tiểu luận đề tài tìm hiểu về thành phần trong kiến trúc máy tính gpu graphics processing units

Các bộ chuyển đổivà ma trận được sử dụng để di chuyển các đối tượng đến vị trí đúng trong không gian 3D.Việc tiền xử lý dữ liệu đầu vào giúp xây dựng cấu trúc dữ liệu phù hợp cho việc xử

ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINHTRƯỜNG CÔNG NGHỆ VÀ THIẾT KẾKHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KINH DOANH

Giảng Viên: Thầy Trương Việt Phương

Học phần: Cơ Sở Công Nghệ Thông TinChuyên Ngành: Kỹ Thuật Phần MềmKhóa: K48

Nhóm Sinh Viên:

1 Đoàn Thanh Lâm – 31221026007 2 Phan Thành Nhân – 31221023160 3 Đào Gia Phúc – 31221023359

4 Nguyễn Hoàng Minh Tấn - 312210209075 Phạm Minh Tú – 31211021546

TP Hồ Chí Minh, Ngày 01 tháng 04 năm 2023

Các bước hoạt động của GPU: 8

4 PHÂN BIỆT GIỮA GPU VÀ CPU 11

5 PHÂN LOẠI CÁC DÒNG GPU 12

a GPU rời – discrete GPU, hay còn gọi là dedicated GPU 12

Thương hiệu NVIDIA GeForce: 17

Thương hiệu AMD Radeon: 19

b Hiệu suất 21

Thương hiệu NVIDIA GeForce: 21

c Cấu trúc và độ phân giải 22

Thương hiệu NVIDIA GeForce – GeForce RTX 30 series 22

Thương hiệu AMD Radeon: 23

d Tản nhiệt và tiêu thụ điện năng 25

Thương hiệu NVIDIA GeForce: 25

Thương hiệu AMD Radeon: 26

e Các tính năng đặc biệt 27

Thương hiệu NVIDIA GeForce: 27

Thương hiệu AMD Radeon: 28

3 NHẬN XÉT 28

III ỨNG DỤNG THỰC TẾ CỦA GPU 29

1 TRONG GIẢI TRÍ GAME) 29 (

2 TRONG ĐỒ HOẠ HÌNH ẢNH VIDEO) 30 (,

a Thiết kế đồ họa và xử lý video: 30

b Game đồ họa cao: 30

c Máy tính học sâu: 31

d Thực tế ảo và trải nghiệm thực tế mở rộng 31

IV.ĐỀ XUẤT 32

1 MÁYTÍNHCHUYÊNDỤNGCHOGAME: 32

2 MÁYTÍNHĐỂTHIẾTKẾĐỒHOẠVÀXỬLÝVIDEO: 32

3 MÁYTÍNHĐỂĐÀOTIỀNĐIỆNTỬ: 33

4 MÁYTÍNHĐỂHỌCSÂU (DEEPLEARNING): 34

5 MÁYTÍNHĐỂCHƠIGAMEỞĐỘPHÂNGIẢI 4K HOẶCTRÊN: 35

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1 CPU – Central Processing Unit: Bộ xử lý trung tâm2 GPU – Graphics Processing Unit: Card đồ hoạ

LỜI MỞ ĐẦU

Chúng ta đang tiến vào một thế giới với sự phổ biến của công nghệ, một sản phẩm trithức của trí thông minh con người, mà trong đó nhiều sản phẩm đã ra đời và ngày càng hoànthiện và đáp ứng những đòi hỏi cao hơn của con người về mặt công nghệ Ngành tăng trưởngmạnh nhất chính là giải trí – trò chơi điện tử – với thống kê cho thấy có khoảng 3,2 tỉ ngườitrên thế giới chơi game điện tử Con số khủng khiếp này cho thấy rằng game điện tử cũng làmột sở thích rất được ưa chuộng, vì lẽ đó nên ngành này phát triển rất nhanh chóng và có chổđứng trên thị trường Rất nhiều trò chơi được ra mắt và điều đó đã thúc đẩy một số ngành pháttriển song song

Rất nhiều người khi chơi game đã đặt câu hỏi rằng: “sao đồ hoạ, chi tiết trong game lạichân thật như vậy?” hay “ sao game chơi mượt mà sắc nét như vậy?”, tất cả những câu hỏi liênquan đến đồ hoạ này đều là do một bộ phận trong máy tính – GPU đảm nhận việc xử lý hìnhảnh.

