Cum procesorul grafic se transformă într-un procesor general
Inima tuturor sistemelor informatice se află la nivelul procesorului sau al unității centrale de procesare. Acest procesor cu scop general se poate ocupa doar de orice sarcină. Acestea sunt limitate la anumite calcule matematice de bază. Sarcinile complicate pot necesita combinații care au ca rezultat un timp de procesare mai lung. Datorită vitezei procesoarelor, majoritatea oamenilor nu observă nicio încetinire reală. Există o varietate de sarcini, deși acest lucru poate într-adevăr bogăta un procesor central al unui computer.
Placile grafice cu GPU-ul sau unitatea de procesare grafica sunt unul dintre putinele procesoare specializate pe care multi oameni le-au instalat in calculatoarele lor. Aceste procesoare se ocupă de calcule complicate legate de grafica 2D și 3D. De fapt, ei au devenit atât de specializați încât acum sunt mai buni să facă anumite calcule comparativ cu procesorul central. Din acest motiv, există acum o mișcare care profită de GPU-ul unui computer pentru a suplimenta un CPU și pentru a accelera diferite sarcini.
Accelerarea video
Prima aplicație reală în afara graficelor 3D pe care GPU-urile au fost proiectate să le trateze a fost video. Filmele video de înaltă definiție necesită decodificarea datelor comprimate pentru a produce imagini de înaltă rezoluție. Atât ATI, cât și NVIDIA au elaborat un cod de software care permite procesarea acestui proces de decodare să fie tratată de procesorul grafic, și nu să se bazeze pe CPU. Acest lucru este important pentru cei care doresc să utilizeze un computer pentru a viziona filme HDTV sau Blu-ray pe un PC. Odată cu trecerea la 4K Video , puterea de procesare necesară pentru a face față videoclipului devine tot mai mare.
Oprirea acestui lucru este capacitatea de a avea cardul grafic să ajute transcodarea unui video de la un format grafic la altul. Un exemplu de acest lucru ar putea fi să luați o sursă video, cum ar fi de la o cameră video care este codificată pentru a fi arsă pe un DVD. Pentru a face acest lucru, calculatorul trebuie să ia același format și să îl redea în celălalt. Aceasta utilizează o mulțime de putere de calcul. Folosind capabilitățile video speciale ale procesorului grafic, computerul poate finaliza procesul de transcodificare mai repede decât dacă se bazează doar pe CPU.
SETI & # 64; Acasă
O altă aplicație timpurie pentru a profita de puterea suplimentară de calcul oferită de un GPU pentru calculatoare este SETI @ Home. Aceasta este o aplicație distribuită de calculatoare denumită pliere care permite analizarea semnalelor radio pentru proiectul Search for Extra Terrestrial Intelligence. Motoarele avansate de calcul din GPU le permit să accelereze cantitatea de date care pot fi procesate într-o anumită perioadă de timp, comparativ cu utilizarea doar a procesorului. Acestea sunt capabile să facă acest lucru cu plăcile grafice NVIDIA prin utilizarea CUDA sau Computer Unified Device Architecture, care este o versiune specializată a codului C care poate accesa unitățile de procesare grafică NVIDIA.
Adobe Creative Suite 4
Cea mai recentă aplicație de nume mare pentru a profita de accelerarea GPU-ului este Adobe Creative Suite. Aceasta include un număr mare de produse de bază ale Adobe, inclusiv Acrobat, Flash Player , Photoshop CS4 și Premiere Pro CS4. În esență, orice computer cu o placă grafică OpenGL 2.0 cu cel puțin 512 MB de memorie video poate fi utilizat pentru a accelera diverse sarcini în cadrul acestor aplicații.
De ce adăugați această capacitate aplicațiilor Adobe? Photoshop și Premiere Pro au în special un număr mare de filtre specializate care necesită matematică la nivel înalt. Folosind GPU pentru a descărca multe dintre aceste calcule, timpul de redare pentru imagini mari sau fluxuri video poate fi finalizat mai repede. Unii utilizatori pot observa diferențe, în timp ce alții pot vedea câștiguri mari în funcție de sarcinile pe care le utilizează și de placile grafice pe care le folosesc.
Cryptocurrency Mining
Probabil ați auzit de Bitcoin, care este o formă de monedă virtuală. Puteți oricând să achiziționați Bitcoins printr-un schimb prin tranzacționarea monedelor tradiționale pentru acesta, la fel ca schimbul pentru valută străină. Cealaltă metodă de obținere a monedelor virtuale este printr-un proces numit " Cryptocoin Mining" . Ceea ce se reduce la utilizarea computerului este ca un releu pentru procesarea hash-urilor de calcul pentru a face față tranzacțiilor. Un CPU poate face acest lucru la un nivel, dar un GPU pe o placă grafică oferă o metodă mult mai rapidă de a face acest lucru. Ca rezultat, un PC cu un GPU poate genera o monedă mai rapidă decât una fără ea.
OpenCL
Cea mai remarcabilă evoluție în utilizarea unei plăci grafice pentru performanță suplimentară provine din lansarea recentă a specificațiilor OpenCL sau Open Computer Language. Această specificație, odată implementată, va trage împreună o gamă largă de procesoare de calculator specializate, pe lângă GPU și CPU pentru accelerarea calculului. Odată ce această specificație este complet ratificată și implementată, toate tipurile de aplicații pot beneficia de calculul paralel din mixul de procesoare diferite pentru a mări cantitatea de date care pot fi procesate.
concluzii
Procesoarele specializate nu sunt nimic nou pentru computere. Procesoarele grafice sunt doar unul dintre cele mai reușite și mai utilizate elemente din lumea calculatoarelor. Problema a fost ca aceste procesoare specializate să fie ușor accesibile aplicațiilor din afara graficii. Scriitorii de aplicații au nevoie să scrie coduri specifice fiecărui procesor grafic. Odată cu apariția unor standarde mai deschise pentru accesarea unui element ca un GPU, computerele vor folosi mai mult din cardurile grafice decât oricând. Poate că este timpul chiar să schimbăm numele de la unitate de procesor grafic la unitate de procesor generală.