El cor de tots els sistemes informàtics rau en la unitat central de processament. Aquest processador de propòsit general gestiona la majoria de tasques i es limita als càlculs matemàtics bàsics. Les tasques complicades poden requerir combinacions que es tradueixin en un temps de processament més llarg. Tot i això, diverses tasques poden alentir el processador central d'un ordinador.
Les targetes gràfiques amb una unitat de processador gràfic són un dels processadors especialitzats que la gent ha instal·lat als seus ordinadors. Aquestes targetes gestionen càlculs complicats relacionats amb gràfics 2D i 3D. Aquests són tan especialitzats que fan certs càlculs millor que el processador central. Aquestes són algunes de les maneres en què les GPU s'estan tornant importants per a més que els gràfics.
Vídeo d'acceleració
La primera aplicació fora dels gràfics 3D amb què es van dissenyar les GPU és el vídeo. Els fluxos de vídeo d' alta definició requereixen la descodificació de dades comprimides per produir imatges d' alta resolució. Tant ATI com NVIDIA van desenvolupar programari que permet al processador gràfic gestionar aquest procés de descodificació en lloc de la CPU.
La targeta gràfica ajuda a transcodificar el vídeo d'un format de gràfic a un altre, per exemple, convertint un fitxer de càmera de vídeo per gravar-lo en un DVD. L'ordinador ha de prendre un format i tornar-lo a renderitzar en l' altre format. Aquest procés utilitza molta potència de càlcul. L'ordinador pot completar el procés de transcodificació més ràpid que si confiés en la CPU mitjançant les capacitats de vídeo del processador de gràfics.
Conclusió
SETI@Home era una aplicació informàtica distribuïda anomenada folding que permetia al projecte Search for Extra-Terrestrial Intelligence analitzar senyals de ràdio. També va aprofitar la potència informàtica addicional que proporciona la GPU d'un ordinador. Els motors de càlcul avançats dins de la GPU li van permetre accelerar la quantitat de dades processades en un període de temps determinat en comparació amb l'ús de només la CPU. SETI@Home podria fer-ho amb les targetes gràfiques NVIDIA mitjançant CUDA o Compute Unified Device Architecture. CUDA és una versió especialitzada del codi C que pot accedir a les GPU de NVIDIA.
Adobe Creative Suite i Creative Cloud
La darrera aplicació de renom per aprofitar l'acceleració de la GPU és Adobe Creative Suite, començant per CS4 i continuant amb la suite moderna d'aplicacions. Això inclou molts dels productes emblemàtics d'Adobe, com ara Photoshop i Premiere Pro. Bàsicament, qualsevol ordinador amb una targeta gràfica OpenGL 2.0 amb almenys 512 MB de memòria de vídeo es pot utilitzar per accelerar diverses tasques dins d'aquestes aplicacions.
Per què afegir aquesta capacitat a les aplicacions d'Adobe? Photoshop i Premiere Pro, en particular, tenen un gran nombre de filtres especialitzats que requereixen matemàtiques d' alt nivell. El temps de renderització d'imatges grans o fluxos de vídeo es pot completar més ràpidament utilitzant la GPU per descarregar molts d'aquests càlculs. És possible que algunes persones no notin cap diferència, mentre que altres veuen grans guanys de temps en funció de les tasques que utilitzin i de la targeta gràfica que utilitzin.
Conclusió
El mètode estàndard per adquirir monedes virtuals és mitjançant un procés anomenat mineria de criptomonedes. En ell, feu servir el vostre ordinador com a relé per processar hash de càlcul per tractar transaccions. Una CPU pot fer-ho a un nivell. Tanmateix, una GPU en una targeta gràfica ofereix un mètode més ràpid. Com a resultat, un ordinador amb una GPU pot generar moneda més ràpidament que un sense ella.
OpenCL
El desenvolupament més destacat en l'ús de targetes gràfiques per obtenir un rendiment addicional ve amb el llançament de les especificacions OpenCL, o Open Computer Language. Aquesta especificació reuneix una varietat de processadors informàtics especialitzats a més d'una GPU i una CPU per accelerar la informàtica. Tot tipus d'aplicacions poden beneficiar-se d'utilitzar una combinació de processadors diferents per augmentar la quantitat de dades que es processen.
Què reté les GPU?
Els processadors especialitzats no són res de nou per als ordinadors. Els processadors gràfics són un dels elements més reeixits i utilitzats en el món de la informàtica. El problema és fer que aquests processadors especialitzats siguin accessibles per a aplicacions fora dels gràfics. Els escriptors d'aplicacions han d'escriure codi específic per a cada processador gràfic. Tanmateix, amb l'impuls d'estàndards més oberts, els ordinadors faran més ús de les seves targetes gràfiques que mai.
