グラフィックプロセッサが一般的なプロセッサにどのように変わっているか
すべてのコンピュータシステムの中心は、CPUまたは中央処理装置にあります。 この汎用プロセッサは、あらゆるタスクを処理できます。 それらは特定の基本的な数学的計算に制限されています。 複雑なタスクでは、処理時間が長くなる組み合わせが必要になることがあります。 プロセッサの速度のおかげで、ほとんどの人は本当の減速に気付かない。 実際にはコンピュータの中央プロセッサを駄目にすることはありますが、さまざまなタスクがあります。
GPUまたはグラフィックスプロセッサユニットを搭載したグラフィックスカードは、多くの人がコンピュータにインストールした特殊なプロセッサの1つです。 これらのプロセッサは、2Dおよび3Dグラフィックスに関連する複雑な計算を処理します。 実際、彼らは専門化されており、中央処理装置と比較して特定の計算をよりよく行うようになりました。 このため、コンピュータのGPUを利用してCPUを補充し、さまざまなタスクをスピードアップする動きがあります。
ビデオのアクセラレーション
GPUが扱うように設計された3Dグラフィックス以外の最初の実際のアプリケーションは、ビデオでした。 高解像度ビデオストリームは、高解像度画像を生成するために圧縮データの復号化を必要とする。 ATIとNVIDIAの両方が、このデコード処理をCPUに頼るのではなくグラフィックスプロセッサで処理できるソフトウェアコードを開発しました。 これは、PCでHDTVやBlu-rayムービーを表示するためにコンピュータを使用する場合に重要です。 4Kビデオへの移行に伴い、 ビデオを処理するために必要な処理能力が向上しています。
これの欠点は、ビデオカードがビデオをあるグラフィックスフォーマットから別のグラフィックスフォーマットにトランスコードできるようにすることです。 これの一例は、DVDに書き込まれるように符号化されているビデオカムからのようなビデオソースを取ることである。 これを行うには、コンピュータは1つの形式を取り、もう一方の形式でそれを再レンダリングする必要があります。 これは多くのコンピューティングパワーを使用します。 グラフィックスプロセッサの特殊なビデオ機能を使用することで、コンピュータはCPUに依存した場合よりも高速にトランスコード処理を完了できます。
SETI＆＃64;ホーム
コンピュータGPUによって提供される余分なコンピューティングパワーを利用するもう一つの初期のアプリケーションは、SETI @ Homeです。 これは、Foldingと呼ばれる分散型コンピュータアプリケーションで、Extra Terrestrial Intelligenceプロジェクトの検索のために無線信号を分析できるようにします。 GPU内の高度な計算エンジンにより、CPUの使用に比べて一定時間内に処理できるデータの量を増やすことができます。 NVIDIA GPUにアクセスできるCコードの特殊バージョンであるCUDAまたはComputer Unified Device Architectureの使用により、NVIDIAグラフィックスカードでこれを行うことができます。
Adobe Creative Suite 4
GPUアクセラレーションを利用する最新のビッグネームアプリケーションは、AdobeのCreative Suiteです。 これには、Acrobat、 Flash Player 、Photoshop CS4、Premiere Pro CS4など、多数のAdobeの主力製品が含まれます。 本質的には、少なくとも512MBのビデオメモリを搭載したOpenGL 2.0グラフィックスカードを搭載したコンピュータを使用して、これらのアプリケーション内のさまざまなタスクを高速化できます。
なぜこの機能をAdobeアプリケーションに追加するのですか？ 特に、PhotoshopとPremiere Proには、高度な数学を必要とする多数の特殊なフィルタがあります。 これらの計算の多くをオフロードするためにGPUを使用することにより、大きな画像またはビデオストリームのレンダリング時間をより速く完了することができます。 何人かのユーザーは違いは気付かないかもしれませんが、他のユーザーは使用するタスクや使用するグラフィックカードに応じて大きな時間を得ることができます。
暗号化鉱業
あなたはおそらく仮想通貨の一形態であるBitcoinについて聞いたことがあります。 Bitcoinsは、外貨と交換するのと同じように、伝統的な通貨を取引することによって、交換機を通じていつでも購入することができます。 仮想通貨を得るもう1つの方法は、 Cryptocoin Miningと呼ばれるプロセスを通してです。 あなたのコンピュータをトランザクションを処理するための計算ハッシュを処理するための中継器として使用することは、沸騰しています。 CPUはこれを1つのレベルで行うことができますが、グラフィックスカード上のGPUはこれを行うよりはるかに高速な方法を提供します。 その結果、GPUを搭載したPCは、GPUを搭載していないPCよりも速く通貨を生成することができます。
OpenCL
追加のパフォーマンスのためのグラフィックカードの使用における最も注目すべき開発は、OpenCLまたはOpen Computer Language仕様の最近のリリースに由来します。 実装されたこの仕様は、GPUとCPUに加えて、計算を高速化するために、さまざまな専用コンピュータプロセッサを実際に組み合わせます。 この仕様が完全に批准され、実装されると、あらゆる種類のアプリケーションが、異なるプロセッサーの混在による並列コンピューティングの恩恵を受け、処理可能なデータ量を増やす可能性があります。
結論
専用プロセッサーはコンピューターにとって新しいものではありません。 グラフィックスプロセッサは、コンピューティング業界でより成功し、広く使われているアイテムの1つにすぎません。 問題は、これらの特殊なプロセッサをグラフィックス外のアプリケーションに簡単にアクセスできるようにすることでした。 アプリケーションライターは、各グラフィックスプロセッサ固有のコードを記述する必要がありました。 GPUのようなアイテムにアクセスするためのよりオープンな標準を求めることで、コンピュータはこれまで以上にグラフィックスカードの使用を増やそうとしています。 おそらく、グラフィックスプロセッサユニットから一般的なプロセッサユニットに名称を変更することさえあります。