Cos'è una GPU? Spiegazione semplice e differenze con la CPU

Cos'è una GPU? Spiegazione semplice e differenze con la CPU

Dalla grafica dei videogiochi all'intelligenza artificiale: tutto quello che devi sapere su un componente hardware sempre più essenziale

Il mondo dell'informatica è ricco di acronimi e termini tecnici che possono confondere chi non è esperto del settore. Uno di questi è sicuramente GPU, un componente hardware di cui si sente parlare sempre più spesso, soprattutto in ambito gaming e tecnologie avanzate. Ma cos'è esattamente una GPU? Serve solo per giocare o ha altre funzioni? E in cosa si differenzia dalla più famosa CPU?

In questo articolo ti spieghiamo tutto quello che c'è da sapere sulle GPU, dalle funzioni base alle applicazioni più avanzate, per aiutarti a comprendere l'importanza di questo componente nella tecnologia moderna.

Cos'è una GPU?

GPU è l'acronimo di Graphics Processing Unit, letteralmente "unità di elaborazione grafica". Si tratta di un processore specializzato, un circuito elettronico progettato specificamente per gestire ed elaborare rapidamente i dati grafici e le operazioni matematiche complesse necessarie per creare immagini e video.

Inizialmente le GPU sono state sviluppate negli anni '90 per accelerare il rendering della grafica 3D nei videogiochi. Il termine "GPU" è stato coniato ufficialmente da NVIDIA nel 1999 con il lancio della scheda grafica GeForce 256. Tuttavia, è interessante notare che il termine “GPU” fu utilizzato per la prima volta da Sony già nel 1994, in occasione del lancio della prima console PlayStation. In quel contesto, indicava un componente chiamato Geometry Transformation Engine (GTE), precursore delle moderne GPU. L'uso del termine da parte di NVIDIA, però, ne sancì la diffusione su larga scala e ne definì in modo più chiaro la funzione come processore grafico programmabile.

Prima della scelta di NVIDIA, in ogni caso, la gestione grafica era affidata principalmente alla CPU o a controller grafici meno specializzati.

Un altro momento fondamentale è stato il rilascio, nel 2006, della piattaforma CUDA da parte di NVIDIA. Si tratta di un ambiente software che ha permesso per la prima volta di programmare le GPU anche per compiti non grafici, aprendo la strada al cosiddetto calcolo parallelo general-purpose (GPGPU). Questa innovazione ha esteso radicalmente l’uso delle GPU a settori come la ricerca scientifica, il machine learning e le simulazioni complesse, rendendo questo componente hardware sempre più potente e versatile.

A cosa serve una GPU?

Le GPU moderne vengono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni, ben oltre l’ambito videoludico per cui erano state inizialmente progettate. Grazie alla loro struttura, riescono a svolgere tante operazioni in parallelo, rendendole molto utili per lavori sempre più complessi: analizziamone alcuni tra i più interessanti.

Videogiochi e rendering grafico

Le GPU sono ancora oggi fondamentali per il rendering grafico nei videogiochi. Consentono la generazione in tempo reale di ambienti 3D complessi, texture dettagliate, ombre realistiche e tecnologie avanzate come ray tracing, mesh shading e tassellazione hardware. Sono il cuore dell’esperienza videoludica moderna, su PC, console e realtà virtuale.

Editing video e modellazione 3D

Numerosi software professionali per l’editing video, il montaggio, la grafica 3D e il disegno tecnico (CAD) sfruttano la GPU per accelerare l’elaborazione dei fotogrammi, la resa degli effetti, la gestione delle timeline complesse e la visualizzazione in tempo reale di modelli tridimensionali.

Intelligenza artificiale e machine learning 

L’addestramento e l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale richiedono una notevole potenza di calcolo. Le GPU, grazie alla loro architettura parallela, sono in grado di eseguire simultaneamente un gran numero di operazioni matematiche, rendendole perfette per il deep learning e l’elaborazione di grandi set di dati. Oggi, per le applicazioni di intelligenza artificiale più avanzate, si utilizzano anche le NPU (Neural Processing Unit), chip specializzati che eseguono reti neurali con grande efficienza energetica e tempi di risposta molto ridotti. Tuttavia, le GPU restano lo standard più diffuso per l’addestramento di modelli complessi e versatili.