Trong bài tiểu luận này, nhóm chúng tôi muốn giới thiệu tới các bạn đọc giả một bộphận quan trọng nằm trong máy tính Như đã đề cập ở trên , GPU với những chức năng vànhiệm vụ làm cho hình ảnh trở nên thuận mắt, đẹp đẽ trong cộng đồng game thủ nói chung vàngười chơi nói riêng Đồng thời đưa ra một số giải pháp cho việc lựa chọn các loại GPU chocác loại máy tính khác nhau.

Mặc dù nhóm đã rất nỗ lực, cố gắng để hoàn thiện nhưng vẫn còn thiếu kinh nghiệm nênviệc phân tích và giải đáp toàn bộ thắc mắc là điều rất khó Rất mong sự đóng góp của các thầycô, bạn đọc để nhóm có thể hoàn thiện hơn nữa.

Xin chân thành cảm ơn!

I.Tổng quan lý thuyết1 Card đồ hoạ - GPU

GPU hoạt động theo cơ chế xử lý song song, phân tích lệnh, xử lý thông tin đối tượng,phân rã mảng đối tượng thành các hình ảnh, tính toán chi tiết trên từng pixel của hình ảnh vàcập nhật thông tin đồ họa vào bộ nhớ GPU Khác với bộ xử lý trung tâm chỉ có một số nhân xửlý chạy ở tốc độ cao, GPU có nhiều nhân xử lý chạy ở tốc độ thấp, dành riêng cho xử lý cácđỉnh và điểm ảnh.

GPU xử lý đỉnh bằng cách tái tạo không gian chiều trên màn hình và tính toán các phéptính hình học Điều này mang lại độ sâu và dữ liệu không gian trong trò chơi cũng như khảnăng quay trong không gian ba chiều Quá trình xử lý điểm ảnh của GPU bao gồm việc hiển thịcác lớp khác nhau và áp dụng các hiệu ứng để tạo ra đồ họa phức tạp và chân thực Sau khi cảhai quá trình này được xử lý, kết quả được chuyển đến một bản đọc kỹ thuật số, trong trườnghợp này là màn hình máy tính.

Để hiểu rõ hơn, hãy xem những bước hoạt động dưới đây của GPU Tất cả những bướcnày đều là quan trọng trong việc đảm bảo hiệu suất và tối ưu hóa hiệu quả của GPU.

Các bước hoạt động của GPU:

Bước 1: Dữ liệu đầu vào được chuyển đến GPU

Dữ liệu đầu vào hoạt động được chuyển đến GPU qua RAM hoặc bộ nhớ đệm đồ họa(frame buffer) Dữ liệu đầu vào này bao gồm các thông số của hình ảnh, chẳng hạn như màusắc, vật liệu, toạ độ đối tượng và thiết kế của các đối tượng.

Thông qua kết nối PCIe, GPU nhận dữ liệu đầu vào và chuyển đến các bộ xử lý khácnhau trên GPU để thực hiện các phép tính toán Nếu dữ liệu đầu vào đại diện cho một hình ảnh,GPU sẽ tách các thông tin trong hình ảnh để xử lý mỗi thông tin riêng biệt và kết hợp chúng đểtạo ra hình ảnh hoàn chỉnh được hiển thị trên màn hình.

Trong bước đầu tiên này, GPU sẽ chuẩn bị dữ liệu đầu vào cho quá trình xử lý đồ họachính bằng cách hỗ trợ các thao tác xử lý trên dữ liệu đầu vào bằng các công cụ và kỹ thuậtkhác nhau.

Bước 2: Tiền xử lý

Các dữ liệu đầu vào được xử lý trước khi được gửi tới các bộ phận xử lý đồ họa củaGPU Đây là giai đoạn để chuẩn bị dữ liệu trước khi xử lý đồ họa chính Nó bao gồm tách cácđối tượng trong khung hình, tạo một bản sao của đối tượng cho mỗi mô hình chi tiết và áp dụngcác bộ chuyển đổi và ma trận để di chuyển các đối tượng đến vị trí đúng trong không gian 3D.

