Graphics processing unit

Egy általános GPU vázlatos felépítése

A graphics processing unit (röviden GPU), magyarul grafikus processzor vagy grafikai processzor – a digitális képfeldolgozás és a számítógépes grafika felgyorsítására tervezett specializált elektronikus áramkör, amely az összetett grafikus műveletek elvégzéséért felelős. Alapvető rendeltetése a grafikák létrehozásával és megjelenítésével kapcsolatos magas szintű feladatok átvétele a CPU-tól, ezzel a központi processzorra eső számítási terhelés csökkentése.

Megjelenésében lehet diszkrét, különálló alkotóelem vagy integrált, beépített részegység; diszkrét alkotóelemként grafikus kártyákon, beágyazott elemként mobiltelefonok, személyi számítógépek, munkaállomások és játékkonzolok alaplapjain. A GPU-kat egyre nagyobb mértékben használják a mesterséges intelligencia (MI/AI) feldolgozási és modellképzési feladataiban, a lineáris algebrai műveletek gyorsításának köszönhetően, melyeket a grafikai feldolgozásban is széles körben alkalmaznak.

Bár a kifejezésnek nincs egységes definíciója, a modern használatban a GPU legjellemzőbb tulajdonsága az, hogy önmagában képes elvégezni a különböző grafikai feladatokhoz szükséges számításokat, például a 3D-s alakzatok elforgatását és méretezését, és gyakran további lehetőséget is biztosít egyedi programok futtatására, úgynevezett árnyalók segítségével. Ez határozottan megkülönbözteti ezeket a korábbi egyszerű grafikus vezérlőktől (videokijelző-vezérlőktől), amelyek nem rendelkeznek belső számítási képességekkel, vagy a blitterektől, amelyek csak alapvető memóriamásoló műveleteket végeznek. A modern GPU-k az 1990-es években jelentek meg, mikor a grafikus vezérlőkben megvalósították a vonalak és szöveg kirajzolására szolgáló, a CPU közreműködése nélküli eljárásokat, majd később további 2D-s, majd 3D-s funkciókat kaptak.

A grafikus funkciók nagyrészt egymástól függetlenek, ezért ezek a feladatok megvalósíthatók külön hardveres számítási egységekben. A modern GPU-k több száz, vagy akár több ezer számítási egységet tartalmaznak, párhuzamos struktúrában elhelyezve. A számítóegységek nem grafikai számításokhoz is felhasználhatók, főleg a jól párhuzamosítható problémákhoz, mivel a párhuzamos felépítés jól illeszkedik ezekhez. A GPU-k nagy sebességgel hatalmas mennyiségű számítást képesek végrehajtani, ennek következményeként számos eltérő területen alkalmazzák ezeket, beleértve a mesterséges intelligencia (MI/AI) területét, ahol kiemelkedően jól teljesítenek az adat- és számításigényes feladatok kezelésében. Egyéb nem grafikus felhasználásaik közé tartozik a neurális hálózatok képzése/betanítása és a kriptovaluta-bányászat.

GPU gyártók

Számos cég gyárt GPU-kat különböző márkanevek alatt. 2009-ben, az Intel, az Nvidia, és az AMD/ATI voltak a piacvezetők, 49,4%, 27,8% és 20,6% piaci részesedéssel. Mellettük a Matrox, amely eredetileg egyedi megoldásokat gyártott, újabban az Intel és az AMD GPU-it alakítja át munkaállomásokban történő használatra. Egyes kínai vállalatok, mint például a Jingjia Micro, szintén gyártanak GPU-kat a hazai piacra, a világméretű értékesítés tekintetében azonban elmaradnak a piacvezetők mögött.

Számítási funkciók

Az ATI HD5470 GPU (takart, réz hőcsöves hűtőrendszerrel szerelve) UVD 2.1 technológiával rendelkezik, ami az AVC és VC-1 videóformátumok dekódolását biztosítja

A grafikus kártya valós idejű renderelési teljesítményét a GPU felépítésének számos eleme befolyásolja, mint például a félvezetőgyártás során kialakított összeköttetések (huzalozás) méretei, az órajelfrekvencia és a különböző lapkára integrált gyorsítótár-memóriák száma és mérete. A teljesítményre hatással van az NVidia GPU-k esetén a streaming multiprocesszorok (SM), AMD GPU-k esetén a számítási egységek (CU) száma, vagy az Intel Xe-alapú GPU-knál az Xe magok száma, tehát a GPU-lapkán belül kiépített processzormagok száma, amelyek az alapvető számításokat végzik, jellemzően a GPU-n található többi SM/CU-val párhuzamosan működve. A GPU teljesítményét általában a másodpercenként végzett lebegőpontos műveletek számával mérik (FLOPS); a modern GPU-k jellemzően teraflopban mért teljesítményt nyújtanak (TFLOPS). A teljesítmény jelzőszáma becsült érték és nem szabad tényként kezelni, mivel a tényleges teljesítményt más tényezők is befolyásolhatják.

A modern GPU-k dedikált hardverblokkokat is tartalmaznak a sugárkövetés, videokódolás, és MI gyorsítás céljaira.

Megjelenési formái

A személyi számítógépekben a GPU-knak két fő típusa létezik: dedikált grafika (más néven diszkrét grafika) és integrált grafika, más néven megosztott grafikus megoldások, integrált grafikus processzorok (IGP), vagy egységes memóriaarchitektúra (UMA).

Dedikált grafikus feldolgozó egység

A dedikált grafikus processzorok a GPU egységhez dedikált RAM-ot használnak, és nem a számítógép fő rendszermemóriájára támaszkodnak. Ezt a RAM-ot általában kifejezetten a grafikus kártya várható soros terheléséhez igazítva választják ki, a leggyakrabban GDDR SDRAM. Ez nagyon előnyös a teljesítmény terén, a hátránya viszont az, hogy „lefullad” a dedikált memória kimerülése esetén, rontva a teljesítményt.

Léteznek technológiák, mint a Scalable Link Interface (SLI), NVLink, és CrossFire, amelyek lehetővé teszik, hogy több GPU egyszerre rajzoljon képet egy képernyőre, ezzel növelve a grafikus feladatokhoz rendelkezésre álló feldolgozási teljesítményt. Ezek a technológiák azonban egyre ritkábbak; a legtöbb játék nem használja ki teljesen a több GPU-t, mivel drágák és nem terjedtek el az átlagos felhasználók körében. Szuperszámítógépeken azonban gyakori a GPU-k tömeges használata (erre példa a Summit); munkaállomásokon alkalmazzák a videó gyorsítására (több videó egyidejű feldolgozásával) és 3D megjelenítés (renderelés) céljára; vizuális effektekhez (VFX); általános célú grafikus processzor (GPGPU) munkafeladatokhoz és szimulációkhoz, és a mesterséges intelligenciában a tanulás és a modellek felgyorsítására, erre példa az Nvidia DGX munkaállomás- és szervercsaládja.

