YOSH OLIMLAR
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/yo
100
ZAMONAVIY GRAFIK MA’LUMOTLARNI QAYTA ISHLOVCHI
PROTSESSORLAR
Izomiddinov Javohirbek Mehriddin o’g’li
Mustafoyeva Baxtigul Baxtiyor qizi
Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti talabalari
https://doi.org/10.5281/zenodo.14228997
Annotatsiya:
Ushbu maqolada grafik ma’lumotlarni qayta ishlovchi protsessorlar
ishlashi, xususiyatlari, afzalliklari ko’rib chiqiladi, shuningdek, maqolamiz boshida zamonaviy
grafik ma’lumotlarni qayta ishlovchi protsessorlar kelib chiqish tarixi va tashkil etilishi haqida
ham so’z boradi.
Kalit so’zlar.
GPU, CPU, AI, NVIDIA, Big Data, AMD, Playstation.
KIRISH
Grafik protsessorlar 1990-yillarda 2D grafikani qayta ishlash vositasi sifatida paydo bo’la
boshladi. Keyin 3D effektlari endigina rivojlana boshladi va GPU ular bilan birga rivojlandi. Ular
dastlab video o’yinlar va multimedia dasturlarida ishlatilgan. “GPU” atamasi birinchi marta
NVIDIA tomonidan 1990-yilda kiritilgan. U GeForce 256 mahsulotini – transformatsiya va
yoritishni apparat darajasida bajarishga qodir bo’lgan birinchi GPU-ni chiqardi, bu esa
grafikaning ishlashi va sifatini sezilarli darajada yaxshiladi. Bundan tashqari, Sony GPU
rivojlanishiga katta hissa qo’shadi – u 1994-yilda PlayStation konsoliga GPU o’rnatdi. 2010-
yillarning boshida grafik protsessorlar boshqa qurilmalarda ham ommaviy qo’llanilishni
boshladi: planshet kompyuterlar, o’rnatilgan tizimlar, raqamli televizorlar va hakazo.
GPU rivojlanishi va takomillashuvining rivojlanishi asta-sekin yaxshilanishlar bilan emas,
balki sezilarli o’zgarishlarga olib keladigan tez sakrashlar bilan sodir bo’ladi:
1995-yildan 2004-yilgacha Microsoft har yili DirectX interfeysining yangi versiyalarini
chiqaradi, bu GPU ishlab chiqaruvchilarini yangi texnologiyalarni joriy etishga va o’z
mahsulotlarining ish faoliyatini yaxshilashga undadi.
2000-yillardan boshlab GPUlar umumiy maqsadli hisoblash uchun faol foydalanila
boshladi. Bu ularning ko’p sonli hisoblash yadrolari bilan jihozlash orqali murakkab vazifalarni
parallel ravishda bajarishning yangi qobilyati tufayli mumkin bo’ldi.
2006-yilda NVIDIA GPU-ni ilmiy va muhandislik vazifalarida ishlatishga imkon beradigan
CUDA arxetekturasini ishlab chiqdi. Bu ko’p tarmoqli hisoblashni rivojlantirishda yangi
istiqbollarni ochdi.
2010-yilda GPU avtonom avtoulovlarni boshqarish texnologiyalarini yaratishda
foydalanishni boshladi. Bu Real vaqt rejimida katta ma’lumot oqimlarini qayta ishlashni
takomillashtirish orqali amalga oshirildi.
2012-yilda NVIDIA grafik kartalarida soat tezligini dinamik tartibga solish texnologiyasi
GPU Boost paydo bo’ldi, bu esa joriy vazifalarga qarab ishlash va quvvat sarfini
optimallashtirishga imkon beradi.
Grafik protsessor (GPU) – video kartadagi kichik yarimo’tkazgich.
