กราฟิกประมวลผล หรือGPU (Graphics Processing Unit) เป็นชิปหรือส่วนหนึ่งของคอมพิวเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลและจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องกับกราฟิกและภาพสำหรับการแสดงผลที่ซับซ้อน ส่วนใหญ่แล้ว GPU ถูกใช้ในการประมวลผลกราฟิก 3 มิติ และการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับภาพ เช่น การเล่นเกม การทำงานกับวิดีโอ และการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์เชิงพื้นที่ (GIS) ซึ่งต้องการประมวลผลข้อมูลทางภูมิศาสตร์ในลักษณะที่ซับซ้อน

      GPU มีความสามารถในการทำงานที่เป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลข้อมูลที่มีลักษณะเชิงพรรณา โดยมีหลายหน่วยประมวลผลหรือคอร์ (cores) ที่ทำงานพร้อมกัน สิ่งนี้ช่วยให้ GPU สามารถดำเนินการคำนวณจำนวนมากพร้อมกันได้ เมื่อเทียบกับหน่วยประมวลผลในหน่วยประมวลผลทั่วไป (Central Processing Unit, CPU) ที่มีน้อยกว่าแต่มีความสามารถในการจัดการกับงานที่ซับซ้อนและหลากหลายมากขึ้น

      ในปัจจุบัน GPU ไม่เพียงแค่เป็นส่วนหนึ่งของการ์ดจอในเครื่องคอมพิวเตอร์ แต่ยังได้รับการนำมาใช้ในงานคอมพิวเตอร์เชิงลึก เช่นการศึกษาและพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และการประมวลผลภาพทางการแพทย์ เนื่องจาก GPU มีความสามารถในการดำเนินการคำนวณที่เร็วและมีประสิทธิภาพสูงในงานที่ต้องการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากพร้อมกัน

มีที่มาอย่างไร

      เริ่มมาจากความต้องการในการจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องกับกราฟิกและภาพในคอมพิวเตอร์ ในช่วงต้นของการพัฒนาคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ใช้ CPU (Central Processing Unit) ในการประมวลผลงานทั่วไป แต่งานที่เกี่ยวข้องกับกราฟิกและภาพมีความซับซ้อนและต้องใช้เวลานานในการคำนวณ เมื่อใช้ CPU เพียงอย่างเดียว การประมวลผลกราฟิกจะไม่มีประสิทธิภาพสูงพอเพียงในการรองรับงานที่ซับซ้อน และการทำงานด้านกราฟิก เช่น การแสดงภาพ 3D และวิดีโอจึงมีความต้องการสูงเพื่อให้การแสดงผลเป็นไปได้อย่างราบรื่นและเสถียรขึ้น

ด้วยความต้องการที่เพิ่มมากขึ้นในการประมวลผลกราฟิกและภาพ การพัฒนา GPU ก็เริ่มถูกคิดค้นขึ้น เพื่อให้งานด้านกราฟิกและภาพมีประสิทธิภาพสูงขึ้น นี่คือเรื่องสำคัญที่นำมาสู่การพัฒนา GPU

1.การแสดงผลกราฟิกในคอมพิวเตอร์ มีความจำเป็นที่จะต้องมีอุปกรณ์ที่สามารถจัดการกับกราฟิกและภาพ อย่างไรก็ตาม CPU ไม่เพียงพอในการทำงานเหล่านี้ในระดับที่มีประสิทธิภาพ เพราะงานด้านกราฟิกมีความซับซ้อนและต้องใช้เวลานานในการคำนวณ การออกแบบ GPU มาเพื่อรับผิดชอบงานด้านกราฟิกจึงกลายเป็นเรื่องสำคัญ

2.การประมวลผลกราฟิกและความสามารถในการคำนวณขนาดใหญ่ งานในด้านกราฟิกและความสามารถในการคำนวณที่ต้องใช้กับกราฟิกมีขนาดใหญ่และซับซ้อน เป็นต้น การออกแบบ GPU ให้มีหน่วยประมวลผลที่มากพอที่จะรองรับความต้องการดังกล่าวเป็นเรื่องสำคัญ

3.การพัฒนาเกมและกราฟิก อุตสาหกรรมเกมและกราฟิกมีการเจริญรุ่งเรืองอย่างรวดเร็ว การพัฒนา GPU ให้สามารถรองรับเกมและแอปพลิเคชันที่ใช้งานกราฟิกและภาพสูง มีผลในการขับเคลื่อนการเติบโตของอุตสาหกรรมนี้

4.การประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing) การประมวลผลกราฟิกและภาพที่ซับซ้อนมักใช้กระบวนการทำงานแบบขนาน ซึ่งหมายถึงการทำงานพร้อมกันในหลายๆ งาน การออกแบบ GPU ที่มีหน่วยประมวลผลแบบขนานสามารถช่วยให้การประมวลผลกราฟิกเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว

5.ความต้องการในการประมวลผลกราฟิกและภาพมีความสูงขึ้น บริษัทและนักวิจัยในวงการได้ทำการพัฒนา GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น และใช้งานในหลายๆ งานที่เกี่ยวข้องกับกราฟิกและคำนวณทางต่างๆ ไม่เพียงแต่ในอุตสาหกรรมเกม แต่ยังมีการนำไปใช้ในงานวิทยาศาสตร์ เช่นการคำนวณทางวิทยาศาสตร์การแพทย์ การศึกษาทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล และงานอื่นๆ ที่ต้องการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนและใหญ่โต

สำคัญอย่างไร

      GPU เป็นอุปกรณ์ที่มีความสำคัญมากในการประมวลผลกราฟิกและงานที่ต้องการประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมากมายพร้อมกัน นอกจากการใช้ในการแสดงผลกราฟิกบนหน้าจอ ยังมีความสำคัญในหลากหลายงานด้านความสามารถในการประมวลผลแบบพระราชดำริในรูปแบบของพาราเลลคอมพิวติง (parallel computing) ด้วย เช่น งานทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม เรียนรู้เชิงลึก (deep learning) การทำสร้างภาพสังเคราะห์ การประมวลผลวิดีโอ และอื่น ๆ

ความสำคัญของ GPU มีดังนี้

1.การประมวลผลกราฟิกและแสดงผล GPU เป็นหน่วยประมวลผลที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับงานที่เกี่ยวข้องกับกราฟิกและการแสดงผลภาพ โดยเฉพาะในการเล่นเกม การออกแบบกราฟิก และงานที่ต้องการการแสดงผลมากมาย การประมวลผลนี้ต้องใช้การคำนวณขนาดใหญ่และมากมายพร้อมกัน ซึ่ง GPU มีโครงสร้างและสมรรถนะที่เหมาะสมในการทำงานเชิงนี้

2.การทำงานแบบพระราชดำริ (Parallel Computing) ส่วนใหญ่ GPU มีหลายสิ่งประสงค์ทำงานพร้อมกันได้ (parallel processing) จำนวนมาก ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่สามารถแบ่งเป็นส่วนย่อยๆ แล้วประมวลผลพร้อมกัน เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) การประมวลผลข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และการคำนวณทางการเงิน

3.การเร่งความเร็วในงานที่ต้องการคำนวณปริมาณมากGPU มีจำนวนหน่วยประมวลผล (cores) มากกว่า CPU (Central Processing Unit) ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผลงานที่ต้องการคำนวณมากมาย เช่น การประมวลผลภาพและวิดีโอ การทำความเร็วในการประมวลผลข้อมูลในแบบพระราชดำริ เป็นต้น

4.การเร่งการทำงานของแอปพลิเคชันและเกมGPU ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของแอปพลิเคชันและเกมที่มีกราฟิกและการแสดงผลซับซ้อน เช่น แอปพลิเคชันแบบสร้างภาพสังเคราะห์ โปรแกรมสำหรับการตรวจจับวัตถุในภาพ และอื่นๆ