Integrált grafikus feldolgozó egység

Az integrált GPU elhelyezkedése egy északi híd/déli híd típusú felépítésben
Egy ASRock beépített grafikával rendelkező alaplap, HDMI-, VGA- és DVI-kimeneti csatlakozókkal

Az Integrált grafikus processzorok (IGPU), más néven integrált grafika, megosztott grafikus megoldások, integrált grafikus processzorok (IGP), vagy egyesített memóriájú architektúrák (UMA) a számítógép rendszermemóriájának részeit használják, nem pedig dedikált grafikus memóriát. Az IGP-k megjelenhetnek az alaplapra építve az északi híd (northbridge) csipkészlet részeként, vagy a CPU-t tartalmazó lapkán elhelyezve, mint az AMD Accelerated Processing Unit (AMD APU) vagy az Intel HD Graphics technológiájú egységekben. Az IGPU-k és APU-k megvalósítása olcsóbb, mint a dedikált grafikus feldolgozás, de képességeik terén általában elmaradnak azoktól. Az integrált grafikai feldolgozást nem tartották alkalmasnak a 3D-s játékokhoz vagy grafikusan intenzív programok számára, de képesek kevésbé erőforrás-igényes programokat futtatni, mint például az Adobe Flash. Ilyen IGP-k például a SiS és a VIA 2004 körül kínált termékei. A modern integrált grafikus processzorok azonban, mint az AMD APU egységek és az Intel Graphics Technology, még az „AAA” kategóriájú játékokat is képesek futtatni, megfelelő beállítások mellett.

Mivel a GPU számítások memóriaigényesek, az integrált feldolgozás versenyezhet a CPU-val a viszonylag lassú rendszer-RAM használatában, mivel a GPU-nak nincs, vagy csak minimális dedikált videómemóriája van. Az IGPU-k a rendszer memóriáját használják, amelynek jelenlegi maximális sávszélessége eléri a 128 gigabájtot másodpercenként, miközben egy diszkrét grafikus kártya sávszélessége a videó RAM (VRAM) és a GPU mag között meghaladhatja a másodpercenkénti 1000 gigabájtot. Ez a memóriasín-sávszélesség korlátozhatja az IGPU teljesítményét, bár a többcsatornás memória javíthat ezen.

Az „egységes memóriaarchitektúrával” (UMA) rendelkező rendszereken, amibe beletartoznak az integrált grafikával rendelkező modern AMD processzorok, a modern integrált grafikájú Intel processzorok, az Apple processzorai és a modern konzolok, a CPU mag és a GPU blokk ugyanazt a RAM területet és memóriacímteret használja.

Stream feldolgozás és általános célú GPU-k (GPGPU)

Az általános célú grafikus feldolgozó egységet (GPGPU) gyakran stream processzor vagy vektorprocesszor módosított változataként használják, azokon számítási magokat (compute kernel) futtatva. Ez az alkalmazás a modern grafikus gyorsítók shader futószalagjának hatalmas számítási kapacitását általános célú számítási teljesítménnyé alakítja. A masszívan párhuzamos vektoros műveleteket igénylő alkalmazásokban ez a megközelítés a hagyományos CPU-khoz képest több nagyságrenddel nagyobb teljesítményt nyújthat. A két legnagyobb diszkrét GPU-gyártó, az AMD és az Nvidia, ezt a megközelítést követi különböző számítási platformjaival (például az Nvidia a CUDA, az AMD pedig a ROCm keretrendszerrel). Az Nvidia és az AMD a Stanford Egyetemmel együttműködve fejlesztette ki a Folding@home elosztott számítástechnikai projekt GPU-alapú kliensét, amely fehérjehajtogatási szimulációkat végez. Bizonyos körülmények között a GPU akár negyvenszer gyorsabban futtatja a számításokat, mint az ilyen alkalmazásokhoz hagyományosan használt CPU-k.

A GPU-alapú gyorsítás kulcsszerepet játszik a modern nagyléptékű modellezésben. A TOP500 lista adatai azt mutatják, hogy a legnagyobb teljesítményű szuperszámítógépek többsége integrált GPU-s rendszerekre támaszkodik.

2005 óta egyre nagyobb az érdeklődés a GPU-k által nyújtott teljesítmény kihasználása iránt az evolúciós számítások területén általánosságban, és különösen a genetikus algoritmusokban a fitness funkció kiértékelésének felgyorsítására. A legtöbb megközelítésben a lineáris vagy fa szerkezetű (genetikus) programokat a gazdaszámítógépen fordítják le, majd a futtatható fájlt átviszik a GPU-ra és azon futtatják. Tipikusan csak akkor érhető el teljesítményelőny, ha az egyetlen aktív programot több példaproblémán futtatják egyidejűleg párhuzamosan, kihasználva a GPU SIMD architektúráját. Egy másik megoldással is jelentős gyorsulás érhető el, melyben a programokat lefordítás nélkül közvetlenül a GPU-ra küldik, ahol helyben interpretált módon futtatják azokat, amennyiben rendelkezésre áll ilyen értelmező.

Külső GPU (eGPU)

GPU-k hordozható számítógépekkel együtt is használhatók, ezek külső sínrendszerére csatlakoztathatók. Az eGPU (External GPU), azaz külső GPU megjelenési formájában egy külső ház vagy dokkoló, amelybe valamely asztali videokártyát (AMD vagy NVIDIA) lehet beszerelni, és az egységet egy nagy sebességű kábellel csatlakoztatni lehet laptophoz, mini PC-hez vagy kézi konzolhoz. A csatlakoztatás a PCI Express bővítősínen keresztül történik. A csatlakoztató port lehet például ExpressCard vagy mPCIe port (PCIe ×1, max. 5 vagy 2,5 gigabit/másodperc sebességgel), Thunderbolt 1, 2 vagy 3-as port (PCIe ×4, max. 10, 20 vagy 40 gigabit/másodperc), Thunderbolt kompatibilis USB4 port, vagy OCuLink port. Ezek a portok csak bizonyos notebook-rendszereken érhetők el. Az eGPU-házak saját tápegységgel rendelkeznek (PSU), mert a nagy teljesítményű GPU-k több száz wattot is fogyaszthatnak.

Történet

1960-as évek

A dedikált 3D-s grafikus hardver története a grafikus terminálokig nyúlik vissza, amelyek egyik első képviselője az Adage AGT-30 (Adage Graphics Terminal, 30-as modell) 3D-s grafikus munkaállomás volt 1967-ből, amely hibrid analóg-digitális mátrixszámító hardver segítségével generálta valós időben a vektoros kép vetületeit.

Maze változat egy IMLAC PDS-1D gépen

1969-ben az Evans & Sutherland (E&S) bemutatta a Line Drawing System-1 (LDS-1) rendszert, amely az első, mátrixszorzást lehetővé tevő teljesen digitális rendszer volt. Szintén 1969-ben került forgalomba az olcsó IMLAC PDS-1 grafikus terminál. Ezt később korai 3D-s játékgépként is használták, a Maze War-hoz hasonló játékokkal.

1970-es évek

A 1970-es években, a „GPU” kifejezés eredetileg a „graphics processor unit” (grafikus processzoregység) rövidítése volt és egy a CPU-tól függetlenül működő, programozható feldolgozóegységet jelölt, amely a grafika feldolgozásáért és megjelenítéséért volt felelős.