Trong giai đoạn này, các dữ liệu đầu vào được tách ra thành các phần riêng lẻ, các đốitượng được phân tích trong hình ảnh và được lưu trữ trong bộ nhớ của GPU dưới dạng các matrận 3D Các bản sao của các đối tượng cũng được tạo để tối ưu hóa hoạt động của GPU trongviệc áp dụng các phép biến đổi, chẳng hạn như phóng to, thu nhỏ và xoay Các bộ chuyển đổivà ma trận được sử dụng để di chuyển các đối tượng đến vị trí đúng trong không gian 3D.

Việc tiền xử lý dữ liệu đầu vào giúp xây dựng cấu trúc dữ liệu phù hợp cho việc xử lý đồhọa, đồng thời giúp tăng tốc độ và hiệu quả cho quá trình xử lý của GPU

Bước 3: Xử lý đồ họa

Dữ liệu đã được tiền xử lý, sau đó được chuyển đến các nhân CUDA (trong trường hợpcủa NVIDIA GPUs) hoặc Stream processors (trong trường hợp của AMD GPUs) để tính toáncác đặc điểm đồ họa của hình ảnh Một số ví dụ về các hoạt động xử lý đồ họa bao gồm:

Các nhân CUDA hay Stream processors có thể thực hiện hàng trăm tiến trình đồng thời,giúp tăng tốc độ xử lý đồ họa Các tiến trình này thường bao gồm tính toán tọa độ của các đốitượng và phát hiện va chạm, phân tích chi tiết của vật liệu, ánh sáng, màu sắc và cái nhìn góc,cũng như tạo các hiệu ứng đặc biệt như chuyển động mờ, blur hoặc shadow.

Trong quá trình xử lý đồ họa, các dữ liệu được tính toán dựa trên các thông số của hìnhảnh được cung cấp từ bước tiền xử lý Các phép tính này được thực hiện trên các đối tượng vàđược tổng hợp để tạo ra hiệu ứng đồ họa hoàn chỉnh Các thông số của hình ảnh đôi khi đượcxử lý một cách tuần tự trong các vòng lặp hay song song thông qua việc sử dụng các thread,block hay grid trên GPU.

Việc sử dụng các nhân CUDA hoặc Stream processors giúp tăng tốc độ xử lý đồ họa vàcho phép GPU thực hiện các tác vụ phức tạp trong thời gian ngắn Điều này rất hữu ích trongcác ngành liên quan đến đồ họa như thiết kế, game hay sản xuất phim ảnh.

Bước 4: Tổ hợp kết quả

Trong bước này, dữ liệu mới đã được tính toán và các kết quả đầu ra từ các nhân CUDAhay Stream processors được kết hợp với nhau để tạo ra hình ảnh đồ họa hoàn chỉnh.

Ngoài việc tổ hợp các kết quả, GPU cũng có thể áp dụng một số kỹ thuật bổ trợ nhưfiltering hay anti-aliasing để cải thiện chất lượng, rõ nét và hiệu suất của hình ảnh đầu ra.Filtering được sử dụng để loại bỏ nhiễu hay hiệu ứng mờ trên hình ảnh, trong khi anti-aliasinggiúp giảm thiểu hiện tượng răng cưa (jaggedness) hay giảm nhiễu ở mép của các đối tượngtrong hình ảnh.

Sau khi đã được tổ hợp và áp dụng các kỹ thuật bổ trợ, hình ảnh hoàn chỉnh được truyềnđến bộ nhớ cho phép truy cập trực tiếp (Direct Memory Access) hoặc được gửi đến bộ đệm chophép chia sẻ trực tuyến (Streaming Buffer Share) Tùy thuộc vào quá trình ứng dụng của nó,hình ảnh có thể được gửi đến màn hình máy tính (monitor) cho hiển thị hoặc được lưu trữ trongbộ nhớ ổ đĩa (hard drive) như một tệp hình ảnh.

Quá trình tổ hợp kết quả và áp dụng các kỹ thuật bổ trợ giúp cải thiện chất lượng, tốc độxử lý và hiệu suất cho quá trình xử lý đồ họa.

Bước 5: Xuất hình ảnh

Sau khi toàn bộ quá trình xử lý trên GPU hoàn tất, dữ liệu đầu ra sẽ được gửi đến bộchuyển đổi kỹ thuật số - tín hiệu tương tự (DAC), nơi chuyển đổi dữ liệu kỹ thuật số thành tínhiệu tương tự để đưa đến màn hình hiển thị Điều này cho phép màn hình hiển thị hình ảnh phùhợp với độ phân giải và tần số làm tươi của nó Việc xuất hình ảnh đúng với chất lượng và màusắc mong muốn là rất quan trọng, đặc biệt trong các ứng dụng đòi hỏi sự chính xác cao nhưthiết kế, đồ họa hay sản xuất phim ảnh.

