Làm thế nào Bộ xử lý đồ họa đang biến thành một bộ xử lý chung
Trái tim của tất cả các hệ thống máy tính đều nằm trong CPU hoặc bộ xử lý trung tâm. Bộ xử lý có mục đích chung này có thể xử lý bất kỳ nhiệm vụ nào. Chúng được giới hạn trong một số tính toán toán học cơ bản nhất định. Các tác vụ phức tạp có thể yêu cầu kết hợp dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn. Nhờ tốc độ xử lý, hầu hết mọi người không nhận thấy bất kỳ sự chậm chạp thực sự nào. Có rất nhiều nhiệm vụ mặc dù thực sự có thể làm hỏng bộ xử lý trung tâm của máy tính.
Card đồ họa với GPU hoặc bộ vi xử lý đồ họa của họ là một trong số ít bộ vi xử lý chuyên dụng mà nhiều người đã cài đặt trong máy tính của họ. Các bộ xử lý này xử lý các phép tính phức tạp liên quan đến đồ họa 2D và 3D. Trong thực tế, họ đã nhận được như vậy chuyên ngành mà bây giờ họ đang tốt hơn tại vẽ một số tính toán so với bộ xử lý trung tâm. Bởi vì điều này, bây giờ có một phong trào đó là lợi dụng GPU của máy tính để bổ sung cho CPU và tăng tốc các nhiệm vụ khác nhau.
Tăng tốc video
Ứng dụng thực sự đầu tiên bên ngoài đồ họa 3D mà GPU được thiết kế để giải quyết là video. Luồng video độ nét cao yêu cầu giải mã dữ liệu nén để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao. Cả ATI và NVIDIA đều phát triển mã phần mềm cho phép quá trình giải mã này được xử lý bởi bộ xử lý đồ họa thay vì dựa vào CPU. Điều này rất quan trọng đối với những người muốn sử dụng máy tính để xem phim HDTV hoặc Blu-ray trên PC. Với việc di chuyển sang 4K Video , sức mạnh xử lý cần thiết để xử lý video sẽ ngày càng lớn hơn.
Kết quả của việc này là khả năng có card đồ họa giúp chuyển mã video từ một định dạng đồ họa sang định dạng đồ họa khác. Một ví dụ về điều này có thể là lấy nguồn video chẳng hạn như từ video cam đang được mã hóa để ghi vào đĩa DVD. Để thực hiện việc này, máy tính phải có một định dạng và hiển thị lại trong một định dạng khác. Điều này sử dụng rất nhiều sức mạnh tính toán. Bằng cách sử dụng các khả năng video đặc biệt của bộ xử lý đồ họa, máy tính có thể hoàn tất quá trình chuyển mã nhanh hơn nếu nó chỉ dựa vào CPU.
Trang chủ SETI & # 64;
Một ứng dụng ban đầu khác để tận dụng sức mạnh tính toán bổ sung do GPU máy tính cung cấp là SETI @ Home. Đây là một ứng dụng máy tính phân tán được gọi là gấp cho phép phân tích các tín hiệu vô tuyến cho dự án Tìm kiếm thông tin bổ sung trên mặt đất. Các công cụ tính toán tiên tiến trong GPU cho phép chúng tăng tốc lượng dữ liệu có thể được xử lý trong một khoảng thời gian nhất định so với chỉ sử dụng CPU. Họ có thể làm điều này với card đồ họa NVIDIA thông qua việc sử dụng CUDA hoặc Kiến trúc thiết bị thống nhất máy tính, là phiên bản chuyên biệt của mã C có thể truy cập GPU NVIDIA.
Adobe Creative Suite 4
Ứng dụng tên tuổi lớn nhất để tận dụng khả năng tăng tốc GPU là Creative Suite của Adobe. Điều này bao gồm một số lượng lớn các sản phẩm hàng đầu của Adobe bao gồm Acrobat, Flash Player , Photoshop CS4 và Premiere Pro CS4. Về cơ bản, bất kỳ máy tính nào có card đồ họa OpenGL 2.0 có ít nhất 512MB bộ nhớ video đều có thể được sử dụng để tăng tốc các tác vụ khác nhau trong các ứng dụng này.
Tại sao thêm khả năng này vào các ứng dụng Adobe? Photoshop và Premiere Pro nói riêng có một số lượng lớn các bộ lọc chuyên biệt yêu cầu toán học cấp cao. Bằng cách sử dụng GPU để giảm tải nhiều tính toán này, thời gian hiển thị cho hình ảnh lớn hoặc luồng video có thể được hoàn thành nhanh hơn. Một số người dùng có thể nhận thấy không có sự khác biệt trong khi những người khác có thể thấy tăng thời gian lớn tùy thuộc vào nhiệm vụ mà họ sử dụng và card đồ họa họ sử dụng.
Khai thác tiền điện tử
Có thể bạn đã nghe nói về Bitcoin vốn là một dạng tiền ảo. Bạn luôn có thể mua Bitcoin thông qua một trao đổi bằng cách giao dịch tiền tệ truyền thống cho nó giống như trao đổi nó cho ngoại tệ. Phương pháp khác để nhận tiền ảo là thông qua một quá trình gọi là Khai thác Cryptocoin . Những gì là nhọt xuống là sử dụng máy tính của bạn như là một relay để xử lý băm tính toán để đối phó với các giao dịch. Một CPU có thể làm điều này ở một mức độ nhưng một GPU trên một card đồ họa cung cấp một phương pháp nhanh hơn nhiều để làm điều này. Kết quả là, một PC có GPU có thể tạo ra tiền tệ nhanh hơn một loại không có nó.
OpenCL
Sự phát triển đáng chú ý nhất trong việc sử dụng một card đồ họa cho hiệu suất bổ sung xuất phát từ việc phát hành gần đây các thông số OpenCL hoặc Open Computer Language. Đặc điểm kỹ thuật này khi được triển khai thực sự sẽ tập hợp nhiều bộ vi xử lý máy tính chuyên dụng cùng với GPU và CPU để tăng tốc tính toán. Khi đặc tả này được phê chuẩn và thực hiện đầy đủ, tất cả các loại ứng dụng có thể có lợi từ máy tính song song từ sự kết hợp của các bộ vi xử lý khác nhau để tăng lượng dữ liệu có thể được xử lý.
Kết luận
Các bộ xử lý chuyên dụng không có gì mới đối với máy tính. Bộ vi xử lý đồ họa chỉ là một trong những mục được sử dụng rộng rãi và được sử dụng rộng rãi trong thế giới máy tính. Vấn đề là làm cho các bộ vi xử lý chuyên biệt này dễ dàng truy cập vào các ứng dụng bên ngoài đồ họa. Các nhà văn ứng dụng cần viết mã cụ thể cho từng bộ xử lý đồ họa. Với việc đẩy các tiêu chuẩn mở hơn để truy cập một mục như GPU, máy tính sẽ sử dụng nhiều hơn card đồ họa của họ hơn bao giờ hết. Có lẽ đã đến lúc phải đổi tên từ bộ vi xử lý đồ họa sang bộ xử lý chung.