Ang puso ng lahat ng computer system ay nakasalalay sa central processing unit. Ang pangkalahatang layunin na processor na ito ay humahawak sa karamihan ng mga gawain at limitado sa mga pangunahing kalkulasyon sa matematika. Ang mga kumplikadong gawain ay maaaring mangailangan ng mga kumbinasyon na nagreresulta sa mas mahabang oras ng pagproseso. Gayunpaman, maaaring pabagalin ng iba't ibang gawain ang central processor ng computer.
Ang Graphics card na may graphics processor unit ay isa sa mga dalubhasang processor na na-install ng mga tao sa kanilang mga computer. Ang mga card na ito ay humahawak ng mga kumplikadong kalkulasyon na nauugnay sa 2D at 3D graphics. Ang mga ito ay napaka-espesyalista na ginagawang mas mahusay ang ilang mga kalkulasyon kaysa sa gitnang processor. Narito ang ilan sa mga paraan kung paano nagiging mahalaga ang mga GPU kaysa sa graphics.
Accelerating Video
Ang unang application sa labas ng 3D graphics na idinisenyo ng mga GPU na harapin ay video. Ang mga high-definition na video stream ay nangangailangan ng pag-decode ng naka-compress na data upang makagawa ng mga larawang may mataas na resolution. Parehong binuo ng ATI at NVIDIA ang software na nagbibigay-daan sa graphics processor na pangasiwaan ang proseso ng pag-decode na ito kaysa sa CPU.
Tumutulong ang graphics card na i-transcode ang video mula sa isang graphics format patungo sa isa pa, halimbawa, pag-convert ng video-camera file para sa pag-burn sa isang DVD. Dapat kunin ng computer ang isang format at muling i-render ito sa kabilang format. Ang prosesong ito ay gumagamit ng maraming kapangyarihan sa pag-compute. Makukumpleto ng computer ang proseso ng transcoding nang mas mabilis kaysa sa kung umasa ito sa CPU sa pamamagitan ng paggamit ng mga kakayahan sa video ng graphics processor.
Bottom Line
Ang SETI@Home ay isang distributed computer application na tinatawag na folding na nagpapahintulot sa Search for Extra-Terrestrial Intelligence project na suriin ang mga signal ng radyo. Sinamantala rin nito ang dagdag na computing power na ibinigay ng GPU ng isang computer. Ang mga advanced na makina sa pagkalkula sa loob ng GPU ay nagbigay-daan dito na mapabilis ang dami ng data na naproseso sa isang partikular na yugto ng panahon kumpara sa paggamit ng CPU lamang. Magagawa ito ng SETI@Home gamit ang mga graphics card ng NVIDIA sa pamamagitan ng paggamit ng CUDA o Compute Unified Device Architecture. Ang CUDA ay isang espesyal na bersyon ng C code na maaaring mag-access ng mga NVIDIA GPU.
Adobe Creative Suite at Creative Cloud
Ang pinakabagong application na may malaking pangalan upang samantalahin ang GPU acceleration ay ang Adobe Creative Suite, simula sa CS4 at nagpapatuloy sa modernong suite ng mga application. Kabilang dito ang marami sa mga pangunahing produkto ng Adobe kabilang ang Photoshop at Premiere Pro. Sa esensya, anumang computer na may OpenGL 2.0 graphics card na may hindi bababa sa 512 MB ng video memory ay maaaring gamitin upang pabilisin ang iba't ibang gawain sa loob ng mga application na ito.
Bakit idagdag ang kakayahang ito sa mga Adobe application? Ang Photoshop at Premiere Pro, sa partikular, ay may malaking bilang ng mga dalubhasang filter na nangangailangan ng mataas na antas ng matematika. Ang oras ng pag-render para sa malalaking larawan o video stream ay maaaring makumpleto nang mas mabilis sa pamamagitan ng paggamit ng GPU upang i-offload ang marami sa mga kalkulasyong ito. Maaaring mapansin ng ilang tao na walang pagkakaiba, habang ang iba ay nakakakita ng malalaking kita depende sa kung anong mga gawain ang kanilang ginagamit at ang graphics card na kanilang ginagamit.
Bottom Line
Ang karaniwang paraan ng pagkuha ng mga virtual na pera ay sa pamamagitan ng prosesong tinatawag na cryptocoin mining. Sa loob nito, ginagamit mo ang iyong computer bilang isang relay para sa pagproseso ng mga computation hash para sa pagharap sa mga transaksyon. Magagawa ito ng isang CPU sa isang antas. Gayunpaman, ang isang GPU sa isang graphics card ay nag-aalok ng mas mabilis na paraan. Bilang resulta, ang isang PC na may GPU ay maaaring makabuo ng currency nang mas mabilis kaysa sa isang wala nito.
OpenCL
Ang pinakakapansin-pansing pag-unlad sa paggamit ng mga graphics card para sa karagdagang pagganap ay kasama ng paglabas ng mga detalye ng OpenCL, o Open Computer Language. Pinagsasama-sama ng detalyeng ito ang iba't ibang mga dalubhasang processor ng computer bilang karagdagan sa isang GPU at CPU para sa pagpapabilis ng pag-compute. Ang lahat ng uri ng mga application ay maaaring makinabang mula sa paggamit ng halo ng iba't ibang mga processor upang madagdagan ang dami ng data na naproseso.
Ano ang Nagpipigil sa mga GPU?
Ang mga espesyal na processor ay hindi bago sa mga computer. Ang mga graphics processor ay isa sa mga mas matagumpay at malawakang ginagamit na mga item sa mundo ng computing. Ang problema ay ang paggawa ng mga dalubhasang processor na ito na naa-access sa mga application sa labas ng mga graphics. Ang mga manunulat ng application ay kailangang magsulat ng code na partikular sa bawat graphics processor. Gayunpaman, sa pagtulak para sa mas bukas na mga pamantayan, mas magagamit ng mga computer ang kanilang mga graphics card kaysa dati.
