Процесс gpu что это: Как отключить процесс GPU в веб-браузере Google Chrome

Как отключить процесс GPU в веб-браузере Google Chrome

Разработчики часто внедряют функционал, руководствуясь благими целями, а получается так себе. Это касается не только графического оформления окон, но и «полезных» функций, призванных увеличить производительность и стабильность работы. Но благими намерениями… Поэтому сегодня мы поговорим о том, как отключить процесс GPU в Google Chrome, также разберемся, что это такое и с чем его едят.

Подробности

Процесс GPU призван увеличить скорость работы Гугл Хром, но больше вредит, чем помогает. Специальные алгоритмы подключают к обработке графической информации паять видеоадаптера, тем самым нагружая ее еще больше.

Если у вас слабая комплектующая, то она попросту не будет «вытягивать» обработку, что приведет к тормозам не только браузера, а и операционной системы.

Если стационарная машина не блещет чудесами производительности, лучше вышеназванный процесс отключить. Как это сделать? Ответы в следующем подзаголовке.

Деактивация

Если повезет, то отключить GPU при помощи встроенного инструментария:

1. В окне браузера кликаем по иконке вызова меню.
2. Далее, наводим курсор на пункт «Дополнительные инструменты».
3. В контекстном меню выбираем «Диспетчер задач».Или же нажимаем комбинацию клавиш Shift + Esc.
4. Находим «Процесс GPU» и кликаем на соответствующую графу.
5. И после завершаем процесс.

Таким образом можно убить намеренную нагрузку на видеокарту, но после перезапуска системы все повторится вновь. К тому же, частенько система не в состоянии определить корень беды.

Поэтому на очереди второй метод. Для его реализации не понадобиться ничего сложнее клавиатуры и мыши:

1. Жмем Win + R.
2. Вставляем в текстовое поле %localappdata%\Google\Chrome\User Data и жмем «ОК».
3. Здесь находим папку ShaderCache и удаляем ее.
4. Далее, открываем каталог Default, а если он отсутствует – Profile 1.
5. Удаляем папку GPUCache.

Теперь вам известно, что такое процесс GPU в Хроме и что делать, если он потребляет слишком много оперативной памяти интернет-обозревателя.

Процесс GPU — как определить его использование браузером Chrome

В браузере Chrome от Google есть собственный встроенный Диспетчер задач. Открыть его можно нажатием сочетания клавиш Shift+Esc на клавиатуре. В нем отображаются только те процессы, которые запущены в самом браузере, или расширения, которые были установлены пользователем. Вы можете использовать его для закрытия какой-либо вкладки или расширения. Там также увидите Процесс GPU — процесс использующий графический процессор. Chrome не является приложением, которое требует работы с интенсивной графикой, однако, он все равно может его использовать.

Как же определить, использует ли Chrome GPU? Давайте рассмотрим этот вопрос подробнее.

Диспетчер задач браузера Google Chrome

Процесс GPU в Chrome

Есть два варианта развития событий: процесс может простаивать или активно использоваться. Для определения его состояния необходимо обратиться к системному Диспетчеру задач Windows 10. Запустите его сочетанием клавиш Ctrl+Shift+Esc.

1. Перейдите на вкладку «Процессы».
2. Щелкните правой кнопкой мыши по строке заголовка и активируйте вкладки «GPU» и «Ядро GPU».
3. Отсортируйте элементы по их использованию, кликнув по имени вкладки.
4. Процессы в верхней части списка могут использовать графический процессор, и если он отображает 0%, то ни одна из вкладок Chrome его не использует.
5. Для вкладки с ядром — если указывается «GPU1», то аппаратное ускорение активно используется.

Процесс GPU и Ядро GPU

Как отключить использование аппаратного ускорения

1. Перейдите в настройки браузера (кнопка с 3 точками).
2. Найдите раздел «Система» и перейдите в него.
3. Деактивируйте переключатель «Использовать аппаратное ускорение (при наличии)».

Отключение аппаратного ускорения в настройках

Установка Chrome в режим низкого энергопотребления

Вы также можете предотвратить использование графического процессора браузером, изменив настройки системы. Перейдите в «Параметры» нажатием сочетания клавиш Win+I на своей клавиатуре.

1. Перейдите в категорию «Система».
2. Выберите раздел «Дисплей».
3. В правой части окна нажмите на ссылку «Настройки графики».
4. В списке выберите «Классическое приложение» и нажмите кнопку «Обзор».
5. Найдите на компьютере исполняемый файл Chrome и добавьте его.
6. Нажмите на его «Параметры», установите отметку в позицию «Энергосбережение» и сохраните настройки.

Включение режима энергосбережения для браузера

Заключение

Вот и всё! В Google Chrome по-прежнему будет использоваться встроенная видеокарта. Все приложения используют ее, и для браузера это не является чем-то необычным. Вы также будете видеть Процесс GPU в Диспетчере задач, но пока не используется, вам не нужно беспокоиться об этом. Спасибо за внимание!

Процесс Chrome GPU с использованием большого объема памяти! [Решено]

Процесс Chrome GPU с использованием большого объема памяти. Так что, не тратя впустую еще одну минуту прокрутки сейчас и полный совок.

Что такое процесс графического процессора в Chrome?

Процесс GPU — это процесс аппаратного ускорения. Ваш графический процессор выполняет все графические задачи браузера, и это накладывает дополнительную нагрузку на ваше оборудование. И ваше оборудование вынуждено дать 100% производительности.

Хотя это и истощает память, есть несколько причин, которые следует считать полезными. Прежде всего, графический процессор специально разработан для того, чтобы с легкостью выполнять эти задачи. Во-вторых, ваш процессор становится свободным для выполнения других задач.

Однако аппаратное ускорение остается включенным по умолчанию. Поэтому вы должны сначала проверить, наносит ли он вред вашему компьютеру. Как это проверить? Найдите шаги ниже. После проверки, если вы видите Процесс Chrome GPU захватывает большой объем памяти, то вы должны отключить его.

Как проверить процесс Chrome GPU с использованием большого объема памяти?

Мы изложили метод проверки использования памяти для Процесс Google Chrome GPU. Взглянуть.

Сначала вы должны зайти в диспетчер задач вашего ПК и проверить, какие процессы запущены. Теперь вы увидите что-то вроде скриншота ниже, если ваш GPU отвечает.

Посмотрите, что 35 процессов Google Chrome поглощают почти 5 ГБ памяти вашего ПК. Если вы даже не просматриваете много страниц, то что это за процессы, чтобы поднять вашу систему? Ну, вы должны щелкнуть правой кнопкой мыши на строке заголовка вашего браузера Chrome. Убедитесь, что вы не нажимаете ни на одну вкладку.

После щелчка правой кнопкой мыши вы увидите раскрывающийся список, выберите опцию «Диспетчер задач» и нажмите Enter. Теперь отобразится страница, подобная этой, ниже скриншот.

Все открытые вами вкладки будут отображаться в этом разделе. Вы можете найти процесс GPU внизу скриншота. Проверьте использование памяти для GPU действительно высоко. Так что вы должны отключить его. Если нет, то нет необходимости останавливать процесс.

Пришло время проверить шаги для устранения неполадок Процессор Chrome GPU с использованием большого объема памяти.

Как отключить процесс Google Chrome GPU?

Все мы любим использовать функциональные возможности браузера. Но когда любой процесс в этом браузере начинает извлекать всю эффективность вашего оборудования, например, Chrome GPU, вы должны отключить этот процесс. И вот как это сделать.

Решение 1. Настройки Chrome

• Во-первых, запустите браузер Chrome
• Теперь перейдите к пункту меню (3 точки расположены в правом верхнем углу) и щелкните по нему.
• Появится раскрывающийся список, выберите «Настройки» оттуда
• Далее вы будете перенаправлены на страницу настроек
• Нажмите на «Показать дополнительные настройки» оттуда
• После этого прокрутите вниз и найдите опцию «Использовать аппаратное ускорение при наличии».
• Наконец, снимите флажок рядом с этой опцией

Теперь вам будет предложено перезапустить браузер, поэтому убедитесь, что в вашем браузере нет ничего важного. Как только вы перезапустите браузер, производительность улучшится, и вам больше не придется сталкиваться с этой проблемой.

Если вы считаете, что этот процесс немного сложнее, вы должны проверить наши альтернативные решения.

Решение 2: через реестр (для ПК с Windows)

• Сначала одновременно нажмите клавишу с логотипом Windows и кнопку «R».
• Затем введите «regedit» в появившемся диалоговом окне
• Теперь нажмите кнопку ввода, чтобы открыть редактор реестра.
• После этого найдите «HKEY_LOCAL_MACHINE \ SOFTWARE \ Policies \ Google \ Chrome \»
• Как только вы просмотрите папку, щелкните правой кнопкой мыши на Chrome там
• Затем выберите «Новый» вариант
• И перейдите к «32-битное значение DWORD», чтобы дать ему новое имя
• Введите «HardwareAccelerationModeEnabled», и вам нужно будет дать новое имя
• Затем установите значение «0» в «1», чтобы отключить процесс графического процессора.