5.การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) การทำงานด้านเรียนรู้เชิงลึกต้องการความเร็วในการคำนวณมาก และ GPU เป็นตัวช่วยที่สำคัญในการทำให้กระบวนการเรียนรู้เชิงลึกสามารถเกิดขึ้นได้เร็วขึ้น

6.การทำงานที่ต้องการความจุข้อมูลในหน่วยความจำสูง ในบางงานเช่น การประมวลผลวิดีโอ และการประมวลผลรูปภาพที่มีความละเอียดสูง จำเป็นต้องใช้ความจุข้อมูลในหน่วยความจำสูง ซึ่ง GPU มักจะมีความจุข้อมูลสูงกว่า CPU ทั่วไป

ผลกระทบของ GPU

              ผลกระทบเชิงบวก

1.ความเร็วในการประมวลผล GPU ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลงานกราฟิกและคำนวณทางคณิตศาสตร์ในมิลลิวินาที (million instructions per second, MIPS) ที่สูงมาก ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับงานที่ต้องการคำนวณในปริมาณมาก เช่น การประมวลผลภาพ 3D หรือวิดีโอ และงานทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องการความเร็วในการคำนวณสูง เช่น การจำลองการทดลองทางวิทยาศาสตร์

2.ประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) GPU กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญในการฝึกและทำนายโมเดลเรียนรู้เชิงลึก เช่น ระบบประมวลผลภาพ (Convolutional Neural Networks, CNN) และระบบประมวลผลข้อมูลลำดับ (Recurrent Neural Networks, RNN) เนื่องจากมีสมรรถนะในการประมวลผลคำนวณขนาดใหญ่ที่เหมาะสำหรับการฝึกโมเดลที่ซับซ้อน

3.การทำงานที่ประเมินค่าในเวลาจริงGPU มีประสิทธิภาพในการทำงานที่ต้องการคำนวณในเวลาจริง เช่น การแสดงผลกราฟิกและวิดีโอ ทำให้เหมาะสำหรับการเล่นเกม การสตรีมมิ่งวิดีโอ และการประมวลผลทางเสียงในเวลาเดียวกัน

              ผลกระทบเชิงลบ

1.การบริโภคพลังงาน GPU มักมีการใช้พลังงานสูงกว่าหน่วยประมวลผลหลัก (Central Processing Unit, CPU) ซึ่งอาจทำให้เกิดการบริโภคพลังงานสูงขึ้นและเป็นฟังก์ชันของประสิทธิภาพคำนวณ

2.การถ่วงน้ำหนักของค่าเงินในการสร้างGPU มักมีราคาสูงกว่า CPU และอาจเป็นปัญหาในการสร้างระบบหรือเครื่องคอมพิวเตอร์ที่มีการจำกัดงบประมาณ

3.การปรับใช้และการพัฒนา การเขียนโปรแกรมที่ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของ GPU อาจจะซับซ้อนกว่าในกรณีของ CPU เนื่องจากต้องจัดการกับความแตกต่างในทรัพยากรและโครงสร้างของ GPU แต่ละรุ่นและยี่ห้อ

4.ความเสี่ยงในการขัดกันระหว่างงาน หากมีงานคำนวณที่ส่งผลให้ GPU ทำงานอย่างหนัก อาจทำให้เกิดการแบ่งแยกทรัพยากรคำนวณกับงานอื่น ๆ บนเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU นั้น

      สรุป GPU มีความเหมาะสมสำหรับงานที่ต้องการปริมาณคำนวณในระดับมหาศาล และเป็นที่นิยมในงานเชิงกลยุทธ์ทางวิทยาศาสตร์และการเรียนรู้เชิงลึก แต่ต้องพิจารณาถึงการบริโภคพลังงาน ราคา และความซับซ้อนในการใช้งานด้วย