გრაფიკული ბარათების გამოყენება მხოლოდ 3D გრაფიკისთვის
ყველა კომპიუტერული სისტემის გული დევს ცენტრალური გადამამუშავებელი ერთეული. 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 ადამიანებს აქვთ დაყენებული მათ კომპიუტერებში. ეს ბარათები ამუშავებს რთულ გამოთვლებს, რომლებიც დაკავშირებულია 2D და 3D გრაფიკასთან. ეს იმდენად სპეციალიზირებულია, რომ გარკვეულ გამოთვლებს უკეთესად აკეთებენ, ვიდრე ცენტრალური პროცესორი. აქ არის რამოდენიმე გზა, თუ როგორ ხდება GPU-ები უფრო მნიშვნელოვანი ვიდრე გრაფიკული.
აჩქარებული ვიდეო
პირველი აპლიკაცია 3D გრაფიკის მიღმა, რომლებთანაც GPU შეიქმნა, არის ვიდეო. მაღალი გარჩევადობის ვიდეო ნაკადები მოითხოვს შეკუმშული მონაცემების გაშიფვრას მაღალი გარჩევადობის სურათების შესაქმნელად. ორივე ATI და
გრაფიკული ბარათი ეხმარება ვიდეოს გადატანას ერთი გრაფიკული ფორმატიდან მეორეზე, მაგალითად, ვიდეო კამერის ფაილის გადაყვანა DVD-ზე დასაწერად. კომპიუტერმა უნდა მიიღოს ერთი ფორმატი და ხელახლა გამოიტანოს მეორე ფორმატში. ეს პროცესი იყენებს უამრავ გამოთვლით ძალას. კომპიუტერს შეუძლია დაასრულოს ტრანსკოდირების პროცესი უფრო სწრაფად, ვიდრე მაშინ, როდესაც ის ეყრდნობა CPU-ს, გრაფიკული პროცესორის ვიდეო შესაძლებლობების გამოყენებით.
SETI@Home
SETI@Home იყო განაწილებული კომპიუტერული აპლიკაცია, სახელწოდებით დასაკეცი, რომელიც საშუალებას აძლევდა პროექტს ძიება ექსტრა-მიწიერი დაზვერვისთვის გაეანალიზებინა რადიოსიგნალები. მან ასევე ისარგებლა კომპიუტერის GPU-ს მიერ მოწოდებული დამატებითი გამოთვლითი სიმძლავრით. GPU-ში მოწინავე გამომთვლელი ძრავები საშუალებას აძლევდნენ მას დაეჩქარებინა დამუშავებული მონაცემების რაოდენობა მოცემულ პერიოდში მხოლოდ CPU-ს გამოყენებასთან შედარებით. SETI@Home-ს შეუძლია ამის გაკეთება NVIDIA გრაფიკული ბარათების გამოყენებით CUDA ან გამოთვალეთ ერთიანი მოწყობილობის არქიტექტურა. CUDA არის C კოდის სპეციალიზებული ვერსია, რომელსაც შეუძლია NVIDIA GPU-ზე 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 დავამატოთ ეს შესაძლებლობა Adobe აპლიკაციებს? Photoshop-სა და Premiere Pro-ს, კერძოდ, აქვთ დიდი რაოდენობით სპეციალიზებული ფილტრები, რომლებიც საჭიროებენ მაღალი დონის მათემატიკას. დიდი სურათების ან ვიდეო ნაკადების გადაცემის დრო შეიძლება უფრო სწრაფად დასრულდეს GPU-ს გამოყენებით ამ გამოთვლებიდან ბევრის გადმოტვირთვის მიზნით. ზოგიერთმა ადამიანმა შეიძლება შეამჩნიოს განსხვავება, ზოგი კი ხედავს დიდ დროს, რაც დამოკიდებულია იმაზე, თუ რა ამოცანებს იყენებენ და გრაფიკულ ბარათს.
კრიპტოვალუტის მაინინგი
ვირტუალური ვალუტების შეძენის სტანდარტული მეთოდი არის პროცესი, რომელსაც ე.წ კრიპტოკოინის მოპოვება. მასში თქვენ იყენებთ თქვენს კომპიუტერს, როგორც რელეს გამოთვლითი ჰეშების დასამუშავებლად ტრანზაქციებთან მუშაობისთვის. CPU-ს შეუძლია ამის გაკეთება ერთ დონეზე. თუმცა, გრაფიკულ ბარათზე GPU უფრო სწრაფ მეთოდს გვთავაზობს. შედეგად, კომპიუტერს GPU-ით შეუძლია ვალუტის უფრო სწრაფად გამომუშავება, ვიდრე მის გარეშე.
OpenCL
დამატებითი შესრულებისთვის გრაფიკული ბარათების გამოყენების ყველაზე საყურადღებო განვითარება მოდის გამოშვებასთან ერთად OpenCL, ან გახსენით კომპიუტერის ენა, სპეციფიკაციები. ეს სპეციფიკაცია აერთიანებს სხვადასხვა სპეციალიზებულ კომპიუტერულ პროცესორებს, გარდა GPU-სა და CPU-ს, გამოთვლების დაჩქარებისთვის. ყველა სახის აპლიკაციას შეუძლია პოტენციურად ისარგებლოს სხვადასხვა პროცესორების 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 მდგომარეობს იმაში, რომ ეს სპეციალიზებული პროცესორები ხელმისაწვდომი ხდება გრაფიკის მიღმა აპლიკაციებისთვის. აპლიკაციის დამწერებმა უნდა დაწერონ თითოეული გრაფიკული პროცესორის სპეციფიკური კოდი. თუმცა, უფრო ღია სტანდარტების მოთხოვნით, კომპიუტერები უფრო მეტად გამოიყენებენ თავიანთ გრაფიკულ ბარათებს, ვიდრე ოდესმე.