ყველა კომპიუტერული სისტემის გული ცენტრალური დამუშავების განყოფილებაშია. ეს ზოგადი დანიშნულების პროცესორი ასრულებს ამოცანების უმეტესობას და შემოიფარგლება ძირითადი მათემატიკური გამოთვლებით. რთულ ამოცანებს შეიძლება დასჭირდეს კომბინაციები, რაც გამოიწვევს დამუშავების უფრო დიდ დროს. თუმცა, მრავალფეროვან დავალებას შეუძლია შეანელოს კომპიუტერის ცენტრალური პროცესორი.
გრაფიკული ბარათები გრაფიკული პროცესორის ერთეულით არის ერთ-ერთი სპეციალიზებული პროცესორი, რომელიც ადამიანებმა დააინსტალირეს თავიანთ კომპიუტერებში. ეს ბარათები ამუშავებს რთულ გამოთვლებს, რომლებიც დაკავშირებულია 2D და 3D გრაფიკასთან. ეს იმდენად სპეციალიზირებულია, რომ გარკვეულ გამოთვლებს უკეთესად აკეთებენ, ვიდრე ცენტრალური პროცესორი.აქ მოცემულია რამდენიმე გზა, თუ როგორ ხდება GPU-ები უფრო მნიშვნელოვანი ვიდრე გრაფიკისთვის.
აჩქარებული ვიდეო
პირველი აპლიკაცია 3D გრაფიკის მიღმა, რომლებთანაც GPU შეიქმნა, არის ვიდეო. მაღალი გარჩევადობის ვიდეო ნაკადები მოითხოვს შეკუმშული მონაცემების გაშიფვრას მაღალი გარჩევადობის გამოსახულების შესაქმნელად. ATI-მ და NVIDIA-მაც შეიმუშავეს პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც გრაფიკულ პროცესორს საშუალებას აძლევს გაუმკლავდეს ამ დეკოდირების პროცესს და არა CPU-ს.
გრაფიკული ბარათი ეხმარება ვიდეოს გადატანას ერთი გრაფიკული ფორმატიდან მეორეზე, მაგალითად, გადაიყვანს ვიდეო კამერის ფაილს ჩასაწერად DVD-ზე. კომპიუტერმა უნდა მიიღოს ერთი ფორმატი და ხელახლა გამოიტანოს მეორე ფორმატში. ეს პროცესი იყენებს უამრავ გამოთვლით ძალას. კომპიუტერს შეუძლია დაასრულოს ტრანსკოდირების პროცესი უფრო სწრაფად, ვიდრე CPU-ზე იყო დამოკიდებული, გრაფიკული პროცესორის ვიდეო შესაძლებლობების გამოყენებით.
ბოლო ხაზი
SETI@Home იყო განაწილებული კომპიუტერული აპლიკაცია, სახელწოდებით დასაკეცი, რომელიც საშუალებას აძლევდა პროექტს ძიება არამიწიერი დაზვერვისთვის გაეანალიზებინა რადიოსიგნალები.მან ასევე ისარგებლა კომპიუტერის GPU-ს მიერ მოწოდებული დამატებითი გამოთვლითი სიმძლავრით. GPU-ში მოწინავე გამომთვლელი ძრავები საშუალებას აძლევდა მას დაეჩქარებინა დამუშავებული მონაცემების რაოდენობა მოცემულ პერიოდში მხოლოდ CPU-ს გამოყენებასთან შედარებით. SETI@Home-ს შეუძლია ამის გაკეთება NVIDIA-ს გრაფიკული ბარათებით CUDA ან Compute Unified Device Architecture-ის გამოყენებით. CUDA არის C კოდის სპეციალიზებული ვერსია, რომელსაც შეუძლია NVIDIA GPU-ებზე წვდომა.
Adobe Creative Suite და Creative Cloud
უახლესი ცნობილი აპლიკაცია, რომელიც ისარგებლებს GPU აჩქარებით, არის Adobe Creative Suite, დაწყებული CS4-ით და გაგრძელდება აპლიკაციების თანამედროვე კომპლექტში. ეს მოიცავს Adobe-ის ბევრ ფლაგმანურ პროდუქტს, მათ შორის Photoshop და Premiere Pro. არსებითად, ნებისმიერი კომპიუტერი, რომელსაც აქვს OpenGL 2.0 გრაფიკული ბარათი, მინიმუმ 512 მბ ვიდეო მეხსიერებით, შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ აპლიკაციებში სხვადასხვა ამოცანების დასაჩქარებლად.
რატომ დაამატოთ ეს შესაძლებლობა Adobe აპლიკაციებს? კერძოდ, Photoshop-სა და Premiere Pro-ს აქვთ დიდი რაოდენობით სპეციალიზებული ფილტრები, რომლებიც საჭიროებენ მაღალი დონის მათემატიკას.დიდი სურათების ან ვიდეო ნაკადების გადაცემის დრო შეიძლება უფრო სწრაფად დასრულდეს GPU-ის გამოყენებით მრავალი ამ გამოთვლების გადმოტვირთვის მიზნით. ზოგიერთმა ადამიანმა შეიძლება შეამჩნიოს განსხვავება, ზოგი კი ხედავს დროის დიდ მოგებას იმის მიხედვით, თუ რა ამოცანებს იყენებს და რა გრაფიკულ ბარათს იყენებს.
ბოლო ხაზი
ვირტუალური ვალუტების შეძენის სტანდარტული მეთოდი არის პროცესი, რომელსაც ეწოდება კრიპტოკოინის მაინინგი. მასში თქვენ იყენებთ თქვენს კომპიუტერს, როგორც რელეს გამოთვლითი ჰეშების დასამუშავებლად ტრანზაქციებთან მუშაობისთვის. CPU-ს შეუძლია ამის გაკეთება ერთ დონეზე. თუმცა, გრაფიკულ ბარათზე GPU გთავაზობთ უფრო სწრაფ მეთოდს. შედეგად, კომპიუტერს GPU-ით შეუძლია უფრო სწრაფად გამოიმუშაოს ვალუტა, ვიდრე ერთი მის გარეშე.
ღიაCL
ყველაზე საყურადღებო განვითარება გრაფიკული ბარათების გამოყენებაში დამატებითი მუშაობისთვის მოდის OpenCL-ის, ანუ Open Computer Language, სპეციფიკაციების გამოშვებით. ეს სპეციფიკაცია აერთიანებს სხვადასხვა სპეციალიზებულ კომპიუტერულ პროცესორებს, გარდა GPU და CPU, გამოთვლების აჩქარებისთვის.ყველა სახის აპლიკაციას შეუძლია პოტენციურად ისარგებლოს სხვადასხვა პროცესორის ნაზავის გამოყენებით დამუშავებული მონაცემების რაოდენობის გასაზრდელად.
რა აკავებს GPU-ებს?
სპეციალიზებული პროცესორები ახალი არაფერია კომპიუტერებისთვის. გრაფიკული პროცესორები ერთ-ერთი ყველაზე წარმატებული და ფართოდ გამოყენებული ელემენტია გამოთვლით სამყაროში. პრობლემა არის ამ სპეციალიზებული პროცესორების ხელმისაწვდომობა აპლიკაციებისთვის, რომლებიც არ არის გრაფიკული. აპლიკაციის დამწერებმა უნდა დაწერონ თითოეული გრაფიკული პროცესორის სპეციფიკური კოდი. თუმცა, უფრო ღია სტანდარტების მოთხოვნით, კომპიუტერები უფრო მეტად გამოიყენებენ თავიანთ გრაფიკულ ბარათებს, ვიდრე ოდესმე.