Если вы хотите включить его в будущем, то после выполнения вышеуказанных действий поставьте «1» вместо «0». Теперь вам нужно перезагрузить компьютер. Как только вы снова откроете свою систему, чтобы получить ее в безошибочном состоянии.

Для пользователей Mac также есть выход. Выполните следующие шаги, чтобы отключить аппаратное ускорение на вашем Mac.

Решение 3: Терминальная команда (для пользователей Mac)

• Прежде всего закройте браузер Chrome
• Далее перейдите к опции «Finder»
• Теперь вы должны выбрать опцию «Go» оттуда
• Затем нажмите «Утилиты»
• После этого вы сможете запустить «Терминал»
• Введите «по умолчанию напишите com.google.chrome HardwareAccelerationModeEnabled -integer n» там
• И нажмите кнопку ввода
• Если значение «n» установлено в «1», установите «0» в этом месте. Вы успешно отключили его сейчас.

Еще несколько слов

Когда вы привыкнете к такому удобному браузеру, как Chrome, невозможно перейти на другой. Итак, такие вопросы, как «Процесс Chrome GPU с использованием большого объема памяти»Занимает много. Наши специалисты понимают вашу озабоченность; Вот почему мы предоставили эти практические решения.

Убедитесь, что вы пробуете Решение 1 и Решение 2 по одному, если вы пользователь Windows. Если вы являетесь пользователем Mac, то вам необходимо перейти к Решению 3. При возникновении этих проблем вы можете напрямую связаться с нами. Оставьте свой запрос в поле для комментариев ниже. Также не забудьте поделиться своим мнением.

GPU Accelerated ускорение в Chrome.

Эта статья содержит справочную и подробную информацию о реализации аппаратного ускорения композиции в Chrome .Традиционно, веб-браузеры полагаются целиком на процессор для отображения содержимого веб-страниц. Cпособность графических процессоров становится неотъемлемой частью даже наименьшего из устройств и с богатыми медиа, таких как видео и 3D-графика и играет всё более важную роль для работы в Сети, разработчики Crome обратили своё внимание на поиск путей более эффективного использования базового оборудования для достижения более высокой производительности и энергосбережения.

Явный признак того, что GPU принимает непосредственное участие в композиции содержания веб-страницы может привести к очень значительным ускорениям. Самые значительные успехи должны были придти от устранения ненужных (и очень медленных) копий больших объемов данных, особенно копии с видео памятью в системную память. Наиболее очевидные кандидаты для такой оптимизации <video> элементы и WebGL, оба из которых могут генерировать свои результаты в области памяти, поэтому процессор не имеет быстрый доступ к ним.
Делегирование композиции на этой странице слоёв GPU обеспечивает и другие преимущества. В большинстве случаев, графический процессор может достичь гораздо большей эффективности, чем процессор (с точки зрения скорости и мощности Draw) в разработке и композиции операций, включающих большое количество пикселей, оборудование, разработанные специально для этих типов рабочих нагрузок.
Основы WebKit .
Исходным кодом для рендеринга WebKit обширный и сложный (  документально!). Для целей настоящего документа я извлеку некоторые важные основные блоки.
Узлы и дерево DOM .
В WebKit, содержание веб-страницы хранится во внутренней памяти в виде дерева объектов Узел называется дерево DOM. Каждый элемент HTML на странице, а также текст, который происходит между элементами связан с узлом. Верхний узел уровня дерева DOM всегда узел документа.
RenderObjects, дерево Render и GraphicsContext
Каждый узел в дереве DOM, который производит визуальный выход имеет соответствующие RenderObject. RenderObject хранится в параллельной структуре дерева, называемого Render дерева. RenderObject означает,что в настоящее время содержимого узла на поверхности дисплея. Он делает это путём выдачи необходимых обратных вызовов, связанных с страницей визуализации GraphicsContext. GraphicsContext в конечном счёте отвечает за написание пикселей на растровом изображении, которое отображается на экране.
RenderLayers
Каждый RenderObject связан с RenderLayer прямо или косвенно через RenderObject. RenderObjects, имеет одни и те же координаты пространства (например, CSS преобразования) обычно принадлежит к той же RenderLayer. RenderLayers существуют так, что элементы страницы собраны в правильном порядке, чтобы правильно отображать перекрывающиеся, полупрозрачные элементы и т. д. В частности в ряду условий, которые будут вызывать создание новых RenderLayer для RenderObject, как это определено inRenderBoxModelObject : requiresLayer будут перезаписаны для некоторых производных классов. В общем RenderObject создают RenderLayer, если:
•Это корневой объекта для страницы
•Это явная CSS позиция свойств (относительное, абсолютное или преобразования)
•Она прозрачна
•С переполнением, маской и альфа отражения
•Соответствует <canvas> элементу, который имеет 3D (WebGL) контекст
•Соответствует <video> элементу
Обратите внимание, что не существует однозначного соответствия между RenderObject и RenderLayer`s. Частности RenderObject связан либо с RenderLayer, что был создан для него, если есть хоть один RenderLayer.
RenderLayers имеет форму дерева иерархии. Корневым узлом является RenderLayer соответствующий корневому элементу страницы и потомкам каждого визуального узла слоев, содержащиеся в родительском слое. Каждый  последующий RenderLayer хранится в двух отсортированных списках и отсортированы в порядке возрастания, negZOrderList содержащие первоначальные слои с отрицательной Z-индексацией(и, следовательно, слои, которые идут ниже текущего слоя) и младшие posZOrderList слои containt с положительным Z-индексом ( слои, которые идут выше текущего слоя).
WebKit принципиально делает веб-страницы путём обхода иерархии RenderLayer начиная с корневого слоя. Код WebKit содержит два различных пути кода для сканирования содержания страницы, программное обеспечение и аппаратное ускорение пути. Как следует из названия, аппаратное ускорение нужно, чтобы сделать использование аппаратного ускорения для композиции некоторых из RenderLayer и кода для его жизни за ACCELERATED_COMPOSITING время компиляции флага. В настоящее время Chrome использует программное обеспечение исключительного пути. Safari на Mac (и, скорее всего IOS) аппаратное ускорение пути, которое широко использует собственные CoreAnimation Apple API. Стоит также отметить, что доступны преобразования 3D CSS только с аппаратным ускорением пути, а чисто программная реализация будет существенно замедлена.
Программное обеспечение пути.
В программном обеспечении пути, страница отображает  картину последовательно RenderLayers, от задней к передней, прямо в одном растровом назначении. Иерархии RenderLayer проходят рекурсивно, начиная с корней и основная часть работы выполняется в RenderLayer:  paintLayer , которая выполняет следующие основные этапы (для ясности список шагов здесь упрощается):
1 Определяет, является ли слой пересекаемым прямоугольником .
2.Делает рекурсивно слои красок ниже по paintLayer  для слоев в negZOrderList.
3.Спрашивает RenderObjects, связанные с этим RenderLayer что бы нарисовать себя. Это делается путём рекурсии вниз RenderTree начиная с RenderObject который создал слой. Traversal останавливается, когда RenderObject, связан с различными не найденными RenderLayer.
4.Рекурсивно меняет краски слоев над вызовом paintLayer для слоев в posZOrderList.
RenderObjects окрашивается в пункт растровых назначений путём выдачи обратных слоёв и ставит под общим GraphicsContext (реализована в Chrome через Skia для Win / Linux). Обратите внимание, что GraphicsContext не имеет понятия о слоях, за исключением случая, когда слой полупрозрачный. В этом случае RenderLayer обращается к GraphicsContext: beginTransparencyLayer , прежде чем просить RenderObjects рисовать. В реализации Skia, вызов beginTransparencyLayer  вызывает все последующие обращения привлечь для отображения картинки в отдельном растровом изображении, которое получается в композиции с исходным слоем, когда слой рисунка, является полным и соответствует вызову endTransparencyLayer который производится GraphicsLayer.
Аппаратное ускорение пути.
Разница между аппаратным ускорением пути и программным обеспечением пути в том, что, когда аппаратное ускорение включено, некоторые (но не все) RenderLayer получают свою собственную поверхность поддержку (композиционный слой), в котором они рисуют вместо рисования непосредственно в общем растровом на странице. Последующие композиции композитов пройдут поддержку поверхностей на назначение растрового изображения. Наборщик несёт ответственность за применение необходимых преобразований (как указано в свойства слоя CSS преобразованиях) для каждой растровой композиции. Так как картина слоёв отделена от композиции, недействительности одного из этих слоев только результаты для перекраски содержимого этого слоя в одиночку и recompositing. В противоположность этому, с программным обеспечением пути, недействительности любого слоя требуют перекраску всех слоёв (по крайней мере части перекрытия из них) ниже и выше которой излишняя нагрузка на процессор.
Хотя теоретически каждый RenderLayer может сам красить отдельные поверхности, чтобы избежать ненужной перерисовки, на практике это может быть довольно расточительно с точки зрения памяти (особенно VRAM). В текущей реализации WebKit, для RenderLayer должны быть выполнены одни из следующих условий, чтобы получить свои композиции слоя (см. RenderLayerCompositor: requiresCompositingLayer ):
1.Слой имеет 3D или перспективы преобразования CSS свойств
2.Слой использует  элементы <video> с помощью ускоренного декодирования видео
3.Слой использует   элемент <canvas> с 3D контекстом
4.Слой использует CSS анимацию для его непрозрачности или использует анимированные WebKit преобразования
5 Слой имеет композиции слоя
6.Слой имеет нижний Z-индекс, который имеет композиции слоя (другими словами слой оказывается на верхней части собранного слоя)
Для реализации существенного  ускорения WebKit нужно:
•Даже включенным аппаратным ускорением, страницы, которые не содержат <video> или WebGL элементы и не используют 3D CSS преобразования / анимацию использование программного обеспечения пути.
•Страницы с собранным RenderLayer будут всегда работать через композиции.
H / W ускорение.
Кодекс, связанный с композициями живёт внутри WebCore, используя (ACCELERATED_COMPOSITING). Часть кода является общей для всех платформ и конкретно часть Chrome. К счастью, код WebKit структурирован так, что осуществление композиции для Chrome не требует никаких изменений в основном коде WebKit и все Chrome имеют конкретный код приведённый в платформы исходных файлов, которые живут в платформе / Графика / Chrome так же, как сделано с GraphicsContext и GraphicsContextSkia.
Ускоренная композиция, в целях устранения дорогостоящей памяти,переводится  окончательно в рендеринг на вкладке области браузера и обрабатывается непосредственно на GPU. Это существенно отличается от текущей модели, в которой процесс проходит Renderer (через МПК и разделяемую память) над растровым изображением содержимого страницы, чтобы браузер отображал процесс:

С текущим ООН-ускорениме осуществляются композиции из RenderLayer и занимают место в коде WebKit (через Skia или CG). В архитектуре H / W ускорения, композиции из H / W ускоренных слоёв смешиваются  с остальным содержимым страницы происходит обращение к GPU на платформе 3D API (GL / D3D). Код в конечном счёте, отвечает за принятие этих вызовов заключённых в библиотеке и работает внутри процесса Renderer. Библиотека существенно повышает использование GPU для композитных прямоугольных областей страницы в одном растрового изображения.
Процесс GPU.
Ограниченный в sandbox , процесс Renderer (где находятся WebKit и композитор) не может быть требованием к 3D API, предоставляемых ОС (GL/D3D). По этой причине мы используем отдельный процесс, чтобы сделать рендеринг. Мы называем этот процесс GPU процессом. GPU процесс специально предназначен для обеспечения доступа к 3D API-интерфейсу системы изнутри sandbox Renderer.Он работает с помощью модели клиент-сервер с клиентом во время выполнения программы, работающей в ограниченной среде и серверным кодом, который фактически делает обращения к графике API, которая работает следующим образом:
•клиент (программы, работающие в Renderer или внутри модуля NaCl), вместо выдачи обращений  к системе API, сериализует их и помещает в кольцевой буфер (Ctrl буфера), находящихся в памяти, совместно используемыми между собой и процессом сервера.
•Сервер (GPU процесс, запущенный  с меньшим  ограничением sandbox, что позволяет получить доступ к платформе 3D API,) поднимает сериализованные команды из общей памяти, анализирует их и выполняет соответствующие вызовы графики, выводя их непосредственно в окне.

Команды принятые GPU процессом тесно связаны с GL ES 2.0 API (например, есть команда соответствующая glClear, от одного до другого glDrawArrays и т.д.). Так как большинство GL обращений не возвращают значения, клиент и сервер могут работать в основном асинхронно,это содержит расходы процесса на низком уровне. Вся необходимая синхронизация между клиентом и сервером, такие как уведомления клиент сервера, есть дополнительная работа, которую предстоит сделать, осуществляется через механизм IPC. Стоит также отметить, что в дополнение для хранения общей памяти буфера команд, используется для передачи больших ресурсов, таких как растровые изображения для текстур, вершины массивов и т.д. между клиентом и сервером. С точки зрения клиента, приложение имеет возможность либо писать команды непосредственно в команду буфера или использовать GL ES 2.0 API с помощью библиотеки на стороне клиента, которые мы предоставляем и который обрабатывает сериализации.Для удобства WebGL в настоящее время используется клиентом GL ES библиотеки. На стороне сервера, команды, полученные с помощью буфера команд преобразуются в обращения к любому рабочему столу GL (на Mac и Linux) или D3D (в окнах).
В настоящее время Chrome использует единый процесс GPU в браузере, например, запросы от всех процессов визуализации и любой процесс выполнения плагинов. GPU процесс однопоточный, его можно мультиплексировать между несколькими буферами команд, каждая из которых связана с её собственным контекстом рендеринга.
Архитектура GPU процесса предлагает несколько преимуществ, включая:
•Безопасность: часть логики остаётся в изолированных процессах рендеринга.
•Надежность: аварии GPU процесса (например, из-за неисправных драйверов) не сбивают браузер.
•Однородность: Стандартизация на OpenGL ES 2.0 в качестве оказания API для браузера независимо от платформы позволяет быть проще в обслуживании кода по всем портам ОС Chrome.
Наборщик кода
Основная часть кода Chrome для осуществления композиции  находится в платформе WebCore`s / Графика / Chrome каталога. Логика композиции в основном в LayerRendererChromium.cpp и реализация различных типов собранного слоя в {Содержание | Видео | Фото} файлов LayerChromium.cpp. Набор осуществляется в верхней части GL ES 2.0 клиентской библиотеки, которая использует прокси графики вызова GPU процесса.
Все пиксели страницы рисуются прямо в окне с помощью GPU процесса. Наборщик поддерживает иерархию GraphicsLayers которая строится путем обхода дерева RenderLayer и обновляется по мере изменения страницы. За исключением WebGL и видео слоев, содержание каждого из слоя сначала обращается в растровом изображении системной памяти, а затем загружается в текстуру. Наборщик отслеживает, какие слои были изменены с момента последнего времени когда они были составлены и обновляет текстуры по мере необходимости. Содержание страницы  делается  после первого обхода иерархии GraphicsLayer и рисования текстур Quad для каждого слоя с соответствующим преобразованием.

Как минимум один графический контекст, при выполнении H / W ускорения, GPU процесс, используется в наборщике. Но, в присутствии GPU-ускоренного содержания страницы (например, WebGL или Pepper3D плагин), GPU процесс должен быть в состоянии жонглировать mutliple в контекстах графики, каждый из которых связан со своим собственным буфером команд, в общей памяти IPC канала и контекста GL. Состав GraphicsLayers, содержимое которых создаётся непосредственно на GPU работает так, что вместо них оказывается прямо в backbuffer,в котором они превращаются в текстуру (с использованием Frame Buffer Object), который контекст хватает и использует при рендеринге слоя. Важно отметить, что для того, чтобы GL контекст имел доступ к текстуре порожденной закадровым контекстом GL, GL всех контекстов должен использовать GPU процесс при котором создаются такие ресурсы. В результате архитектура выглядит следующим образом:

Используйте — включить ускорение композиции флага в командной строке, с тем чтобы наборщик сработал на любой из трёх платформ и вверху страницы Как упоминалось ранее, ускорение в WebKit (и Chrome) умирает только тогда, когда есть определенные типы контента на странице. Лёгкий трюк, чтобы заставить страницы перейти к композиции является установка WebKit-преобразования: translateZ (0) для элемента на странице.

P.P.S. Если у Вас есть вопросы, желание прокомментировать или поделиться опытом, напишите, пожалуйста, в комментариях ниже.

Оцените статью: Поделитесь с друзьями!

Процесс gpu в гугл хром что это

1) Заходим в браузере в Настройки управления — Инструменты — Диспетчер задач.
Находим там пункт — Процесс GPU — выделяем и жмём Завершить процесс

2) Копируем — chrome://flags/ — в адресную строку браузера и жмакаем Enter
Находим там пункты:
— Ускоренная работа фильтров SVG с помощью графического процессора — отключаем;
— Отключение аппаратного ускорения для декодирования видео. — включаем.

В правом левом нижнем углу видим такую надпись — Внесённые изменения станут активны после перезапуска Google Chrome. Жмакаем на кнопку под этой надписью Перезапустить.

3) Топаем по пути (указываю для Windows XP; для семёрки, думаю, путь мало отличается) —
C:Documents and SettingsMufasaLocal SettingsApplication DataGoogleChromeUser DataDefault
Находим и удаляем там папку — GPUCache

Всё, после этого запуск «Процесса GPU» в диспетчере задач Google Chrome больше не наблюдаем. )))
Зависания намертво — тоже!

ИСТОЧНИК: Личный опыт

разрешения это хорошо, но вот что я нашел на буржуинском саете (перевод гугола)

Многие пользователи замечают, что Chrome грузит процессор, что выражается в большом проценте нагрузки CPU (ЦП), иногда на все 100 процентов, в диспетчере задач, шуме вентиляторов, тормозах в работе системы. Обычно, в этом винят сам браузер, но чаще дело не в браузере как таковом.

В этой инструкции подробно о том, как разобраться, почему Chrome грузит процессор в Windows 10, 8.1 или Windows 7 и что делать, чтобы это исправить.

Причины того, что Chrome грузит процессор на 100 процентов

Если в диспетчере задач Windows вы видите, что процесс chrome.exe на 100% или просто значительно нагружает процессор (а часто и память), причинами этого может быть как обычная работа браузера в задачах, где требуется повышенная производительность, так и нежелательные действия расширений, сайтов, а иногда — проблемы с работой того или иного ПО.

Среди причин, вызывающих высокую нагрузку на CPU со стороны браузера Google Chrome, можно выделить следующие основные:

• Нежелательные расширения браузера — причем часто пользователь уверен, что это полезные и нужные расширения (может быть и так) и скачал он их с официального сайта разработчика (но, обычно, не из магазина расширений Chrome, так как туда их не допустили).
• Ресурсоемкие процессы на открытом сайте — иногда необходимые, иногда — потенциально нежелательные, будет разобрано далее.
• Конфликты с установленным на компьютере ПО, драйверами.

В некоторых случаях причиной могут оказаться и дополнительные факторы, такие как вредоносные программы на компьютере, сбои в самой ОС и другие.

Исправление проблемы с высокой нагрузкой на процессор chrome.exe

Прежде всего, если вы столкнулись с тем, что Chrome грузит процессор, рекомендую выполнить следующие шаги:

1. Откройте диспетчер задач в самом Google Chrome — это можно сделать в Меню (три точки справа вверху) — Дополнительные инструменты — Диспетчер задач. Также вы можете просто нажать клавиши Shift+Esc.
2. Внимательно изучите, что именно вызывает нагрузку на процессор в собственном диспетчере задач Chrome (и не удивляйтесь, если в столбце ЦПУ вы видите числа более 100): здесь будут отображаться и расширения, и открытые вкладки и то, что эти вкладки дополнительно «открывают» внутри себя (субфреймы). Обратите внимание на столбец «Идентификатор процесса» — с помощью этого идентификатора вы можете найти процесс в диспетчере задач Windows (он будет отображаться в столбце «ИД процесса»).

Что именно можно увидеть в диспетчере задач Google Chrome и что следует предпринять, в зависимости от полученной информации:

• Если вы видите, что нагрузка на процессор вызвана расширениями (отображаются внизу списка), пришло время избавиться от них. Сделать это можно в меню Chrome — Дополнительные инструменты — Расширения. Учитывайте, что и полезные для ваших задач расширения вполне могут вредить с точки зрения нагрузки (например, если они занимаются майнингом или другими ненужными вам задачами в фоновом режиме). А часто нежелательные расширения маскируются под именами тех, которые всем известны и популярны.
• То же самое относится и к приложениям Chrome, которые в диспетчере задач будут отображаться как «Приложение». Удаляются в том же пункте меню (в «Расширениях»).
• Если вы видите, что нагрузку на процессор вызывает какой-то сайт или субфреймы на этом сайте, ситуация может быть в том, что на нем действительно происходит что-то ресурсоемкое и всё в порядке (например, браузерная игра). А иногда на сайте могут выполняться нежелательные для вас скрипты, которые и вызывают нагрузку на процессор. В некоторых случаях — это сочетание и того и другого, частый пример: сайты для бесплатного просмотра фильмов онлайн, которые не только показывают рекламу, но и выполняют майнинг, пока вы смотрите видео, что в итоге приводит к тому, что процессор нагружен на 100%, а кулеры гудят так, словно вы играете в тяжелую игру. Что делать? — решать, стоит ли пользоваться этим сайтом. Если очень нужно, попробовать использовать блокировщики скриптов на сайте.

Описанное выше — сравнительно простые случаи. Сложнее, когда нагрузка происходит со стороны задач «Браузер», «Процесс GPU» и «Утилита Network Service». В этой ситуации рекомендую следующий путь диагностики. Не закрывая диспетчер задач Chrome, но закрыв все вкладки:

1. Отключите любые сторонние антивирусы, файрволлы, VPN и прокси. Если это не повлияло на нагрузку, переходим к следующему шагу.
2. Отключите (не удаляйте) все без исключения расширения Chrome, даже те, что нужны, даже официальные от Google. Если сработало — включаем по одному, ищем то, которое нагружает процессор.
3. Попробуйте обновить драйверы на сетевую карту и видеокарту, если давно этого не делали. Обновить — не означает нажать «Обновить» в диспетчере устройств (с большой вероятностью вы получите сообщение, что драйвер не нуждается в обновлении). Правильный путь — скачать новые драйверы с официального сайта и установить вручную.
4. Проверьте ваш компьютер на наличие вредоносных программ с помощью специального ПО, рекомендую AdwCleaner, подробнее: Лучшие средства удаления вредоносных программ.

Видео инструкция

Если же ничто из перечисленного не сработало, опишите ситуацию подробно в комментариях, попробуем найти решение.

Международная информационная сеть «Интернет» получила массовое и полноценное развитие, во многом, благодаря наличию современных персональных компьютерных устройств, способных максимально использовать возможности сети для удовлетворения разнообразных потребностей пользователей. Применение сверхбыстрых внутренних комплектующих, инновационных материалов и успешной внутренней организации позволило расширить возможные способы подключения к сети и поддерживать устойчивое соединение на различных видах как стационарных (персональные компьютеры и разнообразные варианты исполнения ноутбуков), так и мобильных устройствах (камерофоны, смартфоны, коммуникаторы и т.д.).

Введение

Неотъемлемой частью обеспечения бесперебойного выхода в сеть «Интернет», помимо обязательного наличия компьютерного устройства и функционирующего подключения, выступает соответствующее программное приложение, разнообразных вариантов исполнения которого представлено огромное количество, такие как «Microsoft Explorer» или «Microsoft Edge», «Opera», «Mozilla Firefox» и т.д. Но одним из самых популярных, использующий простую и надежную программную платформу, обеспечивающую быстрый уровень соединения и отображения сетевых ресурсов, является веб-браузер «Google Chrome».

Возможности персональных компьютерных устройств используются не только для исполнения сложных вычислений и управления пользовательскими процессами, но и применяются для улучшения характеристик сетевых приложений, позволяя определенным функциям браузера задействовать отдельные элементы компьютера при соответствующей необходимости.

И веб-браузер «Google Chrome» оснащен такой функцией, именуемой «Аппаратное ускорение», использующей преимущества графического процессора пользовательского персонального компьютера для ускорения процессов и освобождения времени загрузки центрального процессора.

Но иногда, в зависимости от внутренней комплектации компьютера и установленных драйверов, взаимное применение которых проблематично, полноценная работа функции «Аппаратное ускорение» может быть нарушена, что приведет к возникновению непредвиденных ошибок. Поэтому знание о расположении функции в приложении «Google Chrome» и умение своевременно ее отключить может избавить пользователей от неожиданных последствий. И далее мы представим простой способ управления функцией в веб-браузере «Google Chrome».

Что означает понятие «Аппаратное ускорение»?

Под аппаратным ускорением принимается функциональное действие, когда, для более эффективного выполнения определенных функций, приложение использует не программные возможности, а подключает аппаратное обеспечение компьютера, принимая данное решение но основе собственных оценок. Перераспределение нагрузок с программного обеспечения, использующего только возможности центрального процессора компьютера, на отдельное аппаратное обеспечение, первоначально разработанное для повышения производительности конкретных процессов, ускоряет исполнение некоторых функций, и приложение функционирует быстрее и более равномерно.

В «Google Chrome» функция «Аппаратное ускорение» использует возможности процессора («GPU») пользовательского компьютера для решения сложных и требовательных графических задач, таких как воспроизведение видео, игр или других процессов, которые нуждаются в более быстрых математических вычислениях. Отделение определенных задач и перенос нагрузки от их исполнения позволяет основному центральному процессору перенаправить собственные усилия на выполнение остальных задач, в то время как графический процессор непосредственно обрабатывает выделенные процессы, для которых он был разработан.

Теоретически, включение функции «Аппаратное ускорение» на постоянной основе должно снизить общую нагрузку и более сбалансированно использовать возможности интегрированных аппаратных элементов. Но иногда, приложение «Google Chrome» с активной функцией может перестать реагировать на любые команды пользователя, картинка может замереть, возникает непредвиденная ошибка или происходит неожиданный сбой в работе приложения. Поскольку каждый компьютер пользователей индивидуален, разнится внутренними комплектующими и имеет отдельные различия, то проблема с полноценным функционированием «Google Chrome» может быть связана с графическим процессором «GPU» или драйвером, связанным с ним. И если присутствуют обоснованные подозрения, что виновником неполадок является аппаратное ускорение, то лучше всего отключить его и посмотреть, решит ли это возникшую проблему.

Как включить или отключить аппаратное ускорение в «Google Chrome»?

Функция «Аппаратное ускорение» в веб-браузере «Google Chrome» включена по умолчанию для учета возможностей аппаратных элементов компьютера при воспроизводстве соответствующих процессов. Поэтому сначала мы рассмотрим способ ее отключения.

Откройте приложение «Google Chrome» и в правом верхнем углу окна на ленте кнопок управления после адресной строки нажмите на кнопку «Настройка и управление Google Chrome» для отображения всплывающего меню параметров веб-браузера. Затем, в списке представленных вариантов действий, выберите раздел «Настройки». Или введите в адресной строке браузера команду «chrome://settings/» для непосредственного перехода на искомую страницу.

Используя бегунок полосы прокрутки перейдите в самый низ страницы «Настройки», содержащую основные параметры приложения «Google Chrome», и нажмите на кнопку «Дополнительные» для отображения скрытых разделов управления веб-браузером.

Затем, повторно перемещая бегунок, отыщите в представленном списке дополнительных настроек приложения раздел «Система». В строке раздела «Использовать аппаратное ускорение (при наличии)» установите переключатель в положение «Откл.» (отключено). После смены значения переключателя в строке появится кнопка «Перезапустить», нажав на которую пользователи смогут применить установленные изменения.

Предупреждение: Убедитесь, что вы сохранили все, над чем работаете в веб-браузере. «Google Chrome» повторно открывает все вкладки, которые были запущены до перезапуска, но не сохраняет никаких данных, содержащихся в них.

Если необходимо подождать с последующим перезапуском приложения «Google Chrome», чтобы успеть завершить все запущенные задачи, то просто закройте страницу настроек, не нажимая на кнопку «Перезапустить». По окончанию работы, просто закройте веб-браузер, а при следующем запуске приложения «Google Chrome», внесенные изменения будут применены автоматически.

Чтобы убедиться, что функция «Аппаратное ускорение» полностью отключена, введите в адресной строке приложения команду «chrome://gpu/» и нажмите клавишу «Ввод» на клавиатуре. Когда аппаратное ускорение отключено, большинство пунктов в разделе «Состояние графической функции» («Graphics Feature Status») будет иметь соответствующий вид «Только программное обеспечение, аппаратное ускорение отключено» («Software only, hardware acceleration unavailable»).

Для активации функции «Аппаратное ускорение», вернитесь на страницу «Настройки» (например, введите в адресной строке приложения «Google Chrome» команду «chrome://settings/»), откройте дополнительный список параметров, перейдите в раздел «Система» и в строке «Использовать аппаратное ускорение (при наличии)» установите переключатель в положение «Вкл.» (включено). Затем нажмите кнопку «Перезапустить» для применения заданных изменений.

Заключение

Современные персональные компьютерные устройства обладают серьезными возможностями благодаря внедрению и применению высоко скоростных и сверхпроизводительных комплектующих. И современное программное обеспечение, не только операционная система, но и разнообразные сторонние приложения, в полной мере использует доступные возможности компьютеров.

Одним из таких приложений, основная деятельность которого направлена на обеспечение пользователям беспрепятственного доступа в «Интернет» и отображения множественного содержимого разнообразных сетевых ресурсов, является веб-браузер «Google Chrome». В нем по умолчанию активна функция «Аппаратное ускорение», которая задействует для решения определенных задач, связанных с эффективной обработкой и визуализацией графических материалов, возможности процессора («GPU»). И пользователи самостоятельно, в зависимости от своих предпочтений или внешних причин, могут включать или при необходимости отключать функцию «Аппаратное ускорение» простым способом, представленным в данной статье, управляя настройками «Google Chrome» для достижения лучшего результата.

«>

Узнать, какие приложения используют GPU в Windows 10

Одной из наиболее скрытых функций, в недавнем обновлении Windows 10, является возможность проверить, какие приложения используют ваш графический процессор (GPU). Если вы когда-либо открывали диспетчер задач, то наверняка смотрели на использование вашего ЦП, чтобы узнать, какие приложения наиболее грузят ЦП. В последних обновлениях добавлена ​​аналогичная функция, но для графических процессоров GPU. Это помогает понять, насколько интенсивным является ваше программное обеспечение и игры на вашем графическом процессоре, не загружая программное обеспечение сторонних разработчиков. Есть и еще одна интересная функция, которая помогает разгрузить ваш ЦП на GPU. Рекомендую почитать, как выбрать другой GPU для разных приложений в Windows 10.

Почему у меня нет GPU в диспетчере задач?

К сожалению, не все видеокарты смогут предоставить системе Windows статистику, необходимую для чтения графического процессора. Чтобы убедиться, вы можете быстро использовать инструмент диагностики DirectX для проверки этой технологии.

1. Нажмите «Пуск» и в поиске напишите dxdiag для запуска средства диагностики DirectX.
2. Перейдите во вкладку «Экран», справа в графе «драйверы» у вас должна быть модель WDDM больше 2.0 версии для использования GPU графы в диспетчере задач.

Включить графу GPU в диспетчере задач

Чтобы увидеть использование графического процессора для каждого приложения, вам нужно открыть диспетчер задач.

• Нажмите сочетание кнопок Ctrl + Shift + Esc, чтобы открыть диспетчер задач.
• Нажмите правой кнопкой мыши в диспетчере задач на поле пустое «Имя» и отметьте из выпадающего меню GPU. Вы также можете отметить Ядро графического процессора, чтобы видеть, какие программы используют его.
• Теперь в диспетчере задач, справа видна графа GPU и ядро графического процессора.

Просмотр общей производительности графического процессора

Вы можете отслеживать общее использование GPU, чтобы следить за ним при больших нагрузках и анализировать. В этом случае вы можете увидеть все, что вам нужно, на вкладке «Производительность«, выбрав графический процессор.

Каждый элемент графического процессора разбивается на отдельные графики, чтобы дать вам еще больше информации о том, как используется ваш GPU. Если вы хотите изменить отображаемые графики, вы можете щелкнуть маленькую стрелку рядом с названием каждой задачи. На этом экране также отображается версия вашего драйвера и дата, что является хорошей альтернативой использованию DXDiag или диспетчера устройств.

comments powered by HyperComments

Графические процессоры (GPU) для решения IT-задач

Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.

Графические процессоры за последние десять лет сильно изменились. Помимо колоссального прироста производительности, произошло разделение устройств по типу использования. Так, в отдельное направление выделяются видеокарты для домашних игровых систем и установок виртуальной реальности. Появляются мощные узкоспециализированные устройства: для серверных систем одним из ведущих ускорителей является NVIDIA Tesla P100, разработанный именно для промышленного использования в дата-центрах. Помимо GPU активно ведутся исследования в сфере создания нового типа процессоров, имитирующих работу головного мозга. Примером может служить однокристальная платформа Kirin 970 с собственным нейроморфным процессором для задач, связанных с нейронными сетями и распознаванием образов.

Подобная ситуация заставляет задуматься над следующими вопросами:

• Почему сфера анализа данных и машинного обучения стала такой популярной?
• Как графические процессоры стали доминировать на рынке оборудования для интенсивной работы с данными?
• Какие исследования в области анализа данных будут наиболее перспективными в ближайшем будущем?

Попробуем разобраться с этими вопросами по порядку, начиная с первых простых видеопроцессоров и заканчивая современными высокопроизводительными устройствами.

Эпоха GPU

Для начала вспомним, что же такое GPU. Graphics Processing Unit — это графический процессор широко используемый в настольных и серверных системах. Отличительной особенностью этого устройства является ориентированность на массовые параллельные вычисления. В отличие от графических процессоров архитектура другого вычислительного модуля CPU (Central Processor Unit) предназначена для последовательной обработки данных. Если количество ядер в обычном CPU измеряется десятками, то в GPU их счет идет на тысячи, что накладывает ограничения на типы выполняемых команд, однако обеспечивает высокую вычислительную производительность в задачах, включающих параллелизм.

Первые шаги

Развитие видеопроцессоров на ранних этапах было тесно связано с нарастающей потребностью в отдельном вычислительном устройстве для обработки двух и трехмерной графики. До появления отдельных схем видеоконтроллеров в 70-х годах вывод изображения осуществлялся через использование дискретной логики, что сказывалось на увеличенном энергопотреблении и больших размерах печатных плат. Специализированные микросхемы позволили выделить разработку устройств, предназначенных для работы с графикой, в отдельное направление.

Следующим революционным событием стало появление нового класса боле

Что такое майнинг на GPU? Ultimate Guide

GPU-майнинг использует графический процессор игрового компьютера, и его можно использовать для майнинга биткойнов, а также других типов криптовалют, называемых альткойнами. Кроме того, несколько лет назад это был вирусный метод добычи биткойнов, но по сей день в сети все еще витает много шума, который ускользает от мысли, что это все еще жизнеспособный вариант для вас.

В результате спрос на майнинг продолжает расти, что создает большую напряженность между майнерами и геймерами в борьбе за покупку этих типов чипсетов для обработки графики.

Что такое майнинг на GPU? Майнинг на GPU — это процесс решения сложных математических задач для проверки электронных транзакций с использованием компонентов компьютера — в данном случае видеокарты. Участвующие майнеры могут либо создавать цифровые монеты, либо получать плату за свою вычислительную мощность в криптовалюте.

Тем не менее, мир, который вращается вокруг того, что такое Bitcoin Mining в наши дни, стал очень динамичным, и если у вас нет новейших биткойн-майнеров, которые помогут в очень сложном процессе вычислений майнинга криптовалют, вы получите осталось в пыли.Однако это означает, что вы не заработаете никаких денег, но это не значит, что майнинг на видеокарте мертв.

Итак, для основной цели этого руководства я хотел более подробно рассказать о майнинге на GPU и о том, как все это работает, чтобы новые майнеры могли лучше все это почувствовать. К концу этого руководства вы станете профессионалом в понимании сложности майнинга с помощью графического процессора. Однако, прежде чем мы начнем, есть несколько вещей, которые вы должны знать о майнинге на GPU в наши дни. Давайте начнем.

Правда о майнинге биткойнов на GPU в наши дни

В 2013 году майнеры ASIC захватили сцену майнинга биткойнов, в результате чего многие майнеры переключили свои «устаревшие» видеокарты на «альткойны» на основе Scrypt, такие как Litecoin и Dogecoin.Спешка длилась недолго, так как компании также бросились разрабатывать майнеры Scrypt ASIC. В результате альткойны на основе Scrypt упали, испортив рентабельность инвестиций.

Более того, в 2018 году майнинг многих других значимых криптовалют осуществлялся преимущественно с использованием ASIC. Таким образом, любой, кто сегодня занимается майнингом этих монет с использованием графического процессора или процессора, пытается конкурировать с крупными майнинговыми пулами.

Эти типы пулов используют оборудование ASIC, специально настроенное для решения сложных криптографических задач, генерируемых этими алгоритмами майнинга.Так что противостоять им с использованием графического процессора практически бессмысленно и крайне невыгодно. Таким образом, массовый переход майнеров на ASIC легко оправдывается.

ASIC-майнеры созданы исключительно для майнинга и на сегодняшний день считаются одними из самых эффективных типов чипсетов для майнинга. Например, один ASIC-майнер имеет вычислительную мощность, эквивалентную нескольким сотням графических процессоров.

Несмотря на то, что графические процессоры обеспечивают меньшую вычислительную мощность, чем эти более продвинутые майнеры, их все же можно использовать для добычи криптовалют, таких как Ethereum, Zcoin, Grin и Ravencoin, и это лишь некоторые из них.Nvidia и AMD производят самые известные видеокарты для майнинга, поскольку они предлагают практический метод выхода в область майнинга криптовалюты без необходимости тратить кучу денег.

Кроме того, поскольку графические процессоры относительно дешевы, но при этом гибки, вы можете запускать несколько карт на одной материнской плате, одновременно добывая разные криптовалюты. Пользователь также может перенастроить свою машину для хеширования различных монет в зависимости от того, какая монета наиболее эффективна для майнинга в данный момент времени с небольшим временем простоя или проблемами.

В настоящее время графические процессоры стали нормой, когда дело доходит до майнинга в домашних условиях, с тех пор, как процессоры устарели для майнинга криптовалют, таких как биткойн. Начать майнинг на GPU сравнительно просто, особенно если у вас уже есть компьютер с игровой картой. Строительство майнинговой установки — это основные расходы, так как они также могут стоить тысячи долларов, в зависимости от типа майнера, который решит построить.

Что такое майнинг видеокарт?

Прежде чем мы начнем разбирать процесс майнинга на GPU, важно на мгновение объяснить, что такое майнинг криптовалюты.Проще говоря, майнинг относится к методу использования возможностей процессора, графического процессора или ASIC для надежд на хэширование блоков и проверку транзакций в так называемой цепочке блоков, которая является не чем иным, как публичным реестром всех прошлых транзакций.

Видите ли, всякий раз, когда вы начинаете майнинг, ваше оборудование, используемое для майнинга, получает крошечные биты информации из сети блокчейнов, которая затем выполняет процессы. Этот процесс известен как хеширование, и мощность вашего компьютера используется для решения сложных математических задач, что в конечном итоге приносит вам вознаграждение.

Таким образом, майнинг на GPU в этом примере — это средство расчета транзакций и их записи в публичный реестр криптовалют, в котором ведется майнинг, при присоединении их ко всем прошлым транзакциям. Эта запись отключенных транзакций известна как цепочка блоков, поскольку она напоминает цепочку блоков в цифровой форме. Блокчейн помогает подтверждать транзакции для остальной части цепочки как состоявшиеся.

Сколько платят майнерам на GPU?

Майнинг также является инструментом, используемым для распространения новых цифровых валют в сети: майнеры получают компенсацию за любые накопленные транзакционные сборы, а также «бонус» недавно созданных монет за каждый правильно хешированный блок.Это служит двоякой цели.

1. Распределение новых монет децентрализованным образом
2. Мотивация майнеров к обеспечению безопасности сети

По мере того, как все больше пользователей присоединяется к сети, скорость создания блоков увеличивается. По мере увеличения скорости генерации блоков возрастает сложность, чтобы уравновесить этот эффект, который затем может снизить скорость производства блоков. Любые блоки, которые злонамеренные майнеры пытаются создать, но не соответствуют заданной цели сложности, будут отклонены каждым майнером в сети и, таким образом, станут практически бесполезными.

Сложность майнинговой сети любой криптовалюты, добываемой на GPU, является мерой того, насколько сложно решить новый блок, и это сравнивается с самым простым из возможных.

Кроме того, сложность майнинга перенастраивается каждые такое количество блоков, которое варьируется от блокчейна к блокчейну, до значения, которое измеряется в зависимости от того, насколько быстро или медленно генерируется предыдущий набор блоков, учитывая, что все майнили с текущей сложностью. Целью этого является контроль скорости создания новых блоков и предоставление всем майнерам равных возможностей для получения наград за майнинг.Это также гарантирует, что блоки не будут генерироваться быстро, что приведет к инфляции валюты.

На момент написания этой статьи блок Ethereum в настоящее время стоит 2 Eth, что составляет около 360 долларов США. Майнер или пул, который правильно хеширует блок, сначала получает вознаграждение за участие в проверке транзакций в сети. Это то, что платят майнерам.

Почему для майнинга используется графический процессор, а не процессор?

Вначале майнинг с использованием центрального процессора (ЦП) на ноутбуке или настольном компьютере был единственным вариантом майнинга криптовалют и выполнялся с использованием оригинального программного обеспечения для майнинга Сатоши.

Однако на протяжении всего пути к обеспечению безопасности сети биткойнов и зарабатыванию большего количества монет майнеры начали внедрять более быстрое программное и аппаратное обеспечение, и в течение многих лет майнинг с помощью ЦП был относительно тривиальным. В наши дни вы можете веками добывать биткойны, используя процессор вашего ноутбука, не зарабатывая ни единой монеты. Тем не менее, CPU Mining по-прежнему используется в некоторых добываемых криптовалютах.

Проще говоря, графические процессоры намного быстрее и эффективнее для добычи монет, таких как Ehthereum, по сравнению с майнингом с помощью процессора.Архитектура ЦП спроектирована скорее как швейцарский армейский нож со способностью выполнять множество различных задач.

В то время как графические процессоры предназначены в первую очередь для рендеринга графики, что делает их чрезвычайно ограниченными в своих возможностях. Из-за природы своей архитектуры графические процессоры эффективны только для сложных задач, которые могут быть решены с помощью обработки графики, поскольку оборудование можно использовать только определенным образом.

Это то, что делает видеокарты настолько эффективными при решении сложных алгоритмов, необходимых для майнинга криптовалюты, по той же причине, по которой они хороши при рендеринге игр на экране вашего компьютера.Графические процессоры способны выполнять относительно простые вычислительные задачи, но при этом выполнять множество их всех одновременно. И именно мой друг делает их такими подходящими для майнинга криптовалют.

Что такое установка для майнинга на GPU?

В основном установка для майнинга может быть обычным домашним игровым компьютером или сделана специально для майнинга. Вот так; вы можете использовать свой обычный домашний компьютер для майнинга криптовалюты, хотя вы не сможете использовать его для чего-либо еще, пока он хэширует.Создание выделенного сервера — лучший способ добиться максимальной эффективности и прибыли.

Если вы заинтересованы в том, чтобы научиться создавать установку для майнинга на GPU, то в идеале вы захотите построить свою установку с использованием новейшего оборудования для майнинга на GPU, чтобы ваша установка не устарела через несколько лет. Поскольку установки для майнинга на GPU очень похожи на обычный компьютер, для них требуются компьютерные компоненты, такие как видеокарты, материнская плата, ЦП, ОЗУ, блок питания и несколько других компонентов.

Вы даже можете создавать установки для майнинга с несколькими видеокартами и выделенными графическими процессорами.При правильной настройке эти карты могут обеспечить беспрецедентную производительность. Не волнуйтесь, если вы не разбираетесь в компьютерных деталях, поскольку все, что вам нужно сделать, это прыгнуть в наши разногласия, и мы с радостью поможем вам.

Какой графический процессор лучше всего использовать в наши дни?

При выборе лучшего графического процессора для майнинга криптовалюты необходимо учитывать несколько аспектов, но наиболее важным из них является хешрейт. Хотя это должно быть предложено по цене, можно себе позволить, чтобы у вас были хорошие шансы на получение рентабельности инвестиций.Наконец, потребление энергии должно быть достаточно низким, чтобы вы не тратили на электроэнергию больше, чем зарабатываете.

Три фактора, которые следует учитывать при покупке графического процессора для майнинга:

1. Хешрейт (скорость, с которой он может майнить)
2. Цена (должна быть разумная цена, чтобы увидеть рентабельность инвестиций)
3. Энергопотребление (предпочтительно низкая экономия электроэнергии)

Помните, что чем больше электроэнергии требуется графическому процессору, тем дороже он эксплуатируется, что может свести на нет ваши шансы на получение прибыли.Когда дело доходит до того, что лучше, AMD или Nvidia, есть некоторые споры.

В конце концов, лучший графический процессор для майнинга постоянно меняется, поэтому обязательно ознакомьтесь с нашим текущим списком предпочтительных карт для использования.

Монеты для майнинга на GPU

До недавнего времени лучшим ответом на майнинг на GPU всегда был Ethereum. Однако в 2018 году в эту монету вторглись ASIC-майнеры, что делает конкуренцию в поиске блока немного несправедливой.Хорошая новость заключается в том, что в наши дни в сфере крипто-майнинга есть множество других альткойнов, которые можно выбрать для майнинга с помощью графического процессора.

Grin входит в число основных претендентов на получение лучших монет для майнинга на GPU с его уникальным алгоритмом и неограниченным запасом. Эта монета использует протокол Mimble Wimble, который, как говорят, предоставляет равные возможности как для майнеров ASIC, так и для графических процессоров, но при этом является чрезвычайно конфиденциальным, группируя свои транзакции в один вывод. Кроме того, Beam — еще один отличный выбор, так как он имеет те же свойства, что и Grin.

Наконец, я хотел бы упомянуть Ravencoin как еще один лучший выбор, поскольку он недавно принял дополнительные меры для предотвращения майнинга ASIC-майнеров в своей сети. То, что, кажется, привлекает майнеров к Ravencoin, — это тот факт, что он имеет открытый исходный код с большим количеством разработок, аналогичных Биткойну, но с более децентрализованными характеристиками, что создает прекрасные возможности для майнинга на GPU.

Как уже говорилось в начале этого руководства, майнинг биткойнов для биткойнов больше не выгоден из-за быстро растущей сложности майнинга из-за быстрого развития оборудования для майнинга биткойнов.Однако у них есть обходной путь, с помощью которого вы можете зарабатывать биткойны с помощью графического процессора и даже процессора, используя специальные программы для майнинга.

Программное обеспечение для майнинга для майнинга на GPU

Программное обеспечение для майнинга — это то, что заставляет ваш GPU или даже CPU майнить монеты. Без использования программ ваш компьютер или установка были бы бесполезны для майнинга. Это позволяет вам легко контролировать, отслеживать и подключать свою майнинг-установку к сети или пулу добычи монет, чтобы вы могли быстро начать зарабатывать монеты.

По сути, эти программы для майнинга используют вычислительную мощность ваших майнинговых установок / компьютеров и заставляют их работать с хешированием в выбранной вами сети.Кроме того, в наши дни есть программное обеспечение, которое может определить, какая монета будет наиболее прибыльной для добычи в любой момент времени. Это программное обеспечение может избавить вас от догадок, связанных с пониманием того, что вы получаете максимум от своего оборудования.

Сегодняшний список программного обеспечения для майнинга значительно превзошел то, что изначально разработал Сатоши, когда впервые был разработан биткойн-майнинг. На сегодняшний день существует множество способов выбрать программу для начала получения прибыли, причем одни из них будут хорошими, другие — плохими, а некоторые даже промежуточными.

Из всех программ, которые мы рекомендуем в нашем списке программ для майнинга биткойнов, кажется, что одна затмевает их всех. Cudo Miner был недавно разработан с целью сделать майнинг простым вариантом Plug and Play для геймеров и майнеров. Хотя он прост в использовании, он имеет множество расширенных функций, которые будут впечатлены даже профессиональными майнерами.

Разгон майнинга на GPU

Разгон — это способ повысить производительность оборудования для майнинга, а когда дело доходит до майнинга, он действительно помогает увеличить прибыль.Кроме того, это также может быть основной причиной сбоев и зависаний майнинг-фермы, поэтому вам нужно быть осторожным при попытке выполнить это действие.

В основном то, что вы делаете, — это доступ к аппаратному BIOS и настройка его часов, чтобы он мог вычислять больше процессов в секунду. Большинство производителей оборудования предупредят вас, что это приведет к аннулированию любой гарантии, которую они предоставляют. Однако применение умеренного разгона вашего графического процессора может помочь увеличить количество монет, которые вы можете добыть за день, при этом снизив общую мощность графического процессора, чтобы сэкономить на электроэнергии.

Это также может привести к тому, что ваш GPU запустит кулер правильно. Что я действительно хочу здесь подчеркнуть, так это тот факт, что вам понадобится много исследований, если вы не совсем знакомы с процессом этого. Хорошая новость заключается в том, что если вам нужна помощь в этом, вы можете вмешаться в наши разногласия и получить помощь.

Прибыльность майнинга на GPU

К сожалению, когда дело доходит до того, какую прибыль можно получить от майнинга на GPU, короткого простого ответа нет. Как и в случае с любыми другими инвестициями в криптовалюту, у этого есть свой набор рисков.С учетом сказанного, очевидно, что весь смысл майнинга в получении прибыли, но майнинг не всегда прибыльный. Как простое практическое правило, никогда не вкладывайте деньги, которые вы не можете позволить себе потерять.

Причина, по которой непросто спрогнозировать ваш финансовый результат, заключается в том, что существует множество динамично меняющихся факторов. Например, стоимость электроэнергии значительно варьируется от страны к стране, и даже в штатах она может сильно различаться.

Некоторые из других факторов включают цену криптовалюты, которую вы выбираете для майнинга, которая также может значительно меняться от месяца к месяцу.Кроме того, цена, которую вы согласились купить майнинговое оборудование, будет иметь прямое влияние на то, когда вы увидите рентабельность инвестиций.

Хорошая новость в том, что существуют веб-сайты, которые могут дать вам представление о том, что вы потенциально можете сделать, прежде чем вы решите инвестировать в оборудование. На таких сайтах, как whattomine, есть надежные калькуляторы для майнинга, которые могут определять многие вещи, например, какую монету лучше всего майнить с конкретным графическим процессором и какую прибыль вы можете зарабатывать ежедневно с заданным тарифом на электроэнергию и оборудованием.

Хотя я должен сказать, что воспринимайте его проекции с недоверием, поскольку это не точная наука.Вместо этого используйте его в качестве руководства и, возможно, даже сравните статистику с другими сайтами калькуляторов майнинга, такими как coinwarz, чтобы определить маршрут, по которому вы хотите идти.

Часто задаваемые вопросы по майнингу на GPU

Можете ли вы играть и майнить одновременно? Безусловно, вы можете играть и майнить одновременно, хотя это настоятельно не рекомендуется и потенциально может привести к преждевременному износу графического процессора.

Может ли майнинг повредить мой графический процессор? Майнинг с помощью графического процессора по большей части относительно безопасен.Однако их способы, которыми вы можете повредить карту, например, использование слишком высокой настройки разгона или работа в среде с высокими температурами.

Могу ли я купить использованный графический процессор для майнинга? По большей части я видел многочисленные сообщения о том, что майнеры с большим успехом скупали бывшие в употреблении графические процессоры. Просто убедитесь, что вы придерживаетесь более новых выпущенных карт, вы не покупаете устаревшее оборудование.

Заключение

Надеюсь, вам понравилось то, что вы здесь прочитали, и я с нетерпением жду встречи со всеми вами в моем разладе.Помните, что начать майнинг на GPU никогда не поздно. Что касается меня лично, мне очень нравится этот метод майнинга криптовалюты, так как это один из моих любимых способов сделать это. Дело в том, что у майнинга на GPU есть много возможностей заработать, и даже если это не сработает; Я всегда могу продать свои компьютерные комплектующие, чтобы вернуть большую часть своих денег.

Как всегда, ваши отзывы приветствуются, оставив комментарий ниже. Мне искренне нравится слышать от криптоэнтузиастов со всего мира. Удачного майнинга!

.

Обработка графического процессора с помощью Spatial Analyst — ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Spatial Analyst теперь предлагает повышенную производительность за счет использования графического процессора (GPU) для некоторых инструментов. Эта технология использует вычислительную мощность видеокарты в современных компьютерах для повышения производительности определенных операций.

Что такое обработка графическим процессором?

Графический процессор — это аппаратный компонент компьютера, основной целью которого является ускорение рендеринга графики на экране.В последнее время вычислительная мощность графических процессоров была направлена ​​на выполнение общих вычислительных задач.

Для инструментов с ускорением на GPU задача обработки растров направляется на GPU, а не на центральный процессор (CPU). Есть определенные типы операций, которые выигрывают от такого подхода. В этих случаях программное обеспечение делит задачу обработки на множество небольших частей, которые отправляются на GPU для вычисления. Затем графический процессор выполняет параллельные вычисления для всех этих небольших участков с большей скоростью.Полученные данные отправляются обратно, и программное обеспечение собирает отдельные компоненты в окончательный законченный продукт.

Поддерживаемые карты GPU и драйверы

На рынке доступны различные решения для обработки GPU. В настоящее время поддерживаются только графические процессоры NVIDIA с вычислительными возможностями CUDA версии 3.0 или новее. Для доступа к этой возможности в вашей системе должна быть установлена ​​соответствующая карта.

Чтобы проверить типы видеокарт на компьютере под управлением Windows, откройте Диспетчер устройств своей системы и разверните Display Adapters.Здесь перечислены торговые марки и типы вашей видеокарты. Если у вас не указана видеокарта марки NVIDIA, вы не сможете получить доступ к этой возможности, и инструмент будет использовать только ЦП.

Если у вас видеокарта NVIDIA, вам необходимо проверить тип графического процессора, установленного в вашей системе, с помощью панели управления NVIDIA:

1. Щелкните правой кнопкой мыши пустую область рабочего стола. В контекстном меню выберите Панель управления NVIDIA.
2. В окне панели управления перейдите в меню «Справка» и щелкните «Информация о системе».Отображаются все видеокарты NVIDIA, их версии драйверов и другие свойства.

После того, как вы определите тип карты NVIDIA GPU, найдите ее вычислительные возможности CUDA на странице справки NVIDIA для графических процессоров CUDA. В соответствующем разделе найдите конкретную карту графического процессора и обратите внимание на значение вычислительных возможностей, указанное для нее. Он должен быть 3.0 или выше, чтобы инструмент поддерживал его.

Когда карта GPU установлена ​​на машине, она поставляется с драйвером по умолчанию. Перед запуском инструмента анализа, в котором используется графический процессор, необходимо обновить драйверы карты графического процессора до последней доступной версии на странице обновления драйверов NVIDIA.

Конфигурация графического процессора

Инструмент будет использовать только один графический процессор для вычислений. Однако, если на вашем компьютере только один графический процессор, он будет использоваться как для отображения, так и для вычислений. В этом случае во время выполнения инструмента будет выдано предупреждающее сообщение, указывающее, что дисплей может не реагировать. Поэтому для пространственного анализа рекомендуется использовать два графических процессора: один для отображения, а другой для вычислений.

В случае использования нескольких графических процессоров в вашей системе по умолчанию будет использоваться первый графический процессор в режиме драйвера TCC (Tesla Compute Cluster).Если в режиме драйвера TCC нет доступного графического процессора, будет использоваться первый графический процессор (с индексом 0), если не указано иное. Чтобы указать графический процессор или отключить его, см. Следующее:

• Чтобы использовать другой графический процессор, вы можете указать его с помощью переменной системной среды CUDA_VISIBLE_DEVICES. Для этого сначала создайте эту переменную среды, если она еще не существует в вашей системе. Затем установите для него значение индекса (0 для первого, 1 для второго и т. Д.), Которое представляет устройство GPU, которое вы хотите использовать, и перезапустите приложение.
• Если вы не хотите, чтобы анализ использовал какие-либо устройства GPU, установленные в вашей системе, вы можете установить для переменной системной среды CUDA_VISIBLE_DEVICES значение -1 и перезапустить приложение. После этого инструмент будет работать только с центральным процессором.
• Чтобы позволить вашему инструменту снова использовать устройство GPU, либо удалите системную переменную среды CUDA_VISIBLE_DEVICES, либо установите значение этой переменной среды равным значению индекса устройства GPU, которое вы хотите использовать, и перезапустите приложение.

Для получения дополнительной информации о переменной среды CUDA_VISIBLE_DEVICES см. Руководство по программированию CUDA Toolkit.

В следующих подразделах описаны рекомендуемые шаги настройки для достижения оптимального выполнения при использовании возможностей графического процессора.

Установите режим драйвера TCC.

Для графических процессоров NVIDIA графический процессор, используемый для вычислений, должен быть настроен на использование драйвера TCC, а не драйвера модели драйвера дисплея Windows по умолчанию (WDDM). Режим TCC позволяет графическому процессору работать более эффективно.

Чтобы включить режим драйвера TCC, используйте программу управления интерфейсом управления системой NVIDIA, которая обычно находится в папке C: \ Program Files \ NVIDIA Corporation \ NVSMI \ nvidia-smi.exe. Например, команда nvidia-smi -dm 1 -i 2 переключает карту с идентификатором устройства 2 в режим отображения 1 (TCC).

Если вы используете ArcGIS Server, графический процессор, используемый для вычислений, должен находиться в режиме драйвера TCC.

Отключить режим ECC

Отключить режим кода исправления ошибок (ECC) для графического процессора, используемого для вычислений, поскольку он уменьшает доступную на графическом процессоре память.

Чтобы отключить режим ECC, используйте управляющую программу NVIDIA System Management Interface (nvidia-smi), обычно находящуюся в C: \ Program Files \ NVIDIA Corporation \ NVSMI \ nvidia-smi.exe. Например, команда nvidia-smi -e 0 -i 1 должна отключить режим ECC для графического процессора с идентификатором устройства 1.

Увеличить параметр TDR

Если графический процессор, используемый для вычислений, находится в режиме драйвера WDDM, Драйвер устройства отображения Windows может перезагрузить графический процессор, если какое-либо вычисление занимает больше пары секунд.Это называется условием обнаружения и восстановления тайм-аута Windows (TDR). В этом случае инструмент не сможет завершить выполнение, и будет возвращена ошибка графического процессора.

Чтобы избежать этого сценария, вы можете внести изменения в раздел реестра, TdrDelay. Если установить соответствующее значение (например, 60 секунд), будет время для завершения длительной операции до того, как сработает условие TDR. В большинстве систем Windows путь к разделу TdrDelay в реестре — HKEY_LOCAL_MACHINE \ System \ CurrentControlSet \ Control \ GraphicsDrivers.Если ключ TdrDelay не существует, вы должны создать его по этому пути. Обратите внимание, что когда вы создаете или изменяете этот параметр реестра, вы должны сначала сделать резервную копию реестра. Вы должны перезагрузить компьютер, чтобы изменения вступили в силу. В сети разработчиков Microsoft можно найти более подробную информацию о настройке задержки TDR.

Осторожно:

Esri не несет ответственности за какие-либо системные проблемы, которые могут возникнуть в результате неправильного изменения реестра. Обязательно примите соответствующие меры, чтобы убедиться, что у вас есть действительная резервная копия реестра, к которой можно вернуться в случае возникновения каких-либо проблем, или попросите квалифицированного системного аналитика выполнить изменение.

.Документация по развертыванию и управлению графическим процессором

Примечание: установка крутящего момента может быть индивидуализирована. Условные обозначения ресурсов вакансий варьируются от сайта к сайту, и мы ожидаем
что, аналогично, соглашение о включении MPS может варьироваться от сайта к сайту. Обратитесь к системному администратору
чтобы узнать, есть ли у них средства для предоставления MPS от вашего имени.

Возиться с узлами за пределами соглашения об очередях обычно не рекомендуется, поскольку задания обычно отправляются по мере того, как узлы
освобожден, выполнив задания.Можно включить MPS для каждого задания с помощью пролога и эпилога Torque.
для запуска и остановки демона nvidia-cuda-mps-control. В этом примере мы повторно используем параметр «account» для запроса MPS для
задание, так что следующая команда.

qsub -A «MPS = true»…

приведет к тому, что сценарий пролога запустит MPS, как показано:

# Активировать MPS по запросу пользователя

ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ = 2

долларов США

ACCTSTR = 7

долларов США

echo $ ACCTSTR | grep -i «MPS = true»

, если [$? -экв 0]; затем

nvidia-smi -c 3

USERID = ʻid -u $ USER`

экспорт CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0

nvidia-cuda-mps-control -d && echo «Демон управления MPS запущен»

сон 1

echo «start_server -uid $ USERID» | nvidia-cuda-mps-control && echo «Сервер MPS запущен за $ USER»

fi

и сценарий эпилога, останавливающий MPS, как показано:

# Сбросить режим вычислений на значение по умолчанию

nvidia-smi -c 0

# Выйти из cuda MPS, если он работает

пс, доп. | grep nvidia-cuda-mps-control | grep -v grep> / dev / null

, если [$? -экв 0]; затем

эхо выйти | nvidia-cuda-mps-control

fi

# Тест на наличие MPS зомби

пс, доп. | grep nvidia-cuda-mps | grep -v grep> / dev / null

, если [$? -экв 0]; затем

logger «имя хоста», эпилог: MPS отказался завершить работу! Пометка в автономном режиме «

pbsnodes -o -N «Проверка эпилога: MPS не завершил работу» `hostname`

fi

# Проверить работоспособность графического процессора, простая проверка

nvidia-smi> / dev / null

, если [$? -ne 0]; затем

logger «Эпилог` hostname`: GPU не в порядке! Маркировка `hostname` в автономном режиме»

pbsnodes -o -N «Проверка эпилога: сбой nvidia-smi» `hostname`

fi

.