Sau khi hình ảnh đã được chuyển đổi thành tín hiệu tương tự, nó sẽ được gửi đến mànhình để hiển thị lên cho người dùng Việc hiển thị hình ảnh đúng với chất lượng, độ phân giảivà màu sắc mong muốn là rất quan trọng, vì vậy GPU phải đảm bảo rằng hình ảnh được hiểnthị chính xác và mượt mà.

Ngoài việc xuất hình ảnh đến màn hình, GPU cũng có thể gửi hình ảnh đến các thiết bịngoại vi khác như máy in, máy quét, thiết bị chụp ảnh, hay các thiết bị lưu trữ khác như ổ đĩa,thiết bị lưu trữ đám mây, USB Việc lưu trữ hình ảnh cũng là một phần quan trọng của quá trìnhxuất hình ảnh, giúp cho hình ảnh được truy cập lại sau này hoặc được chia sẻ với người dùngkhác.

Tóm lại, bước này kết thúc quá trình xử lý đồ họa của GPU bằng cách xuất hình ảnh đầura đã được xử lý đến màn hình hoặc các thiết bị ngoại vi khác để hiển thị, lưu trữ hoặc chia sẻ.

Mặc dù việc trả kết quả từ GPU trực tiếp tới CPU chỉ là một bước phụ trong hoạt độngcủa GPU, tuy nhiên, đây là một quá trình quan trọng trong hệ thống máy tính để tối ưu hiệusuất và giảm tải cho CPU và bộ nhớ RAM.

Khi GPU xử lý dữ liệu, toàn bộ quá trình xử lý được thực hiện trên bộ nhớ của GPU, từđó hạn chế tối đa việc truyền dữ liệu giữa GPU và CPU thông qua bus bộ nhớ chính Sau khiquá trình xử lý dữ liệu hoàn tất, kết quả được truyền về CPU thông qua kết nối PCIe Với kếtnối PCIe, tốc độ truyền dữ liệu được cải thiện rất nhiều so với việc truyền qua bus bộ nhớchính, giúp cho việc truyền dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Việc truyền kết quả từ GPU trực tiếp về CPU giúp giảm tải cho CPU và bộ nhớ RAMbởi vì nó hạn chế việc truyền dữ liệu qua bus bộ nhớ chính Lưu lượng dữ liệu được trao đổitrên bus bộ nhớ chính rất lớn, đặc biệt khi xử lý ứng dụng đồ họa Việc sử dụng PCIe để truyềnkết quả giúp giảm tải cho bus bộ nhớ chính và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

4 Phân biệt giữa GPU và CPU

CPU (Central Processing Unit) bộ xử lý trung tâm được hiểu là bộ vi xử lý vì

chứa một chip đơn Đây được xem như là một đầu não của máy tính vì đó “chủ trì" hầuhết mọi hoạt động của máy tính CPU chuyên xử lý những tác vụ liên quan đến tính toánnhư chạy hệ điều hành, tải tệp tin xuống máy tính, chạy một số chương trình nền, cáctrình duyệt web.

CPU và GPU đều là bộ vi xử lý nhưng điểm khác nhau cơ bản nằm ở chỗ CPU là một mạch điện tử thực hiện những chức năng quan trọng, đây được xem là một bộ não điều khiển các thành phần trong máy tính

Cách xử lý công việc của hai bộ vi xử lý này cũng hoàn toàn khác nhau, CPU xử lý công việc theo tuần tự nên nó có thể xử lý nhiều loại công việc khác nhau, trong khi GPU xử lý đồ hoạ đa luồng (hoặc xử lý song song) nên có thể thực hiện các tác vụ nhỏ đồng thời với nhau và bộ nhớ có tốc độ cao Nói đơn giản hơn, CPU có thể xử lý rất nhiều loại công việc khác nhau, nhưng phải hoàn thành công việc này rồi mới thực hiện công việc tiếp theo GPU thì ngược lại, thực hiện duy nhất một công việc, nhưng lại chianhỏ công việc ra thành nhiều tác vụ để thực hiện cùng một lúc.

