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3Dグラフィックス以上のグラフィックスカードの使用

すべてのコンピュータシステムの心臓部は、 中央処理装置. この汎用プロセッサはほとんどのタスクを処理し、基本的な数学的計算に制限されています。 複雑なタスクでは、組み合わせが必要になる場合があり、その結果、処理時間が長くなります。 ただし、さまざまなタスクによって、コンピューターの中央処理装置の速度が低下する可能性があります。

グラフィックカード グラフィックプロセッサユニットを備えたものは、人々が持っている特殊なプロセッサの1つです インストール済み 彼らのコンピューターで。 これらのカードは、2Dおよび3Dグラフィックスに関連する複雑な計算を処理します。 これらは非常に特殊化されているため、特定の計算を中央処理装置よりも優れたものにします。 ここでは、GPUがグラフィックス以上に重要になっているいくつかの方法を紹介します。

グラフィックカードの列が並んでいます
South_agency /ゲッティイメージズ

ビデオの加速

GPUが処理するように設計された3Dグラフィックス以外の最初のアプリケーションはビデオです。 高解像度ビデオストリームでは、高解像度の画像を生成するために圧縮データをデコードする必要があります。 ATIと NVIDIA グラフィックプロセッサがCPUではなくこのデコードプロセスを処理できるようにするソフトウェアを開発しました。

グラフィックカードは、ビデオをあるグラフィック形式から別のグラフィック形式にトランスコードするのに役立ちます。たとえば、ビデオカメラファイルをDVDに書き込むために変換します。 コンピューターは、一方の形式を使用して、もう一方の形式で再レンダリングする必要があります。 このプロセスは、多くの計算能力を使用します。 コンピュータは、グラフィックプロセッサのビデオ機能を使用することにより、CPUに依存する場合よりも速くトランスコーディングプロセスを完了することができます。

SETI @ Home

SETI @ Home は、地球外知的生命体探査プロジェクトが無線信号を分析できるようにする、折りたたみと呼ばれる分散コンピュータアプリケーションでした。 また、コンピューターのGPUによって提供される追加の計算能力を利用しました。 GPU内の高度な計算エンジンにより、CPUのみを使用する場合と比較して、特定の期間に処理されるデータの量を高速化できました。 SETI @ Homeは、NVIDIAグラフィックカードを使用してこれを行うことができます

CUDA またはComputeUnified DeviceArchitecture。 CUDAは、NVIDIAGPUにアクセスできるCコードの特殊バージョンです。

Adobe CreativeSuiteとCreativeCloud

GPUアクセラレーションを活用する最新の有名なアプリケーションは、CS4から始まり、最新のアプリケーションスイートまで続くAdobe CreativeSuiteです。 これには、PhotoshopやPremiereProなどのアドビの主力製品の多くが含まれます。 基本的に、512MB以上のビデオメモリを搭載したOpenGL2.0グラフィックカードを搭載したコンピュータは、これらのアプリケーション内のさまざまなタスクを高速化するために使用できます。

なぜこの機能をAdobeアプリケーションに追加するのですか？ 特に、PhotoshopとPremiere Proには、高レベルの数学を必要とする多数の特殊なフィルターがあります。 GPUを使用してこれらの計算の多くをオフロードすることにより、大きな画像またはビデオストリームのレンダリング時間をより速く完了することができます。 違いに気付かない人もいれば、使用するタスクや使用するグラフィックカードによっては大幅な時間の増加が見られる人もいます。

暗号通貨マイニング

仮想通貨を取得する標準的な方法は、 クリプトコインマイニング. その中で、トランザクションを処理するための計算ハッシュを処理するためのリレーとしてコンピューターを使用します。 CPUはこれを1つのレベルで実行できます。 ただし、グラフィックカードのGPUはより高速な方法を提供します。 その結果、GPUを搭載したPCは、GPUを搭載していないPCよりも速く通貨を生成できます。

OpenCL

追加のパフォーマンスのためのグラフィックカードの使用における最も注目すべき開発は、のリリースに伴います。 OpenCL、またはOpen Computer Language、仕様。 この仕様は、コンピューティングを高速化するためのGPUとCPUに加えて、さまざまな特殊なコンピュータープロセッサをまとめたものです。 あらゆる種類のアプリケーションは、処理されるデータの量を増やすために異なるプロセッサを組み合わせて使用​​することで潜在的に利益を得ることができます。

GPUを妨げているものは何ですか？

専用プロセッサは、コンピュータにとって目新しいものではありません。 グラフィックプロセッサは、コンピューティングの世界で最も成功し、広く使用されているアイテムの1つです。 問題は、これらの特殊なプロセッサをグラフィックス以外のアプリケーションからアクセスできるようにすることです。 アプリケーションの作成者は、各グラフィックプロセッサに固有のコードを作成する必要があります。 ただし、よりオープンな標準の推進により、コンピューターはこれまで以上にグラフィックカードを利用できるようになります。