Tashqi tomondan, u Markaziy protsessorga (CPU) o’xshaydi, lekin uning arxetekturasi
CPU arxetekturasidan farq qiladi:
YOSH OLIMLAR
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/yo
101
Grahics Processing Unit-bu grafik ma’lumotlar va visual ab’ektlarni boshqarish uchun
yaratilgan maxsus protsessor turi. Ushbu qurilma sifatli grafiklar yaratish va ma’lumotlarni
qayta ishlash uchun asosiy funksiyalarni ta’minlaydi. Bunday imkoniyatlar, ayniqsa, geymerlar,
dizaynerlar, olimlar va boshqa mutaxasislar orasida qadrlanadi. Grafik protsessorlarning
asosiy afzalligi ularning arxetekturasida, bir vaqtning o’zida minglab hisoblash operatsiyalarini
bajarishga qodir bo’lgan ko’plab yadrolardan iborat. Ushbu xususiyatlar tufayli GPU
ma’lumotlarni parallel ravishda qayta ishlashni talab qiladigan vazifalar uchun maqbul vosita
deb hisoblanishi mumkin. Grafik protsessorlar turli xil muammolarni hal qilish uchun
resurslarni ta’minlaydigan hisoblash tizimlarining eng muhim tarkibiy qisimlaridan biri
hisoblanadi. Ular video o’yinlar, neyron tarmoqlar, ilmiy faoliyat, katta ma’lumotlar (Big Data),
kriptografiya va boshqa ko’plab sohalarda qo’llaniladi. GPU bir necha yuz hizoblash yadrolarini
o’z ichiga oladi, ular yordamida murakkab hisob-kitoblar juda tez amalga oshiriladi. Bunday
hisob-kitoblarda energiya CPU ishiga qaraganda ancha kam iste’mol qilinadi. GPUda videolarni,
grafik dasturlarni, o’yinlarni grafik ishlov berish jarayonlarini ajratish tufayli tezroq va
samaraliroq bo’ladi. Bu protsessorni boshqa vazifalar uchun tushirishga imkon beradi. GPU
protsessor o’rniga ba’zi hisob-kitoblarni o’z zimmasiga olishi mumkin. Bu suzuvchi nuqta
hisob-kitoblarini yoki bir xil yoki o’xshash formulali hisob-kitoblarni amalga oshirishga imkon
beradi. GPU protsessor o’rniga ba’zi hisob-kitoblarni o’z zimmasiga olishi mumkin. Bu suzuvchi
nuqta hisob-kitoblarini yoki bir xil yoki o’xshash formulali hisob-kitoblarni amalga oshirishga
imkon beradi.
GPU’lar ko’p yadroli va parallel hisoblash arxetekturasi asosida ishlab chiqariladi. Bu
ularning o’ziga xos xususiyati bo’lib, grafik ma’lumotlarni bir vaqtning o’zida bir necha yuz,
hattoki minglab yadroda qayta ishlash imkoniyatini beradi. GPU tuzilishi asosan quyidagi
asosiy qismlardan iborat:
1. Yadrolar va Parallel Hisoblash:
GPU’da har bir yadro o’zining oddiy hisoblash bloklariga ega va ular birgalikda parallel
ravishda ishlaydi.
Bu parallel hisoblash imkoniyati grafik va o’yin ilovalari uchun juda mos keladi, chunki
ular ko’pincha bir vaqtning o’zida minglab piksellar yoki uchburchaklar bilan ishlashni talab
qiladi.
GPU’lar odatda markaziy protsessorlar (CPU)dan farqli o’laroq, juda ko’p yadroli
bo’adi va ular ko’p vazifani bir vaqtning o’zida amalga oshirish uchun optimallashtirilgan.
2. Stream Multiprocessors (SM):
YOSH OLIMLAR
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/yo
102
GPU arxitekturasi bir nechta Stream Multiprocessor (SM) birliklaridan tashkil topadi. Har
bir SM o’z ichida ko’p yadro va o’zgaruvchilar uchun kichik xotira bloklariga ega.
SM birliklari barcha grafik buyruqlarni parallel ravishda bajarish uchun mo’ljallangan va
grafik buyruqlar tezkor amalga oshirilishi uchun optimallashtirilgan.
3. Grafik Buyruqlarni Boshqarish:
GPU grafik buyruqlarini CPU bilan hamkorlikda boshqaradi. GPU grafik buyruqlarni tezda
qayta ishlashi uchun optimallashtirilgan va bu CPU bilan taqqoslaganda tezkor ishlash
imkonini beradi.
CPU asosiy operatsiyalarni amalga oshiradi va kerakli grafik vazifalarni GPU ga
yuboradi.