Hình : Hiệu suất và tiềm năng của GPU

Cách xử lý công việc khác nhau dẫn đến tốc độ xử lý của hai đơn vị này cũng khác nhau GPU với mục đích thiết kế riêng cho phần đồ hoạ, chỉ tiếp nhận việc tính toán và xử lý thông tin song luồn, CPU phải xử lý dữ liệu đầu vào (dữ liệu được nhập vào) và phân tích tính toán những yêu cầu của người dùng và điều khiển các luồng thôngtin Các Transistor mà GPU sử dụng cho việc tính toán nhiều hơn CPU đến 80%

Hình : Transistor của GPU sử dụng cho việc tính toán nhiều hơn CPU

Đối với những máy sử dụng cho mục đích chơi game, đặc biệt là những trò chơi điện tửthời hiện đại, đặc điểm của GPU có phần nổi trội hơn so với CPU Như đã biết thì GPU thườngdùng trong đồ hoạ, việc xử lý đồng thời này giúp cho đồ hoạ trở nên mượt mà hơn đối vớingười chơi game, đồng nghĩa với việc nó có tác động lớn hơn những gì mà một CPU sẽ tácđộng.

5 Phân loại các dòng GPU

a GPU rời – discrete GPU, hay còn gọi là dedicated GPU

GPU trong lớp mạnh nhất thường được giao tiếp với bo mạch chủ thông qua khe mởrộng như PCI Express (PCIe) hoặc Accelerated Graphics Port (AGP) và thường có thể đượcthay thế hoặc nâng cấp một cách dễ dàng, miễn là bo mạch chủ có khả năng hỗ trợ nâng cấp đó.Một số card đồ họa vẫn sử dụng khe cắm Peripheral Component Interconnect (PCI), nhưngbăng thông của chúng quá hạn chế đến mức chúng chỉ được sử dụng khi không có khe PCIehoặc AGP nào khác.

Một GPU rời không nhất thiết phải được tháo rời, cũng như không nhất thiết phải giaotiếp với bo mạch chủ một cách tiêu chuẩn Thuật ngữ "rời" đề cập đến việc các card đồ họa rờicó RAM được dành riêng cho việc sử dụng của card, không phải do hầu hết các GPU rời có thểtháo rời Ngoài ra, RAM này thường được chọn đặc biệt cho công việc tuần tự dự kiến của cardđồ họa Đôi khi, các hệ thống có GPU rời được gọi là các hệ thống "DIS", so với các hệ thống"UMA" GPU rời cho máy tính xách tay thường được giao tiếp thông qua một khe cắm khôngchuẩn và thường là độc quyền do ràng buộc về kích thước và trọng lượng Các cổng này vẫn cóthể được coi là PCIe hoặc AGP đối với giao diện máy chủ logic của chúng, ngay cả khi chúngkhông thể trao đổi vật lý với các đồng nghiệp của chúng.

Các công nghệ như SLI và NVLink của Nvidia và CrossFire của AMD cho phép nhiềuGPU vẽ hình ảnh đồng thời cho một màn hình đơn, tăng khả năng xử lý đồ họa Tuy nhiên, cáccông nghệ này ngày càng trở nên hiếm khi sử dụng, vì hầu hết các trò chơi không tận dụnghoàn toàn nhiều GPU, khi hầu hết người dùng không thể chi trả cho chúng Nhiều GPU vẫnđược sử dụng trên siêu máy tính (như trong Summit), trên các Workstation để tăng tốc video(xử lý nhiều video cùng một lúc) và kết xuất 3D, cho VFX và mô phỏng, và trong AI để tăngtốc độ huấn luyện, như là trường hợp với danh mục sản phẩm của Nvidia bao gồm cácWorkstation và máy chủ DGX và GPU Tesla và GPU Ponte Vecchio của Intel.