A professzionális hardverek körében, 1972-ben az University of Illinois Urbana-Champaign-en üzemelni kezdett a PLATO IV rendszer. Felhasználói 1973 és 1978 között számos hálózatos, többjátékos, drótvázas 3D-s játékot valósítottak meg rajta, amelyek gyorsan népszerűvé váltak. Ugyancsak 1972-ben szállították le a Case Western Reserve Egyetemre az E&S Continuous Tone 1 (CT1) – ismertebb nevén „Watkins-doboz” – rendszert (amely egy E&S LDS-2-ből és egy Shaded Picture System-ből állt). Ezen az eszközön valósították meg elsőként a valós idejű Gouraud-árnyalást. 1975-ben az Evans & Sutherland Computer Corporation és a University of Utah számítógépes grafikai tanszéke közös munkájának eredményeként elkészült az első, színes és folytonos árnyalásra (smooth shading) képes MOSFET-alapú videó-framebuffer. Az E&S Continuous Tone 3 (CT3) rendszert 1977-ben szállították le a Lufthansának, ahol számítógépes szimulációval történő pilótaképzéshez használták. Ez volt az első valós idejű textúra-leképezésre képes grafikus rendszer. A 70-es évek végén az Ikonas cég is piacra lépett, amely 8- és 24-bites grafikával és 3D-gyorsítással rendelkező grafikus rendszereket gyártott. Az Ikonas rendszerei a korszakhoz képest rendkívül fejlett, csúcsminőségű színes kijelzésre és 3D-s renderelésre voltak képesek.

Az arcade-rendszerkártyákban már az 1970-es évek óta speciális 2D-s grafikus áramköröket használtak. A korai videójáték-hardverekben a képkocka-pufferekhez szükséges RAM drága volt, ezért a grafikus csipek állították össze a képadatokat a monitorra történő képernyőkirajzolás közben.

Az 1970-es években a Midway és a Taito különböző játéktermi (arcade) játékaiban – mint például a Gun Fight (1975), Sea Wolf (1976) vagy a legendás Space Invaders (1978) – egy speciális barrel shifter (gyors léptetőregiszter) áramkör segítette a processzort a framebuffer (képkeret-puffer) grafikájának animált megjelenítésében. Később, 1979-ben a Namco Galaxian arcade rendszer olyan speciális grafikus hardvert használt, amely támogatta az RGB színeket, a többszínű sprite-okat és a csempetérkép (tilemap) háttereket. A Galaxian hardverét az arcade-videójátékok aranykora alatt széles körben alkalmazták olyan neves játékgyártók, mint a Namco, a Centuri (amerikai arcade gyártó), a Gremlin, Irem, Konami, Midway, Nichibutsu, SEGA, és a Taito.

Atari ANTIC mikroprocesszor egy Atari 130XE alaplapon

Az 1977-es Atari 2600 játékkonzol egy Television Interface Adaptor (TIA csip) nevű videóléptető áramkört használt a videójel előállítására.

Az Atari 8 bites számítógépei (1979) már a fejlettebb ANTIC videóprocesszorral rendelkeztek, amely úgynevezett „kijelzőlistában” (display list) felsorolt leíró utasításokat értelmezett; ez a parancslista határozta meg, hogy a képernyősorok milyen bittérképes vagy karakteres módokhoz kapcsolódnak, és a grafikus adatok hol helyezkednek el a memóriában, így a rendszerben nem volt szükség összefüggő képpufferre. A programokban az egyes képsorok (scan line) kirajzolása közben a kijelzőlista utasításainak egy-egy bitjével közvetlenül indíthatók voltak a 6502-es gépi kódú szubrutinok. Az ANTIC csip emellett még a CPU-tól függetlenül, hardveresen támogatta a folyamatos függőleges és vízszintes képernyőgörgetést is (scroll).

1980-as évek

Geometry Engine integrált áramkör

Az 1980-as években jelentős fejlődés történt a professzionális 3D-s grafikus hardverek terén. Talán a legnagyobb hatású volt az 1981-es Geometry Engine fejlesztése, egy VLSI ASIC vektorprocesszor, amelyet Jim Clark és Marc Hannah tervezett a Stanford Egyetemen. Ez a processzor az előfutára a modern tenzor magoknak és más hasonló, grafikai és mesterséges intelligencia céljára forgalmazott processzoroknak. A Geometry Engine-t ezután sok éven át használták a Silicon Graphics munkaállomásokban. A Silicon Graphics első terméke az 1983 novemberében szállított IRIS 1000 volt, egy Geometry Engine-en alapuló hardveresen gyorsított 3D grafikával ellátott terminál. Terminálként nem az önálló működést célozta, hanem egy VAX-11 kiszolgálóhoz kellett csatlakoztatni. A Geometry Engine másodpercenként körülbelül 6 millió műveletet tudott végrehajtani.

NEC μPD7220 grafikus kijelzővezérlő

Az 1981-es NEC μPD7220 volt az első olyan PC-s grafikus kijelzőprocesszor, amelyet egyetlen nagy integráltságú (LSI) integrált áramkörként valósítottak meg. A NEC fejlesztette ki, eredetileg a kandzsi karakterkészlet hatékony támogatására. Ez lehetővé tette olcsó, de nagy teljesítményű grafikus videókártyák tervezését, mint a Number Nine Visual Technology termékei. Az 1980-as évek közepéig ez volt a legismertebb GPU. Ez volt az első, teljesen integrált VLSI (NMOS) fém–oxid–félvezető áramkörben megvalósított, PC-kbe szánt grafikus kijelző-processzor, amely akár 1024×1024-es felbontást is támogatott, és ez alapozta meg a PC grafikus piacot. Számos grafikus kártyában felhasználták, és olyan klónokhoz is licencelték, mint az Intel 82720, az első az Intel grafikus processzorai közül. A játéktermi gépek körében a Williams Electronics 1982-ben megjelent játékautomatái – a Robotron: 2084, a Joust, a Sinistar és a Bubbles címekkel –, egyedi blitter csipeket használtak 16 színű bittéréképek kezeléséhez.

1984-ben a Hitachi kibocsátotta az ARTC HD63484 csipet, amely az első nagyobb CMOS grafikus processzor volt, személyi számítógépekben való használatra. Az ARTC képes volt megjeleníteni akár 4K felbontást monokróm módban. Grafikus kártyákban és terminálokban alkalmazták az 1980-as évek végén.

MOS 8367R0 – Agnus

1985-ben jelent meg az Amiga, amely egy Agnus egyedi csippel rendelkezett, melynek két fontos részegysége a blitter és a Copper nevű saját, egyszerű utasításkészlettel rendelkező koprocesszor. Az Agnus fő feladata a címgenerálás, a memória- és DMA vezérlés, a blitter a bittérkép-kezelést, vonalrajzolást és a területkitöltést végzi a grafikus memóriában, a Copper pedig képes a grafikus hardverregiszterek kezelésére a videójellel szinkronban, például palettaváltásra képsoronként, a sprite multiplexelésre és a hardveres ablakkezelésre –, illetve a blitter vezérlésére.

Ugyancsak 1985-ben, az IBM kiadta a Professional Graphics Controller (PGC) egységet, amelyet a későbbi Nvidia-társalapító, Curtis Priem tervezett. Ez egy korai, PC-k számára gyártott 3D-s gyorsítókártya, amely 640×480-as felbontást és 256 színű grafikát kínált, és egy dedikált Intel 8088-as processzort használt a grafika fő rendszertől független megjelenítésére. Számos gyártó – köztük a Matrox – használta ezt a felépítést saját kártyái alapjaként, és a PGC analóg RGB jelátvitele vezetett közvetlenül a VGA videószabványhoz. Priem az 1980-as évek végén a Sun Microsystems nagy jelentőségű GX (cgsix) kódnevű gyorsított 2D-s grafikus kártya fejlesztésén dolgozott.

