לב כל מערכות המחשוב נמצא ביחידת העיבוד המרכזית. מעבד זה למטרות כלליות מטפל ברוב המשימות ומוגבל לחישובים מתמטיים בסיסיים. משימות מסובכות עשויות לדרוש שילובים שגורמים לזמן עיבוד ארוך יותר. עם זאת, מגוון משימות עשויות להאט את המעבד המרכזי של המחשב.
כרטיסי גרפיקה עם יחידת מעבד גרפי הם אחד המעבדים המיוחדים שאנשים התקינו במחשבים שלהם. כרטיסים אלו מטפלים בחישובים מסובכים הקשורים לגרפיקה דו-ממדית ותלת-ממדית. אלה כל כך מיוחדים שהם הופכים חישובים מסוימים לטובים יותר מהמעבד המרכזי.הנה כמה מהדרכים שבהן מעבדי GPU הופכים חשובים ליותר מאשר גרפיקה.
סרטון מאיץ
היישום הראשון מחוץ לגרפיקה תלת-ממדית שמעבדי GPU תוכננו להתמודד איתו הוא וידאו. זרמי וידאו בחדות גבוהה דורשים פענוח של נתונים דחוסים כדי להפיק תמונות ברזולוציה גבוהה. גם ATI וגם NVIDIA פיתחו תוכנה המאפשרת למעבד הגרפי לטפל בתהליך הפענוח הזה ולא במעבד.
הכרטיס הגרפי עוזר להמיר וידאו מפורמט גרפי אחד לאחר, למשל, המרת קובץ מצלמת וידאו לצריבה ל-DVD. המחשב חייב לקחת את הפורמט האחד ולעבד אותו מחדש בפורמט השני. תהליך זה משתמש בכוח מחשוב רב. המחשב יכול להשלים את תהליך הקידוד מהר יותר מאשר אם היה מסתמך על המעבד על ידי שימוש ביכולות הווידאו של המעבד הגרפי.
שורה התחתונה
SETI@Home היה יישום מחשב מבוזר בשם קיפול שאפשר לפרויקט Search for Extra-Terrestrial Intelligence לנתח אותות רדיו.הוא גם ניצל את כוח המחשוב הנוסף שמספק ה-GPU של המחשב. מנועי החישוב המתקדמים בתוך ה-GPU אפשרו לו להאיץ את כמות הנתונים המעובדים בפרק זמן נתון בהשוואה לשימוש במעבד בלבד. SETI@Home יכול לעשות זאת עם כרטיסי המסך של NVIDIA באמצעות CUDA או Compute Unified Device Architecture. CUDA היא גרסה מיוחדת של קוד C שיכולה לגשת למעבדי NVIDIA GPU.
Adobe Creative Suite ו-Creative Cloud
יישום השם הגדול האחרון לניצול האצת GPU הוא Adobe Creative Suite, החל מ-CS4 וממשיך בחבילת היישומים המודרנית. זה כולל רבים ממוצרי הדגל של Adobe כולל Photoshop ו-Premiere Pro. בעיקרון, כל מחשב עם כרטיס גרפי OpenGL 2.0 עם לפחות 512 MB של זיכרון וידאו יכול לשמש כדי להאיץ משימות שונות בתוך יישומים אלה.
למה להוסיף את היכולת הזו ליישומי Adobe? לפוטושופ ול-Premiere Pro, בפרט, יש מספר רב של מסננים מיוחדים הדורשים מתמטיקה ברמה גבוהה.ניתן להשלים את זמן העיבוד של תמונות גדולות או זרמי וידאו מהר יותר על ידי שימוש ב-GPU כדי להוריד רבים מהחישובים הללו. ייתכן שחלק מהאנשים לא יבחינו בהבדל, בעוד שאחרים רואים רווח גדול בזמן תלוי במשימות שהם משתמשים ובכרטיס המסך שבו הם משתמשים.
שורה התחתונה
השיטה הסטנדרטית לרכישת מטבעות וירטואליים היא באמצעות תהליך הנקרא כריית cryptocoin. בו, אתה משתמש במחשב שלך כממסר לעיבוד גיבוב חישובים לטיפול בעסקאות. מעבד יכול לעשות זאת ברמה אחת. עם זאת, GPU בכרטיס מסך מציע שיטה מהירה יותר. כתוצאה מכך, מחשב עם GPU יכול לייצר מטבע מהר יותר מאשר אחד בלעדיו.
OpenCL
הפיתוח הכי ראוי לציון בשימוש בכרטיסים גרפיים לביצועים נוספים מגיע עם שחרורו של מפרטי OpenCL, או Open Computer Language. מפרט זה מרכז מגוון של מעבדי מחשב מיוחדים בנוסף ל-GPU ו-CPU להאצת המחשוב.כל מיני יישומים עשויים להפיק תועלת משימוש בשילוב של מעבדים שונים כדי להגדיל את כמות הנתונים המעובדים.
מה מחזיק מעבדי GPU בחזרה?
מעבדים מיוחדים אינם דבר חדש במחשבים. מעבדים גרפיים הם אחד הפריטים המוצלחים והנפוצים יותר בעולם המחשוב. הבעיה היא הפיכת המעבדים המיוחדים הללו לנגישים ליישומים מחוץ לגרפיקה. כותבי יישומים צריכים לכתוב קוד ספציפי לכל מעבד גרפי. עם זאת, עם הדחיפה לסטנדרטים פתוחים יותר, מחשבים יפיקו יותר שימוש מכרטיסי המסך שלהם מאי פעם.