b GPU tích hợp

Đơn vị Xử lý Đồ họa tích hợp (IGPU), đồ họa tích hợp, giải pháp đồ họa chia sẻ, bộ xửlý đồ họa tích hợp (IGP) hoặc kiến trúc bộ nhớ thống nhất (UMA) sử dụng một phần của RAMhệ thống của máy tính thay vì bộ nhớ đồ họa riêng IGP có thể được tích hợp vào bo mạch chủnhư một phần của chipset (northbridge), hoặc trên cùng một chip (mạch tích hợp) với CPU(như AMD APU hoặc Intel HD Graphics) Trên một số bo mạch chủ, IGP của AMD có thể sửdụng bộ nhớ sideport được dành cho mục đích đồ họa Đây là một khối bộ nhớ hiệu suất cao cốđịnh và độc lập được dành riêng cho GPU sử dụng Vào đầu năm 2007, các máy tính có đồ họatích hợp chiếm khoảng 90% tổng số lượng máy tính được vận chuyển Chúng là sự lựa chọnkinh tế hơn để thực hiện xử lý đồ họa so với GPU riêng, nhưng thường ít có khả năng hơn.Lịch sử cho thấy xử lý tích hợp không phù hợp để chơi các trò chơi 3D hoặc chạy các chươngtrình đồ họa phức tạp nhưng có thể chạy các chương trình ít phức tạp hơn như Adobe Flash Vídụ về các IGP như các sản phẩm của SiS và VIA vào khoảng năm 2004 Tuy nhiên, vi xử lý đồhọa tích hợp hiện đại như Bộ xử lý tăng tốc AMD và Bộ xử lý đồ họa tích hợp của Intel (HD,UHD, Iris, Iris Pro, Iris Plus và Xe-LP) có thể xử lý đồ họa 2D hoặc đồ họa 3D thấp.

Vì tính toán của GPU yêu cầu bộ nhớ rất nhiều, xử lý tích hợp có thể phải cạnh tranh vớiCPU cho RAM hệ thống tương đối chậm, vì nó không có hoặc có rất ít bộ nhớ đồ họa riêng.IGP có thể có đến 29,856 GB/s băng thông bộ nhớ từ RAM hệ thống, trong khi một card đồhọa có thể có đến 264 GB/s băng thông giữa RAM và GPU core của nó Băng thông bus nhớnày có thể giới hạn hiệu suất của GPU, mặc dù bộ nhớ đa kênh có thể giảm thiểu thiếu sót này.Chipset đồ họa tích hợp cũ có thiếu phần cứng biến đổi và ánh sáng, nhưng các chipset mớihơn đã bao gồm nó.

6 Card đồ hoạ trên các hệ điều hành a Window

Ứng dụng đồ họa và game hiện nay đang ngày càng phát triển mạnh mẽ, đòi hỏihiệu suất đồ họa của các card đồ họa ngày càng cao Đối với hệ điều hành Windows, có rấtnhiều loại card đồ họa được sử dụng với mức giá và tính năng khác nhau.

Các dòng card đồ họa Nvidia GeForce GTX Series, AMD Radeon RX Series và NvidiaQuadro Series đã chiếm được vị trí quan trọng trên hệ điều hành Windows do khả năng đápứng những nhu cầu đòi hỏi hiệu suất xử lý đồ họa cao như đồ họa, thiết kế, xử lý video vàgame Những dòng card đồ họa này được ưa chuộng bởi tính ổn định cao, hiệu suất cực mạnhvà khả năng tương thích tốt với hệ thống, đáp ứng cả nhu cầu của các ứng dụng đồ họa chuyênnghiệp.

Bên cạnh đó, các dòng card đồ họa này cũng đã dần chiếm được vị trí trên thị trườngmáy tính xách tay (laptop) Nhiều model laptop đã được trang bị các card đồ họa này, giúp đápứng nhu cầu sử dụng những ứng dụng đòi hỏi khả năng xử lý đồ họa một cách hiệu quả Khôngchỉ trang bị trên các laptop cao cấp, các dòng mini laptop cũng được trang bị những card đồhọa như Nvidia GeForce GTX 1050, Nvidia GTX 1650 hay AMD Radeon Vega 3, Vega 8, giúpcác bạn sinh viên hoặc những người cần dụng cụ máy tính nhẹ, di động có thể sử dụng nhữngứng dụng đòi hỏi khả năng xử lý đồ họa một cách dễ dàng.

Ngoài ra, để đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng đa phương tiện và game, các dòng cardđồ họa khác như Intel HD Graphics và AMD FirePro Series cũng được sử dụng rộng rãi trên hệđiều hành Window.

Cuối cùng, cũng nên kể đến những card đồ họa chuyên dụng như Nvidia Titan Series,AMD Radeon Pro Series và Nvidia Tesla Series Chúng được thiết kế để đáp ứng những yêucầu tối ưu nhất của các ứng dụng đồ họa chuyên nghiệp và công nghệ cao.

