Az összes számítógépes rendszer szíve a CPU vagy központi processzor. Ez az általános célú processzor képes minden feladatra. Ezek bizonyos matematikai számításokra korlátozódnak. A komplex feladatok olyan kombinációkat igényelhetnek, amelyek hosszabb feldolgozási időt eredményeznek. A processzorok gyorsaságának köszönhetően a legtöbb ember nem észlel tényleges lassulást. Számos feladat létezik azonban, ami ténylegesen elcsaphat egy számítógép központi processzorát.
A grafikus kártyák a GPU vagy a grafikus processzoregységgel egyike azon kevés speciális processzoroknak, amelyeket sokan telepítettek számítógépükbe. Ezek a processzorok a 2D és a 3D grafikákhoz kapcsolódó bonyolult számításokat kezelik. Tény, hogy olyan speciálisak lettek, hogy most jobban teszik bizonyos számításokat a központi processzorhoz képest. Emiatt most van olyan mozgás, amely kihasználja a számítógép GPU-ját, hogy kiegészítse a CPU-t, és felgyorsítsa a különböző feladatokat.
Videó gyorsítása
Az első valós alkalmazás, amelyen a GPU-k által tervezett 3D grafika nem volt videó. A nagy felbontású videófolyamokra a tömörített adatok dekódolására van szükség a nagy felbontású képek előállításához. Mind az ATI, mind az NVIDIA olyan szoftverkódot fejlesztett ki, amely lehetővé teszi, hogy a dekódolási folyamatot a grafikus processzor kezelje, ahelyett, hogy a CPU-ra támaszkodna. Ez fontos azok számára, akik számítógépről szeretnék nézni HDTV vagy Blu-ray filmeket a számítógépen. A 4K Video mozgatásával a videó feldolgozásához szükséges feldolgozóerő egyre nagyobb.
Ennek az ágazatnak az a képessége, hogy a grafikus kártya segítséget nyújt a videók átkódolásához egy grafikus formátumból a másikba. Ennek egy példája lehet egy olyan videoforrás, mint például egy videokameraként, amelyet DVD-re írnak. Ehhez a számítógépnek az egyik formátumot kell átvennie, és újra kell megjelennie a másikban. Ez sok számítógépes energiát használ. A grafikus processzor speciális video képességeivel a számítógép gyorsabban tudja befejezni a transzkódolási folyamatot, mint ha csak a CPU-ra támaszkodik.
SETI @ Home
Egy másik korai alkalmazás, amely kihasználja a számítógép GPU által nyújtott extra számítási teljesítményét, a SETI @ Home. Ez egy felosztott elosztott számítógépes alkalmazás, amely lehetővé teszi a rádiójelek elemzését az Extra-Földfelszíni Intelligencia-projekt kereséséhez. A fejlett számítási motorok a GPU-n belül lehetővé teszik számukra, hogy felgyorsítsák az adott idő alatt feldolgozható adatok mennyiségét a CPU-hoz képest. Képesek ezt NVIDIA grafikus kártyákkal a CUDA vagy a Computer Unified Device Architecture használatával, amely a C-kód speciális verziója, amely hozzáférhet az NVIDIA GPU-khez.
Adobe Creative Suite 4
A legfrissebb nagy név alkalmazás, amely kihasználja a GPU gyorsítást, az Adobe Creative Suite. Ez magában foglalja számos Adobe kiemelt termékét, többek között az Acrobat, a Flash Player, a Photoshop CS4 és a Premiere Pro CS4. Lényegében minden olyan számítógép, amely legalább 512 MB videomemóriával rendelkező OpenGL 2.0 grafikus kártyát használ fel az alkalmazások különböző feladatainak felgyorsítására.
Miért kell ezt a képességet hozzáadni az Adobe alkalmazásokhoz? A Photoshop és a Premiere Pro különösen nagyszámú specializált szűrővel rendelkezik, amelyek magas szintű matematikát igényelnek. A GPU használatával a fenti számítások közül többet ki lehet tölteni, így a nagy képek vagy videófolyamok megjelenítési ideje gyorsabban elvégezhető. Néhány felhasználó észre sem veszi a különbséget, míg mások nagy hasznot nyernek az általuk használt feladatoktól és az általuk használt grafikus kártyától függően.
Kriptográfiai bányászat
Valószínűleg hallottál a Bitcoinról, amely virtuális valuta egyik formája. Mindig megvásárolhatja a Bitcoins csere útján a hagyományos pénznemek kereskedelmét, csakúgy, mint a külföldi valuták cseréjét. A virtuális pénznemek megszerzésének másik módja a Cryptocoin Bányászat nevű folyamat. Ami ez, a számítógépet reléként használják a számlázási hash feldolgozásához a tranzakciók kezeléséhez. A CPU ezt egy szinten tudja elvégezni, de egy grafikus kártyán lévő GPU sokkal gyorsabb módszert kínál erre. Ennek eredményeképpen egy GPU-val rendelkező számítógép gyorsabban tud pénzt készíteni, mint egy nélkül.
Mi az OpenCL?
A grafikai kártya használatának leginkább figyelemre méltó fejlesztése a további teljesítményhez az OpenCL vagy az Open Computer Language specifikációinak kiadása. Ez a specifikáció számos speciális számítógépes processzort foglal magában, egy GPU és egy CPU mellett a számítástechnika gyorsítására. Mindenféle alkalmazásban potenciálisan előnyös lehet a párhuzamos számítástechnika a különböző processzorok keverékéből a feldolgozandó adatok mennyiségének növelése érdekében.
Záró gondolatok és következtetések
A speciális processzorok nem újak a számítógépek számára. A grafikus processzorok csak egyike a számítástechnikai világ sikeresebb és széles körben használt elemeinek. A probléma az volt, hogy ezeket a speciális processzorokat könnyen elérhetővé tette a grafikaon kívüli alkalmazásokhoz. Az alkalmazásíróknak minden egyes grafikus processzorhoz kódot kellett írniuk. A GPU-hoz hasonló cikkekhez való hozzáférést biztosító nyílt szabványok megnyomásával a számítógépek egyre inkább kihasználják a grafikus kártyáikat, mint valaha. Talán itt az ideje megváltoztatni a nevet a grafikus processzor egységről az általános processzoregységre.