Simulazioni scientifiche

Le GPU sono utilizzate in ambiti di ricerca e simulazione avanzata, come la dinamica molecolare, l’astrofisica, le previsioni meteorologiche, la fluidodinamica e la progettazione ingegneristica. Il calcolo parallelo consente di ridurre significativamente i tempi di elaborazione di modelli complessi. In alcuni ambiti altamente specializzati, come l’imaging medico o il controllo industriale, si utilizzano anche gli FPGA (Field Programmable Gate Array), chip configurabili pensati per eseguire operazioni con tempi di risposta estremamente precisi. Tuttavia, per la maggior parte delle simulazioni complesse, le GPU restano la scelta più versatile ed efficace.

Blockchain e criptovalute

Alcuni algoritmi di validazione delle criptovalute, come il proof of work, si basano sulla capacità della GPU di eseguire rapidamente un’enorme quantità di calcoli. Per questo, le GPU sono state per anni la tecnologia di riferimento per il mining di criptovalute, sebbene oggi in parte sostituite da ASIC più specializzati.

Visualizzazione specialistica e applicazioni web

Le GPU trovano applicazione anche nella visualizzazione di dati medici, sismici e industriali, nonché in ambienti web evoluti tramite librerie grafiche come WebGL. La capacità di eseguire rendering in tempo reale consente un’interazione fluida anche in contesti professionali avanzati.

Qual è la differenza tra GPU e CPU?

GPU e CPU non si escludono a vicenda, ma lavorano insieme: la CPU gestisce il funzionamento generale del sistema, mentre la GPU si occupa dei compiti più ripetitivi e pesanti dal punto di vista grafico o matematico. Proviamo a capire meglio in che modo si integrano tra di loro.

CPU: il cervello versatile

La CPU (Central Processing Unit) è il "cervello" del computer, progettata per essere versatile e gestire un'ampia gamma di compiti. Ha pochi core (generalmente da 4 a 24 nei processori consumer) ma molto potenti, in grado di elaborare istruzioni complesse in sequenza con grande velocità.

GPU: il lavoratore parallelo

La GPU invece è progettata per l'elaborazione parallela: dispone di centinaia o migliaia di core più semplici che possono lavorare simultaneamente sullo stesso tipo di operazione. Questo la rende molto più efficiente della CPU quando si tratta di elaborare grandi quantità di dati simili.

Esempio pratico

Per capire meglio, immagina di dover preparare 100 piatti di pasta: possiamo immaginare la CPU come uno chef stellato che li prepara uno alla volta in maniera perfetta, anche se molto velocemente; la GPU invece è l’equivalente di 100 cuochi meno esperti, ma che lavorano contemporaneamente, ognuno sul proprio piatto.

GPU integrate vs GPU dedicate

Non tutte le GPU sono uguali: ne esistono diverse tipologie, pensate per rispondere a esigenze differenti. Alcune sono incorporate direttamente nel processore, altre sono componenti separate e più potenti, pensate per compiti grafici o computazionali più impegnativi. E negli ultimi anni, grazie al cloud computing, si sono diffuse anche le GPU virtuali, che funzionano senza un supporto fisico installato localmente.

GPU integrate (iGPU)

Le GPU integrate sono incorporate direttamente nel processore principale e condividono la memoria di sistema (RAM) con la CPU. Sono:

• Efficienti dal punto di vista energetico
• Economiche (incluse nel prezzo del processore)
• Compatte, ideali per laptop sottili
• Sufficienti per l'uso quotidiano: navigazione web, ufficio, streaming video, gaming leggero
  
  

GPU dedicate (dGPU)

Le GPU dedicate sono componenti separati con la propria memoria video (VRAM) e alimentazione indipendente. Offrono:

• Prestazioni superiori per applicazioni intensive
• Memoria dedicata che non sottrae risorse al sistema
• Supporto per tecnologie avanzate come ray tracing e DLSS
• Possibilità di upgrade nei computer desktop
  
  

Sono necessarie per gaming ad alte prestazioni, editing professionale e applicazioni scientifiche.

La novità: le GPU virtuali (vGPU)

Utilizzate soprattutto nei server e nei servizi cloud, la vGPU è la versione software di una GPU, che può essere condivisa tra più utenti o macchine virtuali. Viene utilizzata per eseguire carichi di lavoro grafici o computazionali su infrastrutture remote, senza bisogno di avere una scheda fisica installata sul proprio dispositivo. È una soluzione sempre più adottata in ambito aziendale, specialmente per applicazioni di intelligenza artificiale, grafica 3D e lavoro collaborativo su piattaforme cloud.

Come capire qual è la GPU del mio PC o notebook

Verificare quale GPU è installata sul proprio dispositivo è semplice e richiede pochi passaggi. Ecco come fare su Windows e su macOS.

Su Windows

Hai a disposizione diversi metodi per scoprire la tua GPU:

Metodo 1 – Task Manager

1. Premi i tasti Ctrl + Shift + Esc per aprire il Task Manager.
2. Vai alla scheda Prestazioni.
3. Seleziona GPU nel menù a sinistra: vedrai il nome della GPU e altre informazioni utili.

Metodo 2 – Impostazioni schermo

1. Fai clic con il tasto destro sul desktop e seleziona Impostazioni schermo.
2. Scorri in basso e clicca su Schermo avanzato.
3. In Informazioni schermo comparirà il nome della GPU in uso.

Metodo 3 – Gestione dispositivi

1. Fai clic con il tasto destro sul menu Start e scegli Gestione dispositivi.
2. Espandi la voce Schede video: qui troverai il nome della GPU installata nel sistema.
   
   

Su Mac

1. Clicca sul menu Apple in alto a sinistra.
2. Seleziona Informazioni su questo Mac.
3. Nella finestra che si apre, accanto a Grafica, troverai il nome della GPU.
   
   

Per ottenere informazioni più approfondite:

1. Dopo aver aperto Informazioni su questo Mac, clicca su Resoconto di sistema.
2. Seleziona la voce Grafica/Monitor per visualizzare i dettagli tecnici relativi alla GPU.

Come scegliere la GPU giusta per le proprie esigenze

La scelta della GPU dipende principalmente dall'uso che bisogna farne: operazioni più complesse richiederanno ovviamente strumenti più potenti e costosi, mentre per un uso quotidiano può essere sufficiente uno strumento più economico.

Approfondiamo alcune distinzioni per orientarsi nella scelta.

Per uso d’ufficio e quotidiano

Una GPU integrata moderna è più che sufficiente per:

• Navigazione web e social media
• Applicazioni Office
• Streaming video (anche 4K)
• Videochiamate
• Gaming occasionale
  
  

Per gaming professionale e creative content

Una GPU dedicata diventa necessaria per:

• Gaming in Full HD o superiore
• Editing video 4K
• Streaming con software come OBS
• Realtà virtuale
• Modellazione 3D
  
  

Fattori tecnici da considerare

• Memoria video (VRAM): 4-8 GB per gaming 1080p, 8-12 GB per 4K
• Consumo energetico (TDP): importante in particolare per laptop e sistemi compatti
• Compatibilità: verificare spazio disponibile nel case e alimentatore adeguato

I KPI da valutare

Quando si confrontano più GPU, è quindi utile considerare alcuni indicatori chiave di prestazione: 

• il numero di frame al secondo (FPS) ottenuto;
• la memoria video (VRAM): una memoria più veloce permette di gestire texture più dettagliate e risoluzioni più elevate;
• l’architettura della GPU: i prodotti più recenti offrono in genere dei miglioramenti in termini di efficienza, compatibilità con nuove tecnologie e supporto per funzionalità come ray tracing o DLSS;
• i risultati dei benchmark, che mettono a confronto diverse schede in condizioni identiche.

Aspetti da considerare quando si sceglie una GPU

Anche se le GPU offrono enormi vantaggi in termini di prestazioni e versatilità, è utile considerare alcuni fattori critici prima dell’acquisto. 

Innanzitutto, si tratta di componenti soggetti a un ciclo di aggiornamento molto rapido: una scheda top di gamma oggi potrebbe diventare obsoleta in pochi anni, man mano che emergono nuovi standard grafici o giochi sempre più esigenti. 

Inoltre, le GPU più potenti richiedono sistemi adeguati per funzionare correttamente: alimentatori con alta capacità (anche oltre i 600 watt), un raffreddamento efficace e, nei desktop, spazio sufficiente nel case. 

Anche i consumi energetici non sono trascurabili e possono incidere sulla bolletta. 

Sul piano economico, le schede grafiche di fascia alta rappresentano un investimento significativo, con prezzi che in alcuni casi superano alcune migliaia di euro. 

Infine, è fondamentale verificare la compatibilità con il proprio sistema, in particolare con schede madri e alimentatori non recenti.

Una GPU adeguata rende l’utilizzo del computer più scorrevole e piacevole, evitando rallentamenti e sfruttando al meglio le applicazioni più moderne. Che tu sia un gamer, un creativo o semplicemente qualcuno che vuole godersi al meglio i propri contenuti multimediali preferiti, comprendere il ruolo delle GPU ti aiuterà a prendere decisioni più consapevoli per il tuo prossimo computer.