Apa itu GPU?

GPU sangat baik dalam melakukan pemrosesan paralel tujuan umum, tetapi secara historis, kenyataannya tidak selalu demikian. Seperti namanya, GPU awalnya dirancang untuk satu tugas tertentu: mengontrol tampilan gambar.

Asal GPU

Sebelum GPU, kami memiliki layar dot matrix, yang dirilis pada tahun 1940-an dan 1950-an. Tampilan vektor dan raster dirilis setelahnya, kemudian diikuti oleh perilisan konsol video game dan PC yang pertama. Pada saat itu, perangkat yang tidak dapat diprogram disebut pengontrol grafis mengoordinasikan tampilan ke layar. Pengontrol grafis secara tradisional mengandalkan CPU untuk pemrosesan meski beberapa di antaranya menyertakan prosesor on-chip.

Kira-kira pada waktu yang sama, terdapat proyek pencitraan 3D yang berkaitan dengan menghasilkan piksel tunggal pada layar dengan prosesor tunggal. Tujuannya adalah untuk menghasilkan gambar yang menggabungkan banyak piksel dalam waktu singkat. Proyek ini adalah asal mula GPU seperti yang kita kenal.

Baru pada akhir tahun 1990-an GPU pertama keluar. Ini ditujukan untuk pasar game dan desain berbantuan komputer (CAD). GPU mengintegrasikan mesin rendering berbasis perangkat lunak sebelumnya dan mesin transformasi dan pencahayaan dengan pengontrol grafis yang semuanya pada chip yang dapat diprogram. 

Evolusi teknologi GPU

Nvidia adalah yang pertama memasarkan GPU GeForce 256 chip tunggal pada tahun 1999. Tahun 2000-an dan 2010-an menandai era pertumbuhan di mana GPU mendapatkan fungsi, seperti ray tracing, mesh shading, dan tessellation perangkat keras. Semua ini menghasilkan performa pembuatan gambar dan grafis yang makin canggih. 

Baru pada tahun 2007, Nvidia merilis CUDA, lapisan perangkat lunak yang membuat pemrosesan paralel tersedia pada GPU. Pada masa ini, GPU menjadi sangat efektif dalam melakukan tugas-tugas yang sangat spesifik. Secara khusus, mereka unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan daya pemrosesan dalam jumlah besar untuk mencapai hasil tertentu.

Ketika Nvidia merilis CUDA, Nvidia membuka pemrograman GPU untuk khalayak yang lebih luas. Developer kemudian dapat memprogram teknologi GPU untuk semua jenis aplikasi praktis komputasi intensif yang berbeda. Komputasi GPU mulai menjadi jauh lebih umum.

GPU adalah chip yang diminati untuk blockchain dan aplikasi baru lainnya. Mereka semakin diarahkan ke kecerdasan buatan dan machine learning (AI/ML).

GPU modern biasanya mengandung sejumlah multiprosesor. Masing-masing memiliki blok memori bersama, ditambah sejumlah prosesor dan register yang sesuai. GPU itu sendiri memiliki memori konstan, ditambah memori perangkat pada papan di mana GPU ditempatkan. 

Setiap GPU memiliki cara kerja yang sedikit berbeda, tergantung pada tujuannya, produsen, spesifikasi chip, dan perangkat lunak yang digunakan untuk mengoordinasikan GPU. Sebagai contoh, perangkat lunak pemrosesan paralel CUDA Nvidia memungkinkan developer untuk secara khusus memprogram GPU dengan hampir semua aplikasi pemrosesan paralel tujuan umum. 

GPU dapat berupa chip mandiri, yang dikenal sebagai GPU diskrit, atau terintegrasi dengan perangkat keras komputasi lainnya, yang dikenal sebagai GPU terintegrasi (iGPU).

GPU diskrit

GPU diskrit hadir sebagai chip yang didedikasikan sepenuhnya untuk tugas yang sedang dikerjakan. Meski tugas tersebut secara tradisional adalah grafis, sekarang GPU diskrit dapat digunakan sebagai pemrosesan khusus untuk tugas-tugas, seperti ML atau simulasi yang kompleks.

Ketika digunakan dalam grafis, GPU biasanya diletakkan pada kartu grafis yang dipasang ke motherboard. Pada tugas lain, GPU bisa diletakkan pada kartu atau slot yang berbeda langsung ke motherboard itu sendiri. 

GPU terintegrasi

Pada awal tahun 2010-an, kami mulai melihat perpindahan dari GPU diskrit. Para produsen mulai memperkenalkan kombinasi CPU dan GPU pada sebuah chip, yang dikenal sebagai iGPU. iGPU pertama untuk PC adalah lini Celeron, Pentium, dan Core dari Intel. iGPU ini tetap populer di seluruh laptop dan PC. 

Jenis iGPU lainnya adalah sistem pada chip (SoC) yang berisi komponen, seperti CPU, GPU, memori, dan jaringan. Ini adalah jenis chip yang biasanya ditemukan di ponsel pintar.

Virtual

Seperti jenis infrastruktur perangkat keras komputasi lainnya, GPU juga dapat divirtualisasi. GPU tervirtualisasi adalah representasi berbasis perangkat lunak dari GPU yang berbagi ruang bersama GPU virtual lainnya pada instans server cloud. Anda dapat menggunakannya untuk menjalankan beban kerja Anda tanpa perlu mengkhawatirkan pemeliharaan perangkat keras yang mendasarinya.

Nama-nama unit pemrosesan grafis dan kartu grafis sering digunakan secara bergantian, tetapi keduanya bukan hal yang sama.

Kartu grafis adalah papan tambahan (AIB) yang dimasukkan ke dalam slot pada motherboard komputer. Kartu grafis tidak terpasang di dalam komputer itu sendiri; kartu grafis adalah kartu yang dapat dilepas-pasang. Kartu grafis dilengkapi dengan GPU.

GPU adalah komponen utama pada kartu grafis. GPU tersedia bersama komponen lain, seperti RAM video (VRAM) untuk memori video, port (seperti HDMI atau DisplayPort), dan komponen pendingin. Namun, GPU juga dapat dibangun langsung ke motherboard atau diintegrasikan sebagai chip all-in-one bersama dengan komponen lainnya.