Բոլոր համակարգչային համակարգերի սիրտը կենտրոնական պրոցեսորային միավորն է: Այս ընդհանուր նշանակության պրոցեսորը կատարում է առաջադրանքների մեծ մասը և սահմանափակված է հիմնական մաթեմատիկական հաշվարկներով: Բարդ առաջադրանքների համար կարող են պահանջվել համակցություններ, որոնք հանգեցնում են ավելի երկար մշակման ժամանակի: Այնուամենայնիվ, մի շարք առաջադրանքներ կարող են դանդաղեցնել համակարգչի կենտրոնական պրոցեսորը:
Գրաֆիկական պրոցեսորի միավորով գրաֆիկական քարտերը այն մասնագիտացված պրոցեսորներից են, որոնք մարդիկ տեղադրել են իրենց համակարգիչներում: Այս քարտերը կատարում են բարդ հաշվարկներ՝ կապված 2D և 3D գրաֆիկայի հետ: Սրանք այնքան մասնագիտացված են, որ որոշակի հաշվարկներ ավելի լավ են անում, քան կենտրոնական պրոցեսորը:Ահա որոշ ուղիներ, թե ինչպես են GPU-ները դառնում ավելի կարևոր, քան գրաֆիկայի համար:
Արագացող տեսանյութ
Առաջին հավելվածը, որը դուրս է 3D գրաֆիկայից, որի հետ մշակվել են GPU-ները, տեսանյութն է: Բարձր հստակությամբ վիդեո հոսքերը պահանջում են սեղմված տվյալների ապակոդավորում՝ բարձր լուծաչափով պատկերներ ստանալու համար: Ինչպես ATI-ն, այնպես էլ NVIDIA-ն մշակել են ծրագրակազմ, որը թույլ է տալիս գրաֆիկական պրոցեսորին կառավարել այս վերծանման գործընթացը, այլ ոչ թե պրոցեսորը:
Գրաֆիկական քարտն օգնում է տեսանյութը մի գրաֆիկական ձևաչափից մյուսը փոխակերպել, օրինակ՝ վերափոխելով տեսախցիկի ֆայլը DVD-ի այրելու համար: Համակարգիչը պետք է վերցնի մեկ ձևաչափը և այն նորից ներկայացնի մյուս ձևաչափով: Այս գործընթացը օգտագործում է շատ հաշվողական հզորություն: Համակարգիչը կարող է ավելի արագ ավարտել տրանսկոդավորման գործընթացը, քան այն դեպքում, երբ այն ապավինում է պրոցեսորին՝ օգտագործելով գրաֆիկական պրոցեսորի տեսագրման հնարավորությունները:
Վերջին գիծ
SETI@Home-ը բաշխված համակարգչային ծրագիր էր, որը կոչվում էր folding, որը թույլ էր տալիս Որոնել արտաերկրային հետախուզության նախագիծը վերլուծել ռադիոազդանշանները:Այն նաև օգտվեց համակարգչի GPU-ի տրամադրած լրացուցիչ հաշվողական հզորությունից: GPU-ի ներսում առաջադեմ հաշվարկային շարժիչները թույլ են տվել արագացնել տվյալ ժամանակահատվածում մշակված տվյալների քանակը՝ համեմատած միայն պրոցեսորի օգտագործման հետ: SETI@Home-ը կարող է դա անել NVIDIA գրաֆիկական քարտերի միջոցով՝ օգտագործելով CUDA կամ Compute Unified Device Architecture: CUDA-ն C կոդի մասնագիտացված տարբերակ է, որը կարող է մուտք գործել NVIDIA GPU:
Adobe Creative Suite և Creative Cloud
Վերջին հայտնի հավելվածը, որն օգտվում է GPU-ի արագացումից, Adobe Creative Suite-ն է՝ սկսած CS4-ից և շարունակվում է հավելվածների ժամանակակից փաթեթով: Սա ներառում է Adobe-ի առաջատար արտադրանքներից շատերը, ներառյալ Photoshop-ը և Premiere Pro-ն: Ըստ էության, ցանկացած համակարգիչ, որն ունի OpenGL 2.0 գրաֆիկական քարտ, առնվազն 512 ՄԲ տեսահիշողությամբ, կարող է օգտագործվել այս հավելվածներում տարբեր առաջադրանքներ արագացնելու համար:
Ինչու՞ ավելացնել այս հնարավորությունը Adobe հավելվածներին: Photoshop-ը և Premiere Pro-ն, մասնավորապես, ունեն մեծ թվով մասնագիտացված զտիչներ, որոնք պահանջում են բարձր մակարդակի մաթեմատիկա:Մեծ պատկերների կամ վիդեո հոսքերի ցուցադրման ժամանակը կարող է ավարտվել ավելի արագ՝ օգտագործելով GPU՝ այս հաշվարկներից շատերը բեռնաթափելու համար: Որոշ մարդիկ կարող են տարբերություն չնկատել, մինչդեռ մյուսները ժամանակի մեծ շահույթ են տեսնում՝ կախված նրանից, թե ինչ առաջադրանքներ են օգտագործում և ինչ գրաֆիկական քարտ են օգտագործում:
Վերջին գիծ
Վիրտուալ արժույթներ ձեռք բերելու ստանդարտ մեթոդը կրիպտոկոինների մայնինգ կոչվող գործընթացի միջոցով է: Դրանում դուք օգտագործում եք ձեր համակարգիչը որպես ռելե՝ հաշվողական հեշերի մշակման համար՝ գործարքների հետ կապված: CPU-ն կարող է դա անել մեկ մակարդակով: Այնուամենայնիվ, գրաֆիկական քարտի վրա գտնվող GPU-ն առաջարկում է ավելի արագ մեթոդ: Արդյունքում, GPU-ով համակարգիչը կարող է ավելի արագ արժույթ ստեղծել, քան առանց դրա:
OpenCL
Լրացուցիչ կատարողականության համար գրաֆիկական քարտերի օգտագործման ամենաուշագրավ զարգացումը տեղի է ունենում OpenCL-ի կամ Open Computer Language-ի բնութագրերի թողարկումով: Այս հատկանիշը միավորում է մի շարք մասնագիտացված համակարգչային պրոցեսորներ՝ ի լրումն GPU-ի և CPU-ի՝ հաշվարկների արագացման համար:Բոլոր տեսակի հավելվածները կարող են պոտենցիալ օգուտ քաղել տարբեր պրոցեսորների խառնուրդ օգտագործելուց՝ մշակվող տվյալների քանակն ավելացնելու համար:
Ի՞նչն է խանգարում GPU-ներին:
Մասնագիտացված պրոցեսորները նորություն չեն համակարգիչների համար: Գրաֆիկական պրոցեսորները հաշվողական աշխարհում առավել հաջողակ և լայնորեն օգտագործվող տարրերից են: Խնդիրն այն է, որ այս մասնագիտացված պրոցեսորները հասանելի լինեն գրաֆիկայից դուրս հավելվածների համար: Հավելված գրողները պետք է գրեն յուրաքանչյուր գրաֆիկական պրոցեսորի հատուկ կոդը: Այնուամենայնիվ, ավելի բաց ստանդարտների կիրառման դեպքում համակարգիչները ավելի շատ կօգտագործեն իրենց գրաֆիկական քարտերը, քան երբևէ:
