Utilisation de cartes graphiques pour plus que des graphiques 3D
Au cœur de tout système informatique se trouve 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, ce qui entraîne des temps de traitement plus longs. Cependant, diverses tâches ralentissent l’unité centrale de traitement de l’ordinateur.
Une carte graphique avec une unité de processeur graphique est l’un des processeurs spécialisés que les gens installent dans leurs ordinateurs. Ces cartes gèrent des calculs