサを開発します」fujitsu.com2014年9月12日にオリジナルからアーカイブされました。
  40. ^ キセノール。「ニンテンドウ64は史上最高のゲーム機の1つです」キセノール2015年11月18日にオリジナルからアーカイブされました。
  41. ^ 「三菱の3DPro / 2mpチップセットはWindowsNTシステム用の最速の3Dグラフィックスアクセラレータの新記録を樹立します。3DPro/ 2mpはViewperfのパフォーマンスリードを獲得します。他のハイエンドベンチマークテストは、3DProのパフォーマンスがすべてのWindowsNT競合他社を上回っていることを明確に示しています」
  42. ^ Vlask。"VGA Legacy MKIII-Diamond Fire GL 4000(Mitsubishi 3DPro / 2mp)"2015年11月18日にオリジナルからアーカイブされました。
  43. ^ 3dfx Glide API
  44. ^ SørenDreijer。「CGを使ったバンプマッピング(第3版)」2010年1月18日にオリジナルからアーカイブされまし2007年5月30日取得
  45. ^ ライナ、ラジャット; マドハヴァン、アナンド; Ng、Andrew Y.(2009-06-14)。「グラフィックプロセッサを使用した大規模な教師なし学習」。機械学習に関する第26回年次国際会議の議事録-ICML'09Dl.acm.org。pp。1–8。土井10.1145 /1553374.1553486ISBN 9781605585161S2CID392458 _
  46. ^ 数値アルゴリズムのGPU実装のための線形代数演算子」、Kruger and Westermann、InternationalConf。コンピュータグラフィックスとインタラクティブ技術、2005年
  47. ^ 「ABC-SysBio-GPUをサポートするPythonでの近似ベイズ計算」、Liepe et al。、Bioinformatics、(2010)、26:1797-1799「アーカイブされたコピー」2015年11月5日にオリジナルからアーカイブされまし2010年10月15日取得{{cite web}}: CS1 maint: archived copy as title (link)
  48. ^ サンダース、ジェイソン; カンドロット、エドワード(2010-07-19)。例によるCUDA:汎用GPUプログラミングの概要、ポータブルドキュメントアディソン-ウェスリープロフェッショナル。ISBN 97801321801392017年4月12日にオリジナルからアーカイブされました。
  49. ^ 「OpenCL-異種システムの並列プログラミングのためのオープンスタンダード」khronos.org2011年8月9日にオリジナルからアーカイブされました。
  50. ^ Teglet、Traian(2010年1月8日)。「すべてのアウディ2010車両内のNVIDIATegra」2016-10-04にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  51. ^ 「学校のセッション中—Nvidiaの無人運転システムは見ることによって学習します」2016-04-30。2016年5月1日にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  52. ^ 「AMDRadeonHD 6000Mシリーズ-ATIとは呼ばないでください!」CNET2016-10-11にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  53. ^ 「NvidiaGeForceGTX 6802GBレビュー」2016年9月11日にオリジナルからアーカイブされまし2016年8月3日取得
  54. ^ 「XboxOneとPlayStation4:どちらのゲーム機が最適ですか?-ExtremeTech」www.extremetech.com 2019年5月13日取得
  55. ^ 「KeplerTMGK110」(PDF)NVIDIACorporation。2012年。 2016年10月11日のオリジナルからアーカイブ(PDF)2016年8月3日取得
  56. ^ 「台湾積体電路製造株式会社」www.tsmc.com2016年8月10日にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  57. ^ 「HTCVive用のPCの構築」2016年6月16日。2016年7月29日にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  58. ^ 「VIVEReadyComputers」www.vive.com2016-02-24にオリジナルからアーカイブされました2021年7月30日取得
  59. ^ 「Nvidiaの巨大なPascalGPUには、最先端のテクノロジーと150億個のトランジスタが搭載されています」2016年4月5日。2016年7月31日のオリジナルからアーカイブ2016年8月3日取得
  60. ^ Sarkar、Samit(2018年8月20日)。「NvidiaRTX2070、RTX 2080、RTX 2080 Ti GPUが明らかになりました:仕様、価格、リリース日」ポリゴン2019年9月11日取得
  61. ^ 「AMDRX480、470、460 Polaris GPUは、これまでで「最も革新的なパフォーマンスの飛躍」を実現します」2016-01-16。2016年8月1日にオリジナルからアーカイブされました2016年8月3日取得
  62. ^ AMDプレスリリース:「AMDがComputex2019基調講演で次世代リーダーシップ製品を発表」AMD.com。2019年10月5日取得
  63. ^ 「AMDは2020年に新しい次世代RDNAGPUを導入しますが、Naviの典型的な「リフレッシュ」ではありません」tomshardware.comトムスハードウェア2020-01-29 2020年2月8日取得
  64. ^ Garreffa、Anthony(2020年9月9日)。「AMDが10月28日に次世代のBigNavi RDNA2グラフィックカードを発表」TweakTown 2020年9月9日取得
  65. ^ ライルズ、テイラー(2020年9月9日)。「AMDの次世代Zen3CPUとRadeonRX 6000'Big Navi'GPUは来月発表されます」ザ・ヴァージ2020年9月10日取得
  66. ^ 「AMDはRadeonRX 6000カードのパフォーマンス数値をからかう:3080を目指していますか?」anandtech.comAnandTech2020-10-08 2020年10月25日取得
  67. ^ 「AMDは10月のRyzen「Zen3」とRadeon「RDNA2」のプレゼンテーションを発表します:新しい旅が始まります」anandtech.comAnandTech2020-09-09 2020年10月25日取得
  68. ^ ジャッド、ウィル(2020年10月28日)。「AMDは、レイトレーシングとRTXビートパフォーマンスを備えた3枚のRadeon6000グラフィックスカードを発表しました」Eurogamer 2020年10月28日取得
  69. ^ Mujtaba、Hassan(2020-11-30)。「AMDRadeonRX 6700 XT'Navi 22 GPU 'カスタムモデルは、最大2.95GHzまでブーストすると報告されています」Wccftech 2020年12月3日取得
  70. ^ タイソン、マーク(2020年12月3日)。「AMDCEO基調講演は1月12日にCES2020に予定されています」HEXUS 2020年12月3日取得
  71. ^ Cutress、Ian(2021年1月12日)。「AMDが2021年前半にミッドレンジRDNA2デスクトップグラフィックスを発売」AnandTech 2021年1月4日取得
  72. ^ ファンク、ベン(2020年12月12日)。「ソニーPS5はそのRDNA2の根性と栄光を詳述する完全な分解を取得します」ホットハードウェア2021年1月3日取得
  73. ^ Gartenberg、Chaim(2020年3月18日)。「ソニーは完全なPS5ハードウェア仕様を明らかにします」ザ・ヴァージ2021年1月3日取得
  74. ^ スミス、ライアン。「MicrosoftはXboxシリーズXの技術仕様をさらに削除します:Zen 2 + RDNA 2、12 TFLOPs GPU、HDMI 2.1、およびカスタムSSD」www.anandtech.com 2020年3月19日取得
  75. ^ 2018年2月、Paul Alcorn 28(2018年2月28日)。「AMDの台頭:CPUとGPUの市場シェアは急速に成長しています」トムスハードウェア
  76. ^ 「Matroxグラフィックス-製品-グラフィックスカード」Matrox.com。2014-02-05にオリジナルからアーカイブされました2014年1月21日取得
  77. ^ Hruska、Joel(2021年2月10日)。「グラフィックカードはどのように機能しますか?」エクストリームテック2021年7月17日取得
  78. ^ 「私が選ぶのを手伝ってください:ビデオカード」デル2016年9月9日にオリジナルからアーカイブされました2016年9月17日取得
  79. ^ NvidiaOptimusのLinuxデバイスドライバーに関するドキュメント
  80. ^ 「CrossfireおよびSLI市場はわずか300.000ユニットです」
  81. ^ 「マルチGPUは死んでいますか?」2018年1月7日。
  82. ^ 「NvidiaSLIとAMDCrossFireは死んでいますが、マルチGPUゲームを悼むべきですか?| TechRadar」2019年8月24日。
  83. ^ 「NVIDIAFFmpegトランスコーディングガイド」2019年7月24日。
  84. ^ https://documents.blackmagicdesign.com/ConfigGuides/DaVinci_Resolve_15_Mac_Configuration_Guide.pdf
  85. ^ 「推奨システム:DaVinciResolveの推奨システム」PugetSystems
  86. ^ 「GPUアクセラレーテッドレンダリングとハードウェアエンコーディング」
  87. ^ 「V-RayNextマルチGPUパフォーマンススケーリング」
  88. ^ 「FAQ | GPUで高速化された3Dレンダリングソフトウェア| Redshift」
  89. ^ 「OctaneRender2020™プレビューはこちらです!」オトイ
  90. ^ 「オートデスクのArnoldRendererGPUベータを使用したパフォーマンスの調査」2019年4月8日。
  91. ^ 「GPUレンダリング—ブレンダーマニュアル」
  92. ^ 「核兵器のためのV-Ray–コンポジターのためのレイトレーシングレンダリング|カオスグループ」
  93. ^ 「システム要件| Nuke | Foundry」
  94. ^ 「マルチGPUサポートはどうですか?– Folding @home」
  95. ^ 「インテルグラフィックスの進化:I740からIrisPro」2017年2月4日。
  96. ^ 「GA-890GPA-UD3Hの概要」2015年4月15日にオリジナルからアーカイブされまし2015年4月15日取得
  97. ^ ゲイリーキー。「AnandTech-µATXパート2:インテルG33パフォーマンスレビュー」anandtech.com2008年5月31日にオリジナルからアーカイブされました。
  98. ^ ティムTscheblockov。「XbitLabs:Socket478およびSocketAプラットフォーム用の7つの最新の統合グラフィックスチップセットのまとめ」2007年5月26日にオリジナルからアーカイブされました2007年6月3日取得
  99. ^ Coelho、Rafael(2016年1月18日)。「デュアルチャネルメモリは、統合されたビデオパフォーマンスに違いをもたらしますか?」ハードウェアの秘密2019年1月4日取得
  100. ^ ブラッドリーサンフォード。「グラフィックス集約型アプリケーション向けの統合グラフィックスソリューション」(PDF)2007年11月28日のオリジナルからアーカイブ(PDF)2007年9月2日取得
  101. ^ ブラッドリーサンフォード。「グラフィックス集約型アプリケーション向けの統合グラフィックスソリューション」2012年1月7日にオリジナルからアーカイブされました2007年9月2日取得
  102. ^ ダレン・マーフ。「スタンフォード大学はFolding @ homeをGPUに合わせて調整しています」2007年10月12日にオリジナルからアーカイブされました2007年10月4日取得
  103. ^ マイクヒューストン。"Folding @ Home-GPGPU"2007年10月27日にオリジナルからアーカイブされました2007年10月4日取得
  104. ^ 「Top500リスト-2012年6月| TOP500スーパーコンピューターサイト」Top500.org。2014-01-13にオリジナルからアーカイブされました2014年1月21日取得
  105. ^ ジョンニコルズ。「スタンフォード講義:メニーコアGPUでのCUDAを使用したスケーラブルな並列プログラミング」YouTube2016-10-11にオリジナルからアーカイブされました。
  106. ^ SハーディングとWバンザフ。「GPUでの高速遺伝的プログラミング」2008年6月9日にオリジナルからアーカイブされました2008年5月1日取得
  107. ^ WラングドンとWバンザフ。「GPUグラフィックカードでの遺伝的プログラミングのためのSIMDインタプリタ」2008年6月9日にオリジナルからアーカイブされました2008年5月1日取得
  108. ^ V。ガルシアとE.デブリューブとM.バーラウド。GPUを使用した高速k最近傍検索2008年6月、米国アラスカ州アンカレッジのGPUでのコンピュータービジョンに関するCVPRワークショップの議事録。
  109. ^ 「NVIDIAVoltaのテンソルコア」NvidiaNvidia 2018年8月16日取得
  110. ^ スミス、ライアン。「NVIDIAVoltaが発表されました:GV100GPUとTeslaV100アクセラレータが発表されました」AnandTechAnandTech 2018年8月16日取得
  111. ^ ヒル、ブランドン(2017年8月11日)。「AMDのNavi7nm GPUアーキテクチャは、専用のAI回路を備えていると報告されています」HotHardwareHotHardware。2018年8月17日にオリジナルからアーカイブされました2018年8月16日取得
  112. ^ 「eGPU候補システムリスト」Tech-Infernoフォーラム
  113. ^ ニールモール。「外部ラップトップグラフィックアダプタの作り方」TechRadar2017年6月26日にオリジナルからアーカイブされました。
  114. ^ 「ベスト外部グラフィックスカード2020(EGPU)[完全ガイド]」2020年3月16日。
  115. ^ 「Macで外部グラフィックプロセッサを使用する」Appleサポート2018年12月11日取得
  116. ^ 「OMENAccelerator |HP®公式サイト」www8.hp.com 2018年12月11日取得
  117. ^ 「AlienwareGraphicsAmplifier | DellUnitedStates」デル2018年12月11日取得
  118. ^ 「RazerCoreX-Thunderbolt™3eGPU」Razer 2018年12月11日取得
  119. ^ ボックス、►提案(2016-11-25)。「ユーザーによるビルドガイド」eGPU.io。_ 2018年12月11日取得
  120. ^ 「グラフィックスチップ市場はいくつかの生命を示しています」TGデイリー。2014年8月20日。2014年8月26日のオリジナルからアーカイブ2014年8月22日取得

外部リンク