Tổng hợp lại, Windows có rất nhiều loại card đồ họa được sử dụng, tùy thuộc vào nhucầu của người dùng mà có những lựa chọn phù hợp Tuy nhiên, với sự phát triển của ứng dụngđồ họa và game ngày càng mạnh mẽ, khả năng hiệu suất đồ họa của các card đồ họa được sửdụng trên hệ điều hành Windows đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc đáp ứng yêu cầucủa người dùng.

b Mac Os

c Hệ điều hành khác

Trên máy tính

Ngoài hai hệ điều hành phổ biến và nổi tiếng như Window và MacOS, chúng ta cùngxem xét một số hệ điều hành khác như Linux Như đã biết, Linux là một hệ điều hành mở, vì lẽđó, việc lựa chọn GPU tương thích với Linux cũng là một vấn đề cần được lưu ý.

Nhưng trên thực tế, tuỳ vào mục đích sử dụng mà chúng ta các loại chip cho phù hợp. Nếu muốn cải thiện hiệu năng của máy thì nên chọn card của Nvidia vì nó cung

cấp GPU driver độc quyền.

 Nếu muốn tính tương thích cao thì không thể bỏ qua AMD dù là drive độc quyềnhay nguồn mở, nhưng nguồn mở có đôi chút nhanh hơn so với drive độc quyền  Ngoài ra, khi lựa chọn AMD hoặc Intel cho Linux nó cũng sẵn tiện hỗ trợ

Wayland - một giao thức cho các chương trình biết chúng sẽ xuất hiện như thếnào trên màn hình, dựa trên hành động.

Trên điện thoại thông minh

GPU của các hệ điều hành khác nhau đều có từng chip riêng để sử dụng phù hợp chotừng dòng máy Nhưng chung quy lại GPU cũng chỉ tập trung xử lý đỉnh và điểm ảnh

Xử lý đỉnh về cơ bản GPU xử lý các phép tính hình học để tái tạo không gian chiều trênmàn hình của bạn Điều này dẫn đến những thứ như độ sâu và dữ liệu không gian trong tròchơi và khả năng quay trong không gian ba chiều.

Quá trình xử lý điểm ảnh của GPU là làm hiển thị các lớp khác nhau và áp dụng cáchiệu ứng cần thiết để tạo ra các kết cấu phức tạp để có được đồ họa chân thực nhất có thểhay đồ họa mà chúng ta thấy được xử lý rất phức tạp.

II CÁC DÒNG SẢN PHẨM

1 Các dòng sản phẩm có trên thị trường

Trên thị trường hiện nay có rất nhiều dòng sản phẩm GPU nổi tiếng, tiêu biểu là hai dòng sản phẩm của hai hãng NVIDIA và AMD.

NVIDIA GeForce: Đây là dòng sản phẩm GPU nổi tiếng nhất trên thị trường hiện

nay, được sản xuất bởi NVIDIA Các mẫu GPU trong dòng GeForce được thiết kế đểcung cấp hiệu suất cao cho các ứng dụng đồ họa, chơi game và tính toán khoa học Mộtsố mẫu GPU nổi tiếng của dòng GeForce bao gồm GeForce GTX 1080, GeForce GTX2080 Ti, GeForce RTX 3070, GeForce RTX 3080, GeForce RTX 3090.

Hình :

AMD Radeon: Đây là dòng sản phẩm GPU của Advanced Micro Devices (AMD).

AMD Radeon có thể được sử dụng cho các ứng dụng đồ họa, chơi game, tính toán khoahọc và truyền hình Các mẫu GPU nổi tiếng của dòng Radeon bao gồm Radeon RX5700 XT, Radeon RX 6800 XT, Radeon RX 6900 XT.

Hình :

2 So sánh sản phẩm

Để so sánh hai dòng sản phẩm này, chúng ta xem xét dựa trên một số tiêu chí như hiệu suất, cấu trúc và độ phân giải, tản nhiệt và tiêu thụ điện năng, các tính năng đặc biệtvà cuối cùng là lợi thế thương mại (thương hiệu).