1986-ban a Texas Instruments kibocsátotta a TMS34010 integrált áramkört, amely az első teljesen programozható grafikus processzor. Ez képes általános célú kódot futtatni, de grafikát célzó utasításkészlettel is rendelkezik. 1990 és 1992 között ez a csip képezte az alapját a Texas Instruments Graphics Architecture („TIGA”) Windows-gyorsító kártyáknak.

IBM 8514 Micro Channel adapter, memóriabővítéssel

Ezt követően, 1987-ben jelent meg az IBM 8514 grafikus rendszer. Ez volt az egyik első olyan videokártya az IBM PC-kompatibilis számítógépekhez, ami közvetlenül elektronikus hardverben valósította meg a fix funkciós 2D-s primitívek kirajzolását. A Sharp 1987-ben kibocsátott X68000 otthoni számítógépmodellje egy egyedi grafikus csipkészletet használt, amely 65 536 színű palettát kezelt, hardveresen támogatta a sprite-okat, a képernyőgörgetést, valamint a többrétegű háttereket (tilemap rétegeket). Ez a rendszer szolgált később fejlesztői környezetként a Capcom legendás CP System játéktermi (arcade) alaplapjához. Nem sokkal később, 1989-ben a Fujitsu is megjelentette az FM Towns számítógépét, amelynek palettája már 16 777 216 színű (24 bites) palettát támogatott.

Ebben az időszakban az IBM ugyancsak 1987-ben mutatta be a Video Graphics Array (VGA) megjelenítő rendszerét, amelynek 640×480 képpontos maximális felbontásra képes 16 színnel. A VGA azonban a 8514/A kártyával ellentétben nem tartalmazott hardveres grafikai gyorsítást. 1988 novemberében a NEC Home Electronics kezdeményezésére megalakult a Video Electronics Standards Association (VESA). A szövetség célja a VGA utódjának szánt Super VGA (SVGA) kijelzőszabvány kidolgozása és elterjesztése volt. Az SVGA már 800×600 pixeles grafikai felbontást biztosított, ami a képpontok számát tekintve több mint 56%-os növekedést jelentett a VGA-hoz képest.

1988-ban az SGI 10–12 Geometry Engine-nel felszerelt IRIS munkaállomás-grafikus kártyákat értékesített, és bemutatta az IBM MicroChannel sínhez (RS/6000) illesztett IrisVision bővítőkártyát, amely szintén a Geometry Engine-en alapult.

Szintén 1988-ban mutatták be az első, kifejezetten poligonális 3D-s megjelenítésre tervezett grafikus kártyákat az arcade-gépekben, a Namco System 21 és a Taito Air System modellekben.

1990-es évek

S3 Graphics ViRGE
Voodoo3 2000 AGP kártya

Az 1990-es években a Sun Microsystems, az SGI és más gyártók fejlesztéseinek köszönhetően ismét jelentős fejlődésnek indultak a professzionális munkaállomások 3D-s grafikus hardverei. Az SGI által 1992-ben bevezetett OpenGL szabványos, hardverfüggetlen 3D-s programozási programozási felületet (API) biztosított, ami teljesen új utat nyitott a szoftverfejlesztésben. Az 1990-es évek közepére és végére azonban a professzionális hardvereket lassan kiszorították a piacról a fogyasztói termékek, amelyek lényegesen olcsóbban és a végfelhasználók számára ismerős platformokon nyújtottak hasonló vagy akár jobb teljesítményt, különösen a textúrázás (texture mapping) terén.

1991-ben az S3 Graphics bemutatta az S3 86C911 egylapkás grafikus gyorsítót illetve csipkészletet, amit a tervezői a Porsche 911 sportautó után neveztek el, ezzel jelezve az ígért teljesítménynövekedést. A csip támogatja a bitblokk-átvitelt (BitBLT), képátvitelt, vonalrajzolást, valamint a vágást és a téglalapkitöltéseket, ezzel jól illeszkedik a Windows (ekkoriban 3.0) alapvető grafikus API-jához. A 86C911-nek számos utánzója jelent meg: 1995-re, az összes jelentős PC-grafikai csipgyártó beépítette a 2D-s gyorsítási támogatást a csipjeibe. A fix funkciós Windows-gyorsítók felülmúlták a drágább, általános célú grafikai koprocesszorokat a Windows teljesítményében, így ez utóbbiak lassan kiszorultak a PC-piacról.

Az 1990-es évek elején és közepén a valós idejű 3D-s grafika növekvő ütemben terjedt el a játéktermi (arcade), a PC-s és a konzolos játékokban. Ez komoly piaci igényt teremtetett a hardveresen gyorsított 3D-s megjelenítés iránt. A tömegpiacra szánt 3D-s grafikus hardverek korai példái megtalálhatók az olyan játéktermi alaplapokban, mint a Sega Model 1, a Namco System 22 és a Sega Model 2, valamint az olyan ötödik generációs videójáték-konzolokban, mint a Sega Saturn, a PlayStation, és a Nintendo 64. Egyes játéktermi rendszerek, például a Sega Model 2 vagy az SGI Onyx-alapú Namco Magic Edge Hornet Simulator – már 1993-ban képesek voltak a hardveres T&L (transzformáció, vágás és megvilágítás) elvégzésére, évekkel azelőtt, hogy a technológia megjelent volna a fogyasztói / lakossági grafikus kártyákban. Végül 1994-ben a Sony hivatalosan is a GPU (Graphics Processing Unit – grafikus vezérlőegység jelentésben) kifejezést alkalmazta, mikor a PlayStation konzol grafikus vezérlőjére hivatkozott.

Egy másik korai példa a Super FX csip, amely egy RISC-alapú játékkazettába épített társprocesszor volt, 2D és 3D grafikai funkciókkal. Ezt a megoldást egyes SNES játékoknál alkalmazták, nevezetesen a Doom és a Star Fox címeknél. Más korabeli rendszerek digitális jelprocesszorokat (DSP-ket) használtak a transzformációk gyorsítására. A Sega Model 2 játékgép-rendszer fejlesztésében közreműködő Fujitsu már 1995-ben megkezdte a T&L (transzformáció és megvilágítás) funkciók integrálását egyetlen, otthoni számítógépeken használható LSI áramkörbe. A fejlesztés eredményeként 1997-ben bejelentették a Fujitsu Pinolite-ot, amely az első személyi számítógépekbe szánt 3D-s geometria-processzor volt. Az otthoni videójáték-konzolok piacán az első hardveres T&L-képes egység az 1996-ban kiadott Nintendo 64-be épített Reality Coprocessor volt. 1997-ben a Mitsubishi is piacra dobta a 3Dpro/2MP elnevezésű, transzformációra és megvilágításra képes chipjét, munkaállomásokhoz és Windows NT-alapú asztali számítógépekhez, az ATI pedig ezt a lapkát használta az 1997-ben megjelent FireGL 4000 professzionális grafikus kártyjában.

A „GPU” kifejezést tehát a Sony Corporation alkotta meg, az 1994-ben a PlayStation videojáték-konzolban szereplő 32 bites, Toshiba által tervezett Sony GPU-ra hivatkozó dokumentációjában.

2000-es évek

2002 októberében jelent meg az ATI Radeon 9700, más néven R300, a világ első Direct3D 9.0-s gyorsítókártyája, melyben a pixel- és csúcs-árnyalók már képesek voltak ciklusok használatára és összetettebb lebegőpontos matematikai számítások elvégzésére. Ezzel rövidesen elérték a CPU-k rugalmasságát, miközben a képtömb-műveleteket nagyságrendekkel gyorsabban hajtották végre náluk. A pixel-árnyalást gyakran alkalmazzák a bump mapping (buckaleképzés) technikához: ez a módszer olyan textúrát ad a tárgyaknak, amitől azok tetszés szerint fényesnek, mattnak, simának vagy érdesnek tűnnek, és térbeli hatások is megjeleníthetők.

Az Nvidia GeForce 8 sorozatának és az új, általános célú adatfolyam-feldolgozó egységeknek a megjelenésével a GPU-k sokoldalúbb számítási eszközökké váltak. A párhuzamos felépítésű GPU-k egyre nagyobb teret nyernek a CPU-tól a számítási teljesítmény terén, ennek során egy új kutatási részterület is létrejött: a GPU-alapú számítástechnika, vagy ismertebb nevén a GPGPU (general-purpose computing on graphics processing units, azaz általános célú GPU-számítás). Ez a technológia olyan szerteágazó területeken talált alkalmazásra, mint a gépi tanulás, olaj- és gázkutatás, tudományos képfeldolgozás, lineáris algebra, statisztika, 3D-rekonstrukció, és részvényopciók árazása. A GPGPU-k voltak az előfutárai annak, amit ma számítási árnyalónak nevezünk (compute shader), ilyenek a CUDA, OpenCL, DirectCompute keretrendszerek és API-k. A fejlesztők kezdetben tulajdonképpen trükkösen kijátszották a hardvert: az algoritmusoknak átadott adatokat textúratérképekként kezelték és az algoritmusokat pedig úgy futtatták le, hogy egy megfelelő pixelárnyalóval háromszögek vagy négyszögek rajzolására alakították át. Ez bizonyos többletterheléssel járt, mivel olyan egységek is bekapcsolódtak a folyamatba, mint a pásztázó konverter (scan converter), amelyekre egyáltalán nem lett volna szükség (mint ahogy a háromszögek koordinálására sem, ami csak a pixel-árnyaló indítása miatt kell).

Az Nvidia 2007-ben bemutatott CUDA platformja volt az első széles körben elterjedt programozási modell a GPU-alapú számítástechnikában. Az OpenCL ezzel szemben a Khronos Group által kidolgozott nyílt szabvány és keretrendszer, amely lehetővé teszi a heterogén platformokon, azaz GPU-k, CPU-k, DSP-k és egyéb processzorokból és gyorsítókból álló vegyes rendszereken történő programfuttatást és -fejlesztést, előtérbe helyezve a hordozhatóságot. Az OpenCL-alapú megoldásokat az Intel, az AMD, az Nvidia és az ARM is támogatja, az Evans Data 2011-es jelentése szerint pedig az OpenCL a második legnépszerűbb HPC-eszközzé vált.

2010-es évek

2010-ben az Nvidia partnerségre lépett az Audi AG-val az autók műszerfalainak tervezésében, hogy Tegra GPU-kon alapuló vezérléssel lássák el az egységeket, és így megnövelt funkcionalitást nyújtsanak az autók navigációs és multimédiás rendszereiben. Az autókban alkalmazott GPU-technológia nagy szerepet játszott az önvezető technológia fejlesztésében is. Az AMD 2010-ben dobta piacra a Radeon HD 6000 sorozatú kártyáit, majd 2011-ben megjelentek a kifejezetten mobileszközökbe szánt 6000M sorozatú dedikált GPU-k is. Az Nvidia 2012-ben mutatta be a Kepler architektúrát, amely az Nvidia GeForce 600-as és 700-as sorozatú kártyáiban volt felhasználva. Ennek a GPU-mikroarchitektúrának egyik jellemzője a GPU Boost volt, egy olyan technológia, amely a videokártya órajelét a feladatból adódó áramfelvételnek megfelelően szabályozza (növeli vagy csökkenti). A Kepler architektúrában vezették be az NVENC videokódolás-gyorsító technológiát is.

Az PS4 és az Xbox One 2013-as megjelenésekor mindkét konzolban az AMD Radeon HD 7850 és 7790 modelleken alapuló GPU-k dolgoztak. Az Nvidia Kepler GPU-sorozatát a Maxwell architektúra követte, amelyet ugyanazzal a technológiával gyártottak. Az Nvidia 28 nm-es csipjeit a tajvani TSMC bérgyártó készítette. A korábbi 40 nm-es technológiához képest ez a gyártási folyamat 20 százalékos teljesítménynövekedést tett lehetővé, ráadásul alacsonyabb fogyasztás mellett. A virtuálisvalóság-szemüvegeknek, VR-headseteknek kifejezetten magas a gépigényük; a gyártók megjelenésük idején legalább GTX 970-et és az R9 290X-et, vagy ezeknél erősebb modelleket javasoltak a használatukhoz. A Pascal mikroarchitektúrán alapuló kártyák 2016-ban léptek piacra. A GeForce 10 sorozat kártyái ehhez a generációhoz tartoznak. Ezek a korábbi mikroarchitektúrák továbbfejlesztései, és fejlettebb, 16 nm-es technológiai folyamattal készültek.

2018-ban az Nvidia piacra dobta az RTX 20 videokártya-sorozatot, amely már dedikált sugárkövető magokat tartalmazott, így a valós idejű sugárkövetés a tömegpiaci hardvereken is hatékonyan használhatóvá vált. Az AMD Polaris 11 és a Polaris 10 GPU-it 14 nm-es folyamattal gyártották. Megjelenésük jelentős előrelépést hozott az AMD videokártyák energiahatékonyságában (wattonkénti teljesítményében). Az AMD emellett a csúcskategóriás piacon is megjelent a Vega grafikus processzorsorozattal; az csúcskategóriás Nvidia Pascal kártyák konkurensének szánt modellek már HBM2-es (nagy sávszélességű) memóriával rendelkeznek, az Nvidia 2017-es „Titan V” gyorsítójához hasonlóan.

2019-ben az AMD piacra dobta a Graphics Core Next (GCN) mikroarchitektúra és utasításkészlet utódját. Az RDNA névre keresztelt technológiát először a Radeon RX 5000 sorozat videokártyáiban alkalmazták. A vállalat ezt követően bejelentette, hogy az RDNA architektúra következő generációja egy lépcsőzetes modellfrissítés (úgynevezett „refresh”) lesz, amely végül a Radeon RX 6000 sorozattal született meg. Az ebbe tartozó RDNA 2 grafikus kártyák már a hardveresen gyorsított sugárkövetést is támogatták. A 2020 végén kibocsátott termékcsalád kezdetben az RX 6800, az RX 6800 XT és az RX 6900 XT modellekből állt, majd 2021 elején a Navi 22-es lapkára épülő RX 6700 XT is csatlakozott a kínálathoz.

A PlayStation 5 és az Xbox Series X és Series S 2020-as megjelenésekor mindkét konzol az RDNA 2 mikroarchitektúrára épülő GPU-kat kapott. Bár az alaparchitektúra közös, a gyártók kisebb egyedi módosításokat eszközöltek rajtuk, így a két gépben eltérő felépítésű és konfigurációjú grafikus csipek szerepelnek.

2020-as évek

A 2020-as években a GPU-kat egyre gyakrabban használják a végletesen párhuzamosítható feladatok elvégzésében. Erre példa a neurális hálózatok betanítása a mesterséges intelligenciához szükséges óriási adathalmazokon. A legtöbb modern GPU-ban már megtalálhatók a kifejezetten a mélytanulásra optimalizált, speciális feldolgozómagok. Ezek a 4×4-es mátrixműveletek (szorzás, invertálás) hatékony kezelésével drasztikusan növelik a lebegőpontos számítási teljesítményt (FLOPS). A korai megvalósítások, melyek egyike a 2017-ben megjelent Nvidia Volta mikroarchitektúra, bizonyos alkalmazásokban akár 128 TFLOPS-os sebességet is képesek voltak elérni.

Az MI-gyorsító magok azóta elterjedtek, a fogyasztói és munkaállomásokba szánt architektúrák alapvető részévé váltak. A folyamatot az Nvidia indította el a 2018-as Turing mikroarchitektúrával, amelyben ezeket a komponenseket Tensor magoknak nevezték el. Kezdetben a Deep Learning Super Sampling (DLSS) technológiánál alkalmazták őket a játékok teljesítményének növelésére és a képminőség javítására. Időközben azonban a felhasználási körük jelentősen kibővült: az Nvidia Broadcast szoftverben például különféle MI-alapú funkciókat látnak el, köztük az intelligens hangszűrést és a videózaj-csökkentést, míg különféle tervezőprogramok, például a Blender, a szerkesztőnézetben alkalmazott DLSS-hez használják őket.

Az AMD eredetileg az RDNA 3 architektúrában valósította meg a lakossági piacra szánt, Tensorral egyenértékű „Matrix” magjait. Az igazi áttörést azonban az RDNA 4-es Matrix magok hozták el, amelyek elsőként kaptak FP8-as gyorsítást – ez ugyanis követelmény a teljes FSR Redstone szolgáltatáskészlet, így a gépi tanuláson alapuló felbontásnövelés (felskálázás) és a képkocka-generálás futtatásához. Ugyanakkor, a közösség által készített, Linuxon és Windowson egyaránt működő nem hivatalos módosítások (hackek) lehetővé tették, hogy az RDNA 2 és 3 generációk, valamint a konkurens GPU-k is használhassák az FSR 4 valamivel gyengébb, ‘FSR 4 INT8’ néven ismert változatát. A 2024-ben megjelent PlayStation 5 Pro szintén egyedi, kifejezetten az INT8-as számításokra optimalizált gépi tanulási magokat használ, amelyek az RDNA 4 architektúra technológiájára épülnek és így szolgálják ki a Sony saját MI-alapú ‘PlayStation Spectral Super Resolution’ (PSSR) képfeljavító eljárását, ami látványosan növeli a képfrissítési sebességet és javítja a képminőséget.

Az Intel szintén beépítette a saját, hasonló funkcionalitású „XMX” (Xe Matrix Extensions) magjait az összes Arc grafikus vezérlőjébe, már az első, Alchemist mikroarchitektúrától kezdve. Az Intel XMX magok funkciójukban az Nvidia Tensor magjaival és az AMD Matrix magjaival egyenértékűek. A hardveres gyorsítást az Intel többek között az XeSS (Xe Super Sampling) képfelskálázó, valamint az XeFG (Xe Frame Generation) képkocka-generáló technológiákhoz használja fel. Mindhárom gyártó ezeket a dedikált, mesterséges intelligenciára és mátrixszorzásra optimalizált blokkokat használja arra, hogy meghajtsa a saját MI-alapú képjavító eljárásait (DLSS, FSR 4, XeSS).

A sugárkövetés a 2020-as évekre teljesen alapvető technológiává vált. Egyes címek, például a DOOM: The Dark Ages, már el sem indulnak olyan videokártya nélkül, amely nem támogatja hardveresen ezt az eljárást. Bár ez a szigorú rendszerkövetelmény rontja a futtatási teljesítményt és csökkenti a potenciális játékosok számát, az id software szerint ezzel igen sok munkaórát spóroltak, és a kiadott méretet is sikerült több mint 100 gigabájttal csökkenteniük, mivel a játékot teljes egészében a sugárkövetésre építették fel.

Eladások

2013-ban világszerte 438,3 millió GPU-t adtak el, és a globális piacra vonatkozó 2014-es előrejelzés is 414,2 milliós nagyságrenddel számolt. Ezzel ellentétben 2022 harmadik negyedévére a PC-s grafikus vezérlők értékesítése összesen körülbelül 75,5 millió darabot ért el, ami az előző év azonos időszakához képest jelentős, 19%-os visszaesést mutat.

Jegyzetek

  1. ↑ Az ATI-t 2006-ban felvásárolta az AMD
  2. 1 2 "Matrox Graphics – Products – Graphics Cards". Matrox.com. 2014. február 5. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2014. január 21.
  3. 1 2 Pan, Che (2023. július 31.). "Blacklisted Jingjia Micro to develop GPUs in Wuxi in latest chip self sufficiency move". South China Morning Post (angol nyelven). Hozzáférés: 2025. január 20.
  4. 1 2 Hruska, Joel (2021. február 10.). "How Do Graphics Cards Work?". ExtremeTech. Hozzáférés: 2021. július 17.
  5. 1 2 "Hardware Selection and Configuration Guide DaVinci Resolve 15" (PDF). BlackMagic Design. 2018. Hozzáférés: 2022. május 31.
  6. ↑ Abazovic, F. (2015. július 3.). "Crossfire and SLI market is just 300.000 units". fudzilla. Hozzáférés: 2023. december 24.
  7. ↑ "Is Multi-GPU Dead?". 2018. január 7.
  8. ↑ "Nvidia SLI and AMD CrossFire is dead – but should we mourn multi-GPU gaming? | TechRadar". 2019. augusztus 24.
  9. ↑ "NVIDIA FFmpeg Transcoding Guide". 2019. július 24.
  10. ↑ "Recommended System: Recommended Systems for DaVinci Resolve". Puget Systems.
  11. ↑ "V-Ray Next Multi-GPU Performance Scaling". 2019. augusztus 20.
  12. ↑ "V-Ray for Nuke – Ray Traced Rendering for Compositors | Chaos Group".
  13. ↑ "What about multi-GPU support? – Folding@home".
  14. ↑ "Evolution of Intel Graphics: I740 to Iris Pro". 2017. február 4.
  15. ↑ Tscheblockov, Tim. "Xbit Labs: Roundup of 7 Contemporary Integrated Graphics Chipsets for Socket 478 and Socket A Platforms". X-bit labs. 2007. május 26. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2007. június 3.
  16. ↑ "GPU Memory Bandwidth Evolution 2007-2025: NVIDIA AMD Intel". Axiom Gaming. Hozzáférés: 2025. augusztus 17.
  17. ↑ Coelho, Rafael (2016. január 18.). "Does dual-channel memory make difference on integrated video performance?". Hardware Secrets. Hozzáférés: 2019. január 4.
  18. ↑ Shimpi, Anand Lal. "AMD Outlines HSA Roadmap: Unified Memory for CPU/GPU in 2013, HSA GPUs in 2014". www.anandtech.com. 2012. február 4. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2024. január 8.
  19. ↑ Lake, Adam T. "Getting the Most from OpenCL™ 1.2: How to Increase Performance by..." Intel (angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 8.
  20. ↑ Jacob Wahlgren; Gabin Schieffer; Ruimin Shi; Edgar A. León; Roger Pearce; Maya Gokhale; Ivy Peng (2025. augusztus 18.). "Dissecting CPU-GPU Unified Physical Memory on AMD MI300A APUs" (html, pdf) (angol nyelven). arxiv.org. Hozzáférés: 2026. október 16.
  21. ↑ AMD (2025. május 8.). "AMD Instinct MI300A APU Overview — AMD GPU Driver (amdgpu) 31.60.0" (angol nyelven). AMD (instinct.docs.amd.com). Hozzáférés: 2026. október 16.. CPU and GPU share a unified memory address space and a large Last Level Cache
  22. ↑ "Unified Memory Architecture (UMA) Overview" (angol nyelven). emergentmind.com. 2025. december 30. Hozzáférés: 2026. október 16.. a design where CPUs and GPUs share a single coherent memory space, eliminating the need for separate host and accelerator memory.
  23. ↑ Murph, Darren (2006. szeptember 29.). "Stanford University tailors Folding@home to GPUs". 2007. október 12. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2007. október 4.
  24. ↑ Houston, Mike. "Folding@Home – GPGPU". 2007. október 27. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2007. október 4.
  25. ↑ "June 2026| TOP500". Top500.org. 2026. augusztus 22. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2026. augusztus 24.
  26. ↑ Nickolls, John (2008. július). "Stanford Lecture: Scalable Parallel Programming with CUDA on Manycore GPUs". YouTube. 2016. október 11. dátummal az eredetiből archiválva.
  27. ↑ Langdon, W.; Banzhaf, W. "A SIMD interpreter for Genetic Programming on GPU Graphics Cards". 2008. június 9. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2008. május 1.
  28. ↑ Mohr, Neil. "How to make an external laptop graphics adaptor". TechRadar. 2017. június 26. dátummal az eredetiből archiválva.
  29. ↑ "Best External Graphics Card 2020 (EGPU) [The Complete Guide]". 2020. március 16.
  30. 1 2 3 4 Jon Peddie (2022). The History of the GPU - Steps to Invention (1st ed.). Springer. 424. o. ISBN 978-3031109676.
  31. ↑ Ikonas Graphics Systems - The world's first GPGPU by Nick England, 14 Aug 2023
  32. ↑ Hague, James (2013. szeptember 10.). "Why Do Dedicated Game Consoles Exist?". Programming in the 21st Century. 2015. május 4. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2015. november 11.
  33. ↑ "mame/8080bw.c at master 路 mamedev/mame 路 GitHub". GitHub.{{cite web}}: CS1 karbantartás: elavult archiválási szolgáltatás (link)
  34. ↑ "mame/galaxian.c at master 路 mamedev/mame 路 GitHub". GitHub.{{cite web}}: CS1 karbantartás: elavult archiválási szolgáltatás (link)
  35. ↑ "mame/galaxian.c at master 路 mamedev/mame 路 GitHub". GitHub.{{cite web}}: CS1 karbantartás: elavult archiválási szolgáltatás (link)
  36. ↑ Springmann, Alessondra. "Atari 2600 Teardown: What?s Inside Your Old Console?". The Washington Post. 2015. július 14. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2015. július 14.
  37. ↑ "What are the 6502, ANTIC, CTIA/GTIA, POKEY, and FREDDIE chips?". Atari8.com. 2016. március 5. dátummal az eredeti címről archiválva.
  38. ↑ Wiegers, Karl E. (1984. április). "Atari Display List Interrupts". Compute! (47): 161. 2016. március 4. dátummal az eredetiből archiválva.
  39. ↑ Wiegers, Karl E. (1985. december). "Atari Fine Scrolling". Compute! (67): 110. 2006. február 16. dátummal az eredetiből archiválva.
  40. ↑ Sablon:Cite pdf
  41. ↑ Hopgood, F. Robert A.; Hubbold, Roger J.; Duce, David A., eds. (1986). Advances in Computer Graphics II. Springer. 169. o. ISBN 9783540169109. Perhaps the best known one is the NEC 7220.
  42. ↑ Anderson, Marian (2018. július 18.). "Famous Graphics Chips: NEC μPD7220 Graphics Display Controller". IEEE Computer Society (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2023. október 17.
  43. ↑ Riddle, Sean. "Blitter Information". 2015. december 22. dátummal az eredetiből archiválva.
  44. ↑ Wolf, Mark J. P. (2012. június). Before the Crash: Early Video Game History (amerikai angol nyelven). Wayne State University Press. 185. o. ISBN 978-0814337226.
  45. ↑ Anderson, Marian (2018. október 7.). "GPU History: Hitachi ARTC HD63484". IEEE Computer Society (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2023. október 17.
  46. ↑ "The Priem Family Foundation".
  47. ↑ "Famous Graphics Chips: TI TMS34010 and VRAM. The first programmable graphics processor chip | IEEE Computer Society". 2019. január 10.
  48. ↑ "X68000". 2014. szeptember 3. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2014. szeptember 12.
  49. ↑ "museum ~ Sharp X68000". Old-computers.com. 2015. február 19. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2015. január 28.
  50. ↑ "Hardcore Gaming 101: Retro Japanese Computers: Gaming's Final Frontier". hardcoregaming101.net. 2011. január 13. dátummal az eredetiből archiválva.
  51. ↑ Brownstein, Mark (1988. november 14.). "NEC Forms Video Standards Group". InfoWorld. Vol. 10, no. 46. 3. o. ISSN 0199-6649. Hozzáférés: 2016. május 27.
  52. ↑ "System 16 – Namco System 21 Hardware (Namco)". system16.com. 2015. május 18. dátummal az eredetiből archiválva.
  53. ↑ "System 16 – Taito Air System Hardware (Taito)". system16.com. 2015. március 16. dátummal az eredetiből archiválva.
  54. ↑ "OpenGL". NVIDIA Developer (angol nyelven). 2026. április 1. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2026. június 5.
  55. 1 2 Cal Jeffrey (2022. november 10.). "Silicon Graphics: Gone But Not Forgotten". Techspot.
  56. ↑ "S3 Video Boards". InfoWorld. 14 (20): 62. 1992. május 18. 2017. november 22. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2015. július 13.
  57. ↑ "What the numbers mean". PC Magazine. 12: 128. 1993. február 23. 2017. április 11. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. március 29.
  58. ↑ "System 16 – Namco Magic Edge Hornet Simulator Hardware (Namco)". system16.com. 2014. szeptember 12. dátummal az eredetiből archiválva.
  59. ↑ "MAME – src/mame/video/model2.c". 2013. január 4. dátummal az eredeti címről archiválva.
  60. ↑ "System 16 – Sega Model 2 Hardware (Sega)". system16.com. 2010. december 21. dátummal az eredetiből archiválva.
  61. ↑ "3D Graphics Processor Chip Set" (PDF). 2016. október 11. dátummal az eredeti (PDF) címről archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 8.
  62. ↑ "Fujitsu Develops World's First Three Dimensional Geometry Processor". fujitsu.com. 2014. szeptember 12. dátummal az eredetiből archiválva.
  63. ↑ "The Nintendo 64 is one of the greatest gaming devices of all time". xenol. 2015. november 18. dátummal az eredeti címről archiválva.
  64. ↑ Rodrigo Copetti (2019. szeptember 12.). "Nintendo 64 Architecture". Architecture of Consoles / Nintendo 64 Architecture (angol nyelven). Rodrigo Copetti. Hozzáférés: 2026. október 17.. The Reality Co-Processor is divided into three main modules, two of which are dedicated to graphics processing:
  65. ↑ "Mitsubishi's 3DPro/2mp Chipset Sets New Records for Fastest 3D Graphics Accelerator for Windows NT Systems; 3DPro/2mp grabs Viewperf performance lead; other high-end benchmark tests clearly show that 3DPro's performance outdistances all Windows NT competitors". 2018. november 15. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2022. február 18.
  66. ↑ Vlask. "VGA Legacy MKIII – Diamond Fire GL 4000 (Mitsubishi 3DPro/2mp)". 2015. november 18. dátummal az eredetiből archiválva.
  67. ↑ "Is it Time to Rename the GPU? | IEEE Computer Society". 2018. július 17.
  68. ↑ Dreijer, Søren. "Bump Mapping Using CG (3rd Edition)". 2010. január 20. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2007. május 30.
  69. ↑ Raina, Rajat; Madhavan, Anand; Ng, Andrew Y. (2009. június 14.). "Large-scale deep unsupervised learning using graphics processors". Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning – ICML '09. Dl.acm.org. 1–8. o. doi:10.1145/1553374.1553486. ISBN 9781605585161. S2CID 392458.
  70. ↑ "Linear algebra operators for GPU implementation of numerical algorithms", Kruger and Westermann, International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, 2005
  71. ↑ Liepe; et al. (2010). "ABC-SysBio—approximate Bayesian computation in Python with GPU support". Bioinformatics. 26 (14): 1797–1799. doi:10.1093/bioinformatics/btq278. PMC 2894518. PMID 20591907. 2015. november 5. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2010. október 15.
  72. ↑ Sanders, Jason; Kandrot, Edward (2010. július 19.). CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Portable Documents (angol nyelven). Addison-Wesley Professional. ISBN 9780132180139. 2017. április 12. dátummal az eredetiből archiválva.
  73. ↑ "OpenCL – The open standard for parallel programming of heterogeneous systems". khronos.org. 2011. augusztus 9. dátummal az eredetiből archiválva.
  74. ↑ Handy, Alex (2011. szeptember 28.). "AMD helps OpenCL gain ground in HPC space". SD Times (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2023. június 4.
  75. ↑ HPC: high-performance computing, nagyteljesítményű számítástechnika: szuperszámítógépek és számítógép-klaszterek alkalmazása fejlett problémák megoldására.
  76. ↑ Teglet, Traian (2010. január 8.). "NVIDIA Tegra Inside Every Audi 2010 Vehicle". 2016. október 4. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  77. ↑ "School's in session – Nvidia's driverless system learns by watching" (amerikai angol nyelven). 2016. április 30. 2016. május 1. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  78. ↑ "AMD Radeon HD 6000M series – don't call it ATI!". CNET. 2016. október 11. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  79. ↑ "Nvidia GeForce GTX 680 2GB Review". 2016. szeptember 11. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  80. ↑ "Xbox One vs. PlayStation 4: Which game console is best?". ExtremeTech. 2015. november 20. Hozzáférés: 2019. május 13.
  81. ↑ "Kepler TM GK110" (PDF). NVIDIA Corporation. 2012. 2016. október 11. dátummal az eredetiből archiválva (PDF). Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  82. ↑ "Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited". www.tsmc.com. 2016. augusztus 10. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  83. ↑ "Building a PC for the HTC Vive". 2016. június 16. 2016. július 29. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  84. ↑ "VIVE Ready Computers". Vive. 2016. február 24. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2021. július 30.
  85. ↑ "Nvidia's monstrous Pascal GPU is packed with cutting-edge tech and 15 billion transistors". 2016. április 5. 2016. július 31. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  86. 1 2 Sarkar, Samit (2018. augusztus 20.). "Nvidia RTX 2070, RTX 2080, RTX 2080 Ti GPUs revealed: specs, price, release date". Polygon. Hozzáférés: 2019. szeptember 11.
  87. ↑ "AMD RX 480, 470 & 460 Polaris GPUs To Deliver The 'Most Revolutionary Jump In Performance' Yet" (amerikai angol nyelven). 2016. január 16. 2016. augusztus 1. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2016. augusztus 3.
  88. ↑ AMD press release: "AMD Announces Next-Generation Leadership Products at Computex 2019 Keynote". AMD. Hozzáférés: 2019. október 5.
  89. ↑ "AMD to Introduce New Next-Gen RDNA GPUs in 2020, Not a Typical 'Refresh' of Navi". Tom's Hardware. 2020. január 29. Hozzáférés: 2020. február 8.
  90. ↑ "AMD Teases Radeon RX 6000 Card Performance Numbers: Aiming For 3080?". AnandTech. 2020. október 8. 2020. október 8. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2020. október 25.
  91. ↑ Judd, Will (2020. október 28.). "AMD unveils three Radeon 6000 graphics cards with ray tracing and RTX-beating performance". Eurogamer. Hozzáférés: 2020. október 28.
  92. ↑ Mujtaba, Hassan (2020. november 30.). "AMD Radeon RX 6700 XT 'Navi 22 GPU' Custom Models Reportedly Boost Up To 2.95 GHz". Wccftech (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2020. december 3.
  93. ↑ Funk, Ben (2020. december 12.). "Sony PS5 Gets A Full Teardown Detailing Its RDNA 2 Guts And Glory". Hot Hardware. 2020. december 12. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2021. január 3.
  94. ↑ Gartenberg, Chaim (2020. március 18.). "Sony reveals full PS5 hardware specifications". The Verge. Hozzáférés: 2021. január 3.
  95. ↑ Smith, Ryan. "Microsoft Drops More Xbox Series X Tech Specs: Zen 2 + RDNA 2, 12 TFLOPs GPU, HDMI 2.1, & a Custom SSD". AnandTech. 2020. február 24. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2020. március 19.
  96. ↑ "NVIDIA Volta AI Architecture". NVIDIA (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2026. március 3.
  97. ↑ Smith, Ryan. "NVIDIA Volta Unveiled: GV100 GPU and Tesla V100 Accelerator Announced". AnandTech. 2017. május 11. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2018. augusztus 16.
  98. ↑ https://www.nvidia.com/en-us/geforce/broadcasting/broadcast-app/
  99. ↑ https://www.amd.com/en/products/graphics/technologies/fidelityfx/super-resolution.html
  100. ↑ "Bethesda Support". help.bethesda.net. Hozzáférés: 2026. június 7.
  101. ↑ "GPU Q3'22 biggest quarter-to-quarter drop since the 2009 recession". Jon Peddie Research (amerikai angol nyelven). 2022. november 20. Hozzáférés: 2023. június 6.
  102. ↑ "Graphics chips market is showing some life". TG Daily. 2014. augusztus 20. 2014. augusztus 26. dátummal az eredetiből archiválva. Hozzáférés: 2014. augusztus 22.

Fordítás

Ez a szócikk részben vagy egészben a Graphics processing unit című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.

Források

További információk

Commons:Category:Graphics processing unit
A Wikimédia Commons tartalmaz Graphics processing unit témájú médiaállományokat.

Kapcsolódó szócikkek

Hardver

API-k

Alkalmazások