Inima tuturor sistemelor informatice se află în unitatea centrală de procesare. Acest procesor de uz general se ocupă de majoritatea sarcinilor și este limitat la calcule matematice de bază. Sarcinile complicate pot necesita combinații care au ca rezultat un timp de procesare mai lung. Totuși, o varietate de sarcini pot încetini procesorul central al unui computer.
Plăcile grafice cu o unitate de procesor grafic sunt unul dintre procesoarele specializate pe care oamenii le-au instalat în computerele lor. Aceste carduri gestionează calcule complicate legate de grafica 2D și 3D. Acestea sunt atât de specializate încât fac anumite calcule mai bune decât procesorul central. Iată câteva dintre modalitățile prin care GPU-urile devin importante pentru mai mult decât pentru grafică.
Video de accelerare
Prima aplicație în afara graficii 3D cu care GPU-urile au fost concepute pentru a se ocupa este video. Fluxurile video de în altă definiție necesită decodarea datelor comprimate pentru a produce imagini de în altă rezoluție. Atât ATI, cât și NVIDIA au dezvoltat software care permite procesorului grafic să gestioneze acest proces de decodare, mai degrabă decât CPU-ului.
Placa grafică ajută la transcodarea videoclipurilor dintr-un format grafic în altul, de exemplu, conversia unui fișier de cameră video pentru inscripționare pe un DVD. Computerul trebuie să ia un format și să îl redeze din nou în celăl alt format. Acest proces folosește multă putere de calcul. Computerul poate finaliza procesul de transcodare mai repede decât dacă s-ar baza pe procesor utilizând capacitățile video ale procesorului grafic.
Linia de bază
SETI@Home a fost o aplicație computerizată distribuită numită pliare care a permis proiectului Search for Extra-Terrestrial Intelligence să analizeze semnalele radio. De asemenea, a profitat de puterea de calcul suplimentară oferită de GPU-ul unui computer. Motoarele de calcul avansate din cadrul GPU-ului i-au permis să accelereze cantitatea de date procesate într-o anumită perioadă de timp în comparație cu utilizarea doar a procesorului. SETI@Home ar putea face acest lucru cu plăcile grafice NVIDIA utilizând CUDA sau Compute Unified Device Architecture. CUDA este o versiune specializată a codului C care poate accesa GPU-uri NVIDIA.
Adobe Creative Suite și Creative Cloud
Cea mai recentă aplicație de renume care profită de accelerarea GPU este Adobe Creative Suite, începând cu CS4 și continuând prin suita modernă de aplicații. Aceasta include multe dintre produsele emblematice Adobe, inclusiv Photoshop și Premiere Pro. În esență, orice computer cu o placă grafică OpenGL 2.0 cu cel puțin 512 MB de memorie video poate fi folosit pentru a accelera diverse sarcini în cadrul acestor aplicații.
De ce să adăugați această capacitate la aplicațiile Adobe? Photoshop și Premiere Pro, în special, au un număr mare de filtre specializate care necesită matematică de nivel în alt. Timpul de randare pentru imagini mari sau fluxuri video poate fi completat mai rapid folosind GPU pentru a descărca multe dintre aceste calcule. Unii oameni pot observa nicio diferență, în timp ce alții văd câștiguri mari de timp în funcție de sarcinile pe care le folosesc și de placa grafică pe care o folosesc.
Linia de bază
Metoda standard de achiziție a monedelor virtuale este printr-un proces numit mining criptomonede. În acesta, vă folosiți computerul ca un releu pentru procesarea hash-urilor de calcul pentru tratarea tranzacțiilor. Un procesor poate face acest lucru la un nivel. Cu toate acestea, un GPU pe o placă grafică oferă o metodă mai rapidă. Drept urmare, un computer cu un GPU poate genera monedă mai rapid decât unul fără acesta.
OpenCL
Cea mai remarcabilă dezvoltare în utilizarea plăcilor grafice pentru performanțe suplimentare vine odată cu lansarea specificațiilor OpenCL sau Open Computer Language. Această specificație reunește o varietate de procesoare de computer specializate, pe lângă un GPU și un procesor pentru accelerarea calculului. Tot felul de aplicații pot beneficia de utilizarea unui amestec de procesoare diferite pentru a crește cantitatea de date care sunt procesate.
Ce rețin GPU-urile?
Procesoarele specializate nu sunt o noutate pentru computere. Procesoarele grafice sunt unul dintre articolele cele mai de succes și mai utilizate pe scară largă în lumea computerelor. Problema este ca aceste procesoare specializate să fie accesibile pentru aplicațiile din afara graficii. Scriitorii de aplicații trebuie să scrie cod specific fiecărui procesor grafic. Cu toate acestea, odată cu impulsul pentru standarde mai deschise, computerele vor folosi mai mult plăcile lor grafice decât oricând.
