Le cœur de tous les systèmes informatiques réside dans l'unité centrale de traitement. Ce processeur polyvalent gère la plupart des tâches et se limite aux calculs mathématiques de base. Les tâches complexes peuvent nécessiter des combinaisons qui entraînent un temps de traitement plus long. Cependant, diverses tâches peuvent ralentir le processeur central d'un ordinateur.
Les cartes graphiques dotées d'un processeur graphique sont l'un des processeurs spécialisés que les gens ont installés sur leurs ordinateurs. Ces cartes gèrent des calculs compliqués liés aux graphiques 2D et 3D. Ceux-ci sont si spécialisés qu'ils rendent certains calculs meilleurs que le processeur central. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles les GPU deviennent importants pour plus que les graphiques.
Accélérer la vidéo
La première application en dehors des graphiques 3D que les GPU ont été conçus pour gérer est la vidéo. Les flux vidéo haute définition nécessitent le décodage de données compressées pour produire des images haute résolution. ATI et NVIDIA ont tous deux développé un logiciel qui permet au processeur graphique de gérer ce processus de décodage plutôt qu'au CPU.
La carte graphique aide à transcoder la vidéo d'un format graphique à un autre, par exemple, en convertissant un fichier de caméra vidéo pour le graver sur un DVD. L'ordinateur doit prendre un format et le restituer dans l'autre format. Ce processus utilise beaucoup de puissance de calcul. L'ordinateur peut terminer le processus de transcodage plus rapidement que s'il s'appuyait sur le processeur en utilisant les capacités vidéo du processeur graphique.
Bottom Line
SETI@Home était une application informatique distribuée appelée pliage qui permettait au projet Search for Extra-Terrestrial Intelligence d'analyser les signaux radio. Il a également profité de la puissance de calcul supplémentaire fournie par le GPU d'un ordinateur. Les moteurs de calcul avancés du GPU lui ont permis d'accélérer la quantité de données traitées dans une période de temps donnée par rapport à l'utilisation du seul CPU. SETI@Home pourrait le faire avec les cartes graphiques NVIDIA en utilisant CUDA ou Compute Unified Device Architecture. CUDA est une version spécialisée du code C qui peut accéder aux GPU NVIDIA.
Adobe Creative Suite et Creative Cloud
La dernière application de grand nom à tirer parti de l'accélération GPU est Adobe Creative Suite, en commençant par CS4 et en continuant à travers la suite moderne d'applications. Cela inclut de nombreux produits phares d'Adobe, notamment Photoshop et Premiere Pro. Essentiellement, n'importe quel ordinateur équipé d'une carte graphique OpenGL 2.0 avec au moins 512 Mo de mémoire vidéo peut être utilisé pour accélérer diverses tâches au sein de ces applications.
Pourquoi ajouter cette fonctionnalité aux applications Adobe ? Photoshop et Premiere Pro, en particulier, disposent d'un grand nombre de filtres spécialisés qui nécessitent des mathématiques de haut niveau. Le temps de rendu des images volumineuses ou des flux vidéo peut être complété plus rapidement en utilisant le GPU pour décharger bon nombre de ces calculs. Certaines personnes peuvent ne remarquer aucune différence, tandis que d'autres voient des gains de temps importants en fonction des tâches qu'elles utilisent et de la carte graphique qu'elles utilisent.
Bottom Line
La méthode standard d'acquisition de monnaies virtuelles consiste à utiliser un processus appelé extraction de cryptocoins. Dans celui-ci, vous utilisez votre ordinateur comme relais pour traiter les hachages de calcul pour traiter les transactions. Un processeur peut le faire à un niveau. Cependant, un GPU sur une carte graphique offre une méthode plus rapide. En conséquence, un PC avec un GPU peut générer de la monnaie plus rapidement qu'un autre sans lui.
OpenCL
Le développement le plus remarquable dans l'utilisation des cartes graphiques pour des performances supplémentaires vient avec la publication des spécifications OpenCL, ou Open Computer Language. Cette spécification rassemble une variété de processeurs informatiques spécialisés en plus d'un GPU et d'un CPU pour accélérer le calcul. Toutes sortes d'applications peuvent potentiellement bénéficier de l'utilisation d'une combinaison de différents processeurs pour augmenter la quantité de données traitées.
Qu'est-ce qui retient les GPU ?
Les processeurs spécialisés ne sont pas nouveaux pour les ordinateurs. Les processeurs graphiques sont l'un des éléments les plus performants et les plus largement utilisés dans le monde informatique. Le problème est de rendre ces processeurs spécialisés accessibles aux applications en dehors du graphisme. Les auteurs d'applications doivent écrire du code spécifique à chaque processeur graphique. Cependant, avec la pression pour des normes plus ouvertes, les ordinateurs utiliseront plus que jamais leurs cartes graphiques.
