O coração de todos os sistemas de computador está na unidade central de processamento. Este processador de uso geral lida com a maioria das tarefas e está restrito a cálculos matemáticos básicos. Tarefas complicadas podem exigir combinações que resultam em maior tempo de processamento. No entanto, uma variedade de tarefas pode tornar o processador central de um computador mais lento.
As placas gráficas com uma unidade de processador gráfico são um dos processadores especializados que as pessoas instalam em seus computadores. Esses cartões lidam com cálculos complicados relacionados a gráficos 2D e 3D. Estes são tão especializados que tornam certos cálculos melhores do que o processador central. Aqui estão algumas das maneiras pelas quais as GPUs estão se tornando importantes para mais do que gráficos.
Acelerando Vídeo
A primeira aplicação fora dos gráficos 3D que as GPUs foram projetadas para lidar é o vídeo. Os fluxos de vídeo de alta definição exigem a decodificação de dados compactados para produzir imagens de alta resolução. Tanto a ATI quanto a NVIDIA desenvolveram software que permite que o processador gráfico lide com esse processo de decodificação em vez da CPU.
A placa gráfica ajuda a transcodificar vídeo de um formato gráfico para outro, por exemplo, convertendo um arquivo de câmera de vídeo para gravação em DVD. O computador deve pegar um formato e renderizá-lo novamente no outro formato. Esse processo usa muito poder de computação. O computador pode concluir o processo de transcodificação mais rápido do que se dependesse da CPU usando os recursos de vídeo do processador gráfico.
Linha de fundo
SETI@Home era um aplicativo de computador distribuído chamado folding que permitia ao projeto Search for Extra-Terrestrial Intelligence analisar sinais de rádio. Ele também aproveitou o poder de computação extra fornecido pela GPU de um computador. Os mecanismos avançados de cálculo dentro da GPU permitiram acelerar a quantidade de dados processados em um determinado período de tempo em comparação com o uso de apenas a CPU. O SETI@Home pode fazer isso com as placas gráficas NVIDIA usando CUDA ou Compute Unified Device Architecture. CUDA é uma versão especializada do código C que pode acessar GPUs NVIDIA.
Adobe Creative Suite e Creative Cloud
O mais recente aplicativo de renome para aproveitar a aceleração de GPU é o Adobe Creative Suite, começando com o CS4 e continuando até o moderno conjunto de aplicativos. Isso inclui muitos dos principais produtos da Adobe, incluindo Photoshop e Premiere Pro. Essencialmente, qualquer computador com uma placa gráfica OpenGL 2.0 com pelo menos 512 MB de memória de vídeo pode ser usado para acelerar várias tarefas nesses aplicativos.
Por que adicionar esse recurso aos aplicativos da Adobe? O Photoshop e o Premiere Pro, em particular, possuem um grande número de filtros especializados que exigem matemática de alto nível. O tempo de renderização para imagens grandes ou fluxos de vídeo pode ser concluído mais rapidamente usando a GPU para descarregar muitos desses cálculos. Algumas pessoas podem não notar diferença, enquanto outras percebem grandes ganhos de tempo dependendo das tarefas que usam e da placa gráfica que usam.
Linha de fundo
O método padrão de aquisição de moedas virtuais é através de um processo chamado mineração de criptomoedas. Nele, você usa seu computador como um relé para processar hashes de computação para lidar com transações. Uma CPU pode fazer isso em um nível. No entanto, uma GPU em uma placa gráfica oferece um método mais rápido. Como resultado, um PC com GPU pode gerar moeda mais rapidamente do que um sem ela.
OpenCL
O desenvolvimento mais notável no uso de placas gráficas para desempenho adicional vem com o lançamento das especificações OpenCL, ou Open Computer Language. Essa especificação reúne uma variedade de processadores de computador especializados, além de uma GPU e CPU para acelerar a computação. Todos os tipos de aplicativos podem se beneficiar do uso de uma combinação de processadores diferentes para aumentar a quantidade de dados processados.
O que está impedindo as GPUs?
Processadores especializados não são novidade para os computadores. Os processadores gráficos são um dos itens mais bem sucedidos e amplamente utilizados no mundo da computação. O problema é tornar esses processadores especializados acessíveis a aplicativos fora dos gráficos. Os criadores de aplicativos precisam escrever código específico para cada processador gráfico. No entanto, com a pressão por padrões mais abertos, os computadores terão mais uso de suas placas gráficas do que nunca.
