Sercem wszystkich systemów komputerowych jest jednostka centralna. Ten procesor ogólnego przeznaczenia obsługuje większość zadań i ogranicza się do podstawowych obliczeń matematycznych. Skomplikowane zadania mogą wymagać kombinacji, które powodują wydłużenie czasu przetwarzania. Jednak różne zadania mogą spowolnić centralny procesor komputera.
Karty graficzne z procesorem graficznym to jeden z wyspecjalizowanych procesorów, które ludzie zainstalowali w swoich komputerach. Karty te obsługują skomplikowane obliczenia związane z grafiką 2D i 3D. Są one tak wyspecjalizowane, że niektóre obliczenia są lepsze niż procesor centralny. Oto kilka sposobów, w jakie procesory graficzne stają się ważne nie tylko w przypadku grafiki.
Przyspieszenie wideo
Pierwszą aplikacją poza grafiką 3D, z którą zaprojektowano procesory graficzne, jest wideo. Strumienie wideo o wysokiej rozdzielczości wymagają dekodowania skompresowanych danych w celu wytworzenia obrazów o wysokiej rozdzielczości. Zarówno ATI, jak i NVIDIA opracowały oprogramowanie, które pozwala procesorowi graficznemu obsługiwać ten proces dekodowania, a nie procesorowi.
Karta graficzna pomaga transkodować wideo z jednego formatu graficznego na inny, na przykład konwertując plik z kamery wideo do nagrania na DVD. Komputer musi przyjąć jeden format i ponownie wyrenderować go w innym formacie. Proces ten zużywa dużo mocy obliczeniowej. Komputer może ukończyć proces transkodowania szybciej, niż gdyby był zależny od procesora, korzystając z możliwości wideo procesora graficznego.
Dolna linia
SETI@Home to rozproszona aplikacja komputerowa zwana składaniem, która umożliwiła projektowi Search for Extra-Terrestrial Intelligence analizę sygnałów radiowych. Skorzystał również z dodatkowej mocy obliczeniowej zapewnianej przez procesor graficzny komputera. Zaawansowane silniki obliczeniowe w GPU pozwoliły na przyspieszenie ilości danych przetwarzanych w danym okresie czasu w porównaniu z wykorzystaniem samego procesora. SETI@Home może to zrobić z kartami graficznymi NVIDIA przy użyciu CUDA lub Compute Unified Device Architecture. CUDA to wyspecjalizowana wersja kodu C, która może uzyskać dostęp do procesorów graficznych NVIDIA.
Adobe Creative Suite i Creative Cloud
Najnowszą znaną aplikacją korzystającą z akceleracji GPU jest pakiet Adobe Creative Suite, począwszy od CS4 i kontynuując przez nowoczesny pakiet aplikacji. Obejmuje to wiele flagowych produktów Adobe, w tym Photoshop i Premiere Pro. Zasadniczo każdy komputer z kartą graficzną OpenGL 2.0 z co najmniej 512 MB pamięci wideo może być użyty do przyspieszenia różnych zadań w tych aplikacjach.
Dlaczego dodać tę funkcję do aplikacji firmy Adobe? W szczególności Photoshop i Premiere Pro mają dużą liczbę wyspecjalizowanych filtrów, które wymagają matematyki wysokiego poziomu. Czas renderowania dużych obrazów lub strumieni wideo można skrócić, używając procesora GPU do odciążenia wielu z tych obliczeń. Niektórzy ludzie mogą nie zauważyć różnicy, podczas gdy inni widzą duże zyski czasu w zależności od tego, jakich zadań używają i używanej karty graficznej.
Dolna linia
Standardową metodą pozyskiwania wirtualnych walut jest proces zwany kopaniem kryptowalut. W nim używasz komputera jako przekaźnika do przetwarzania skrótów obliczeniowych do obsługi transakcji. Procesor może to zrobić na jednym poziomie. Jednak GPU na karcie graficznej oferuje szybszą metodę. W rezultacie komputer z procesorem graficznym może generować walutę szybciej niż komputer bez niego.
OpenCL
Najbardziej godny uwagi rozwój w zakresie wykorzystania kart graficznych w celu zwiększenia wydajności pojawił się wraz z wydaniem specyfikacji OpenCL lub Open Computer Language. Ta specyfikacja łączy szereg wyspecjalizowanych procesorów komputerowych, oprócz procesora graficznego i procesora, w celu przyspieszenia obliczeń. Wszelkiego rodzaju aplikacje mogą potencjalnie skorzystać na wykorzystaniu kombinacji różnych procesorów w celu zwiększenia ilości przetwarzanych danych.
Co powstrzymuje GPU?
Procesory specjalistyczne nie są niczym nowym dla komputerów. Procesory graficzne to jedne z bardziej udanych i powszechnie używanych produktów w świecie komputerów. Problem polega na tym, że te wyspecjalizowane procesory są dostępne dla aplikacji poza grafiką. Twórcy aplikacji muszą napisać kod specyficzny dla każdego procesora graficznego. Jednak wraz z naciskiem na bardziej otwarte standardy, komputery będą wykorzystywać swoje karty graficzne w większym stopniu niż kiedykolwiek wcześniej.
