Trái tim của tất cả các hệ thống máy tính nằm ở bộ xử lý trung tâm. Bộ xử lý đa năng này xử lý hầu hết các tác vụ và được giới hạn trong các phép tính toán học cơ bản. Các nhiệm vụ phức tạp có thể yêu cầu kết hợp dẫn đến thời gian xử lý lâu hơn. Tuy nhiên, nhiều tác vụ có thể làm chậm bộ xử lý trung tâm của máy tính.
Card đồ họa với bộ xử lý đồ họa là một trong những bộ xử lý chuyên dụng mà mọi người đã cài đặt trong máy tính của họ. Các thẻ này xử lý các phép tính phức tạp liên quan đến đồ họa 2D và 3D. Chúng rất chuyên biệt, chúng hiển thị một số tính toán nhất định tốt hơn bộ xử lý trung tâm. Dưới đây là một số cách GPU trở nên quan trọng hơn là đồ họa.
Tăng tốc Video
Ứng dụng đầu tiên ngoài đồ họa 3D mà GPU được thiết kế để xử lý là video. Các luồng video độ nét cao yêu cầu giải mã dữ liệu nén để tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao. Cả ATI và NVIDIA đều phát triển phần mềm cho phép bộ xử lý đồ họa xử lý quá trình giải mã này chứ không phải CPU.
Cạc đồ họa giúp chuyển mã video từ định dạng đồ họa này sang định dạng đồ họa khác, chẳng hạn như chuyển đổi tệp video-camera để ghi sang đĩa DVD. Máy tính phải có một định dạng và hiển thị lại nó ở định dạng khác. Quá trình này sử dụng rất nhiều sức mạnh tính toán. Máy tính có thể hoàn tất quá trình chuyển mã nhanh hơn so với khi nó dựa vào CPU bằng cách sử dụng khả năng video của bộ xử lý đồ họa.
Bottom Line
SETI @ Home là một ứng dụng máy tính phân tán được gọi là gấp cho phép dự án Tìm kiếm Trí thông minh Ngoài Trái đất phân tích tín hiệu vô tuyến. Nó cũng tận dụng sức mạnh tính toán bổ sung do GPU của máy tính cung cấp. Các công cụ tính toán tiên tiến trong GPU cho phép nó tăng tốc lượng dữ liệu được xử lý trong một khoảng thời gian nhất định so với việc chỉ sử dụng CPU. SETI @ Home có thể thực hiện điều này với các cạc đồ họa NVIDIA bằng cách sử dụng CUDA hoặc Kiến trúc thiết bị hợp nhất tính toán. CUDA là phiên bản chuyên biệt của mã C có thể truy cập GPU NVIDIA.
Adobe Creative Suite và Creative Cloud
Ứng dụng tên tuổi mới nhất để tận dụng khả năng tăng tốc GPU là Adobe Creative Suite, bắt đầu với CS4 và tiếp tục thông qua bộ ứng dụng hiện đại. Điều này bao gồm nhiều sản phẩm hàng đầu của Adobe bao gồm Photoshop và Premiere Pro. Về cơ bản, bất kỳ máy tính nào có cạc đồ họa OpenGL 2.0 với bộ nhớ video ít nhất 512 MB đều có thể được sử dụng để tăng tốc các tác vụ khác nhau trong các ứng dụng này.
Tại sao lại thêm tính năng này vào các ứng dụng Adobe? Đặc biệt, Photoshop và Premiere Pro có một số lượng lớn các bộ lọc chuyên biệt yêu cầu toán học cao cấp. Thời gian hiển thị cho các hình ảnh hoặc luồng video lớn có thể được hoàn thành nhanh hơn bằng cách sử dụng GPU để giảm tải nhiều phép tính này. Một số người có thể không nhận thấy sự khác biệt, trong khi những người khác thấy thời gian tăng lớn tùy thuộc vào tác vụ họ sử dụng và card đồ họa họ sử dụng.
Bottom Line
Phương pháp tiêu chuẩn để mua tiền ảo là thông qua một quá trình được gọi là khai thác tiền điện tử. Trong đó, bạn sử dụng máy tính của mình như một thiết bị chuyển tiếp để xử lý các băm tính toán để xử lý các giao dịch. CPU có thể làm điều này ở một cấp độ. Tuy nhiên, GPU trên card đồ họa cung cấp một phương pháp nhanh hơn. Do đó, PC có GPU có thể tạo ra tiền tệ nhanh hơn PC không có GPU.
MởCL
Sự phát triển đáng chú ý nhất trong việc sử dụng cạc đồ họa để có thêm hiệu suất là việc phát hành thông số kỹ thuật OpenCL, hoặc Ngôn ngữ Máy tính Mở. Đặc điểm kỹ thuật này kết hợp nhiều bộ vi xử lý máy tính chuyên dụng khác nhau ngoài GPU và CPU để tăng tốc tính toán. Tất cả các loại ứng dụng đều có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng kết hợp các bộ xử lý khác nhau để tăng lượng dữ liệu được xử lý.
Điều gì đang giữ GPU trở lại?
Bộ vi xử lý chuyên dụng không có gì mới đối với máy tính. Bộ xử lý đồ họa là một trong những mặt hàng ngày càng thành công và được sử dụng rộng rãi trong thế giới máy tính. Vấn đề là làm cho các bộ xử lý chuyên biệt này có thể truy cập được vào các ứng dụng bên ngoài đồ họa. Người viết ứng dụng cần viết mã cụ thể cho từng bộ xử lý đồ họa. Tuy nhiên, với việc thúc đẩy các tiêu chuẩn mở hơn, máy tính sẽ tận dụng được nhiều card đồ họa hơn bao giờ hết.