Hiệu suất Đây là chỉ tiêu quan trọng nhất để so sánh GPU Hiệu suất được đo bằngsố điểm thử nghiệm được ghi lại trên các trang web đánh giá GPU, chẳng hạn như 3DMark hoặc PassMark

Cấu trúc vàđộ phân giải

Cấu trúc và độ phân giải của GPU là một yếu tố quan trọng khác trong việc so sánh hiệu suất của chúng Độ phân giải càng cao thì GPU càng mạnh và độ phân giải màn hình càng cao Tốc độ xử lý cũng ảnh hưởng đến hiệu suất GPU

Tản nhiệt

và tiêu thụ Một GPU tốt phải được thiết kế để tản nhiệt tốt và tiêu thụ điện năng thấp Vì vậy, các GPU được trang bị hệ thống tản nhiệt hiệu quả và công

điện năng nghệ tiết kiệm năng lượng để giảm chi phí hoạt động của hệ thống

Các tính năng đặc biệt

Một số GPU có tính năng đặc biệt, chẳng hạn như hỗ trợ ray tracing, hiệu ứng ánh sáng và bóng đổ, hỗ trợ HDR, hỗ trợ VR, và hỗ trợ âm thanh vòm Những tính năng này có thể giúp nâng cao trải nghiệm ngườidùng với các ứng dụng và trò chơi hỗ trợ

Thương

hiệu Thương hiệu cũng có thể được coi là một yếu tố quan trọng trong việc chọn GPU Các thương hiệu nổi tiếng và uy tín như NVIDIA và AMD thường có chất lượng sản phẩm tốt hơn và được đảm bảo bảo hành tốt hơn

Bảng : Các tiêu chí để so sánh các sản phẩm

a Thương hiệu

Thương hiệu NVIDIA GeForce:

NVIDIA GeForce được thành lập vào năm 1999, với mục đích sản xuất các cardđồ họa dành cho máy tính Kể từ đó, thương hiệu này đã trở thành một trong nhữngthương hiệu đồ họa nổi tiếng và có uy tín nhất trên thị trường NVIDIA GeForce đã trảiqua nhiều giai đoạn phát triển, với các dòng sản phẩm khác nhau được ra mắt nhưGeForce 2, GeForce 3, GeForce 4, GeForce FX, GeForce 6, GeForce 7, GeForce 8,GeForce 9, GeForce GTX, GeForce RTX và GeForce MX.

Đặc biệt, với sự phát triển của các công nghệ mới như VR (thực tế ảo), AI (trí tuệnhân tạo) và ray tracing, NVIDIA GeForce đã trở thành một trong những thương hiệu đồhọa đầu tiên và dẫn đầu trong việc tích hợp các công nghệ này vào sản phẩm của mình.

NVIDIA GeForce là một trong những đối tác chiến lược của các nhà sản xuấtlaptop và máy tính để bàn, và hợp tác cùng với các thương hiệu hàng đầu như ASUS,Dell, HP, Lenovo và MSI để sản xuất các sản phẩm sử dụng card đồ họa NVIDIAGeForce.

NVIDIA GeForce được đánh giá cao về sự hỗ trợ và dịch vụ sau bán hàng.Thương hiệu này cung cấp các trình điều khiển và phần mềm cập nhật thường xuyên đểcải thiện hiệu suất và tính ổn định của sản phẩm, và cũng cung cấp hỗ trợ kỹ thuật chongười dùng khi gặp vấn đề về sản phẩm của mình NVIDIA GeForce cũng đóng vai tròquan trọng trong việc phát triển và hỗ trợ các công nghệ game mới Thương hiệu nàythường hợp tác với các nhà phát triển game hàng đầu như Ubisoft, Epic Games, SquareEnix và Bethesda để tối ưu hóa hiệu suất của các game trên các card đồ họa NVIDIAGeForce.

NVIDIA GeForce là thương hiệu có chỗ đứng quan trọng trong thị trường máytính dành cho game thủ và những người yêu công nghệ Các card đồ họa NVIDIAGeForce thường được sử dụng trong các PC gaming cao cấp và được đánh giá cao vềhiệu suất và tính ổn định.

NVIDIA GeForce được biết đến với các sản phẩm đột phá và đầu tiên trongngành công nghiệp đồ họa Ví dụ như, GeForce 256 - sản phẩm đầu tiên của NVIDIA cókhả năng xử lý đồ họa 3D vượt trội và đã định hình nền tảng đồ họa 3D cho các sảnphẩm tiếp theo của NVIDIA.

Cuối cùng, NVIDIA GeForce là một trong những công ty công nghệ hàng đầu vềtrí tuệ nhân tạo NVIDIA GeForce sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường hiệu suất đồ