Grafik İşlemcisi Genel İşlemciye Nasıl Dönüyor?
Tüm bilgisayar sistemlerinin kalbi CPU ya da merkezi işlem biriminde yatar. Bu genel amaçlı işlemci hemen hemen her türlü görevi halledebilir. Bazı temel matematiksel hesaplamalar ile sınırlıdırlar. Karmaşık görevler, daha uzun bir işlem süresi ile sonuçlanan kombinasyonlar gerektirebilir. İşlemcilerin hızı sayesinde, çoğu insan herhangi bir gerçek yavaşlama fark etmez. Bir bilgisayarın merkezi işlemcisini gerçekten rahatsız eden çeşitli görevler var.
Grafik kartları, GPU veya grafik işlemci birimi ile, birçok kişinin bilgisayarlarına kurduğu birkaç özel işlemciden biridir. Bu işlemciler 2B ve 3B grafiklerle ilgili karmaşık hesaplamalar yaparlar. Aslında, bu kadar uzmanlaşmışlar, artık merkezi işlemciye kıyasla belirli hesaplamaları yapmakta daha iyi olduklarını biliyorlar. Bu nedenle, artık bir CPU'yu desteklemek ve çeşitli görevleri hızlandırmak için bir bilgisayarın GPU'sundan yararlanan bir hareket var.
Videonun Hızlandırılması
GPU'ların ele alınması için tasarlanan 3D grafiklerin dışındaki ilk gerçek uygulama videotu. Yüksek tanımlı video akışları, yüksek çözünürlüklü görüntülerini üretmek için sıkıştırılmış verilerin kodunu çözmeyi gerektirir. Hem ATI hem de NVIDIA, bu şifre çözme işleminin CPU'ya güvenmek yerine grafik işlemcisi tarafından ele alınmasını sağlayan bir yazılım kodu geliştirdi. Bu, bir bilgisayarda HDTV veya Blu-ray filmlerini izlemek için bilgisayar kullanmak isteyenler için önemlidir. 4K Video'ya geçişle, videoyla başa çıkmak için gereken işlem gücü daha büyük oluyor.
Bunun bir yansıması, grafik kartının videonun bir grafik formatından diğerine dönüştürülmesine yardımcı olma yeteneğidir. Bunun bir örneği, bir DVD'ye yakılacak kodlanmış bir video kamı gibi bir video kaynağı alabilir. Bunu yapmak için, bilgisayar bir biçimi almalı ve diğerini yeniden oluşturmalıdır. Bu, çok fazla bilgi işlem gücü kullanır. Grafik işlemcisinin özel video yeteneklerini kullanarak, bilgisayar kod çözme işlemini CPU'ya güvendiğinden daha hızlı tamamlayabilir.
SETI & # 64; Ev
Bir bilgisayar GPU tarafından sağlanan ekstra hesaplama gücünden yararlanmak için bir başka erken uygulama SETI @ Home. Bu, Ekstra Karasal İstihbarat Arama Projesi için radyo sinyallerinin analiz edilmesini sağlayan katlama adı verilen dağıtılmış bir bilgisayar uygulamasıdır. GPU içindeki gelişmiş hesaplama motorları, sadece CPU'nun kullanımına kıyasla belirli bir süre içinde işlenebilecek veri miktarını hızlandırmalarına izin verir. NVIDIA grafik kartlarına NVIDIA GPU'lara erişebilen C kodu veya Bilgisayar Birleştirilmiş Cihaz Mimarisi kullanılarak NVIDIA grafik kartları ile yapabildiler.
Adobe Creative Suite 4
GPU hızlandırmasından yararlanmak için en yeni büyük isim uygulaması Adobe'nin Yaratıcı Paketi. Buna, Adobe Acrobat, Flash Player , Photoshop CS4 ve Premiere Pro CS4 dahil olmak üzere çok sayıda amiral gemisi ürünü dahildir. Esasen, bu uygulamalardaki çeşitli görevleri hızlandırmak için en az 512 MB video belleğe sahip OpenGL 2.0 grafik kartı olan herhangi bir bilgisayar kullanılabilir.
Bu özelliği neden Adobe uygulamalarına eklemeliyim? Özellikle Photoshop ve Premiere Pro, yüksek düzeyde matematik gerektiren çok sayıda özel filtreye sahiptir. Bu hesaplamaların çoğunu kaldırmak için GPU'yu kullanarak, büyük resimler veya video akışları için oluşturma süresi daha hızlı tamamlanabilir. Bazı kullanıcılar, kullandıkları görevlere ve kullandıkları grafik kartına bağlı olarak diğerlerinin büyük zaman kazanımlarını görebildikleri sırada hiçbir fark göremezler.
Cryptocurrency Madenciliği
Muhtemelen bir sanal para birimi olan Bitcoin'i duymuşsunuzdur. Bitcoin'leri, döviz cinsi için takas etmek gibi, geleneksel para birimleriyle ticaret yaparak bir takas yoluyla satın alabilirsiniz. Sanal para elde etmek için kullanılan diğer yöntem, Cryptocoin Mining adlı bir süreçtir. Kaynama noktası, bilgisayarınızı işlemlerle uğraşırken hesaplama karmalarını işlemek için bir röle olarak kullanmaktır. Bir CPU bunu bir seviyede yapabilir, ancak grafik kartındaki bir GPU bunu yapmanın çok daha hızlı bir yolunu sunar. Sonuç olarak, GPU'lu bir bilgisayar, parasız bir para biriminden daha hızlı üretebilir.
OpenCL
Ek bir performans için grafik kartının kullanımındaki en kayda değer gelişme, OpenCL veya Açık Bilgisayar Dili özelliklerinin son sürümlerinden kaynaklanmaktadır. Bir kez uygulandığında bu özellik aslında bilgisayar işlemlerini hızlandırmak için bir GPU ve CPU'ya ek olarak çok çeşitli özel bilgisayar işlemcileri bir araya getirecektir. Bu spesifikasyon tamamen onaylandıktan ve uygulandıktan sonra, her türlü uygulama, işlenebilecek veri miktarını arttırmak için farklı işlemcilerin karışımından paralel hesaplamadan potansiyel olarak yararlanabilir.
Sonuçlar
Uzmanlaşmış işlemciler bilgisayarlarda yeni bir şey değil. Grafik işlemcileri, hesaplama dünyasındaki daha başarılı ve yaygın kullanılan öğelerden sadece bir tanesidir. Sorun, bu uzman işlemcileri grafik dışındaki uygulamalara kolayca erişebilmekti. Uygulama yazarları, her bir grafik işlemcisine özel kod yazmak için gerekliydi. GPU gibi bir öğeye erişmek için daha açık standartlar için itme ile bilgisayarlar, grafik kartlarından daha önce hiç olmadığı kadar faydalanacak. Belki de grafik işlemci biriminden genel işlemci birimine kadar olan adı bile değiştirme zamanı gelmiştir.