4. Xotira arxetekturasi:
GPU’lar katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun keng tarmoqli xotira
arxitekturasiga ega.
Bu arxitekturada ko’pincha VRAM (Video RAM) qo’llaniladi. VRAM tezkor ishlov berish
imkoniyatiga ega va grafik ma'lumotlarni yuqori aniqlikda saqlash uchun mos keladi.
Shuningdek, xotira arxitekturasi yuqori tarmoqli kenglikka ega bo’lib, ma'lumotlarning
tezkor tarzda o’qilishiga va yozilishiga imkon yaratadi.
5. Rasterlashtirish va Renderlash:
Rasterlashtirish GPU’ning asosiy vazifalaridan biri bo’lib, u 3D modellarni 2D
tasvirlarga aylantiradi.
Renderlash esa GPU’da ko’rsatiladigan tasvirni tayyorlash uchun amalga oshiriladigan
jarayon bo’lib, bu jarayonda tekstura qo’llash, yorug’lik hisoblash va soyalar yaratish kabi
vazifalar bajariladi.
GPU larning Asosiy Xususiyatlari:
1.
Yuqori Parallelizm:
GPU lar bir vaqtning o’zida ko’p vazifani bajarish uchun ishlab
chiqilgan. Bu xususiyat grafik vazifalarni tezda bajarish va ma’lumotlar oqimini
optimallashtirish imkonini beradi.
YOSH OLIMLAR
ILMIY-AMALIY KONFERENSIYASI
in-academy.uz/index.php/yo
103
2.
Yuqori Grafik Unumdorlik:
GPU lar, ayniqsa, 3D grafiklar va yuqori sifatli video uchun
optimallashtirilgan bo’lib, ular murakkab grafik sahnalarni qisqa vaqt Ichida hisoblay olishadi.
3.
Ochiq Platformalar:
GPU larning ko’plab ochiq platformalari mavjud, masalan, NVIDIA
CUDA, AMD ROCm, OpenCL va boshqalar. Bu platformalar GPU larni umumiy maqsadlarda,
masalan, ilmiy hisoblashda ham qo’llash imkonini beradi.
4.
Energiyani Samaradorlik:
GPU lar energiya samaradorligiga ega bo’lib, ko’plab mobil
qurilmalardan foydalanishga moslashgan.
XULOSA
Hozirgi kunda Grafik protsessorlar zamonaviy texnologiyalarning muhim elementiga
aylandi. Noyob xususiyatlari tufayli ular tasvirlash va tasvirini qayta ishlashdan tortib ilmiy
hisoblash va mashinani o’rganishgacha bo’lgan turli sohalarda qo’llaniladi. GPU ishlab
chiqaruvchilari o’z mahsulotlarining funksional imkoniyatlarini doimiy ravishda
yaxshilaydilar. Har kuni GPUlar texnologik taraqqiyot va innovatsiyalarni kuchaytiradi va
hayotimizning ko’p jabhalariga ta’sir qiladi. Ilmiy tadqiqotlar, tibbiy dasturlar yoki o’yin
ishlanmalari bo’limi, GPU ularning ahamiyati va salohiyatini tasdiqlashda davom etmoqda.
Hosildorlikning doimiy yaxshilanishi, energiya samaradorligining yaxshilanishi va sun’iy
intelektning joriy etilishi ushbu texnologiyaning jadal rivojlanishidan dalolat beradi.
Olimlarning prognozlariga ko’ra, kelajakda yuqori unumdorlikdagi hisob-kitoblarga talab
oshadi, ko’p GPU tizimlari keng tarqalgan bo’ladi va AL(sun’iy intelekt) uchun mo’ljallangan
yadrolar GPUga integratsiya qilinadi. Shuning uchun texnologiyaning istiqbollari, shuningdek,
u hal qilishga yordam beradigan vazifalar kengdir.
References:
1.
“Computer Architecture: A Quantitative Approach” -John L. Hennessy and David A.
Patterson
2.
“Parallel Programming with CUDA” -Sheng Cai and W. Eric Wong.
3.
“The gpu computing er” John Nickolls and William J. Dally.
4.
https://yandex.cloud/ru/docs/glossary/gpu?utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.go
ogle.com%2F&utm_referrer=about%3Ablank
5.
https://www.amd.com/en.html
