GPU là gì?

GPU vượt trội trong việc thực hiện xử lý song song thông dụng, tuy nhiên trước đây, điều này không phải lúc nào cũng đúng. Như tên gọi, GPU ban đầu được thiết kế cho một tác vụ cụ thể: kiểm soát hiển thị hình ảnh.

Nguồn gốc của GPU

Trước GPU, chúng ta đã có màn hình ma trận điểm, được phát hành vào những năm 1940 và 1950. Về sau màn hình véc-tơ và mành quét ra đời, sau đó nữa là PC và máy chơi game đầu tiên ra đời. Vào thời điểm đó, một thiết bị không thể lập trình được gọi là bộ điều khiển đồ họa dùng để điều phối hiển thị trên màn hình. Thông thường, các bộ điều khiển đồ họa dựa vào CPU để xử lý, mặc dù một số bộ điều khiển có bộ xử lý trên chip.

Cùng thời gian đó, có một dự án hình ảnh 3D có liên quan đến việc tạo ra một pixel trên màn hình bằng một bộ xử lý duy nhất. Mục tiêu là tạo ra một hình ảnh kết hợp nhiều pixel trong một khoảng thời gian ngắn. Dự án này là khởi nguồn của GPU mà chúng ta biết đến hiện nay.

Mãi đến cuối những năm 1990, GPU đầu tiên mới ra đời. GPU này nhắm vào thị trường trò chơi và thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD). GPU đã tích hợp một công cụ kết xuất dựa trên phần mềm trước đây, cùng công cụ chuyển đổi và chiếu sáng có bộ điều khiển đồ họa đi kèm, tất cả đều trên một chip có thể lập trình.

Sự phát triển của công nghệ GPU

Nvidia là công ty đầu tiên đưa ra thị trường GPU GeForce 256 chip đơn vào năm 1999. Những năm 2000 và 2010 đã đánh dấu một kỷ nguyên của sự phát triển khi GPU có thêm các chức năng như dò tia, tô bóng lưới và tạo hình khối phức tạp. Các chức năng này mang đến khả năng tạo hình ảnh và hiệu năng đồ họa ngày càng tiên tiến.

Mãi đến năm 2007, Nvidia mới phát hành CUDA, một lớp phần mềm cung cấp khả năng xử lý song song trên GPU. Vào khoảng thời gian này, GPU đã mang lại hiệu quả cao rõ ràng trong việc thực hiện các tác vụ rất cụ thể. Điển hình, GPU thực hiện xuất sắc các tác vụ đòi hỏi năng lực xử lý lớn để đạt được kết quả cụ thể.

Khi phát hành, CUDA của Nvidia đã mở rộng lập trình GPU cho đối tượng rộng hơn. Sau đó, các nhà phát triển có thể lập trình công nghệ GPU dành cho tất cả các loại ứng dụng thực tiễn thiên về điện toán khác nhau. Điện toán GPU bắt đầu trở nên phổ biến hơn nhiều.

GPU là một chip được đòi hỏi cao đối với blockchain và các ứng dụng mới nổi khác. GPU đang ngày càng được đưa vào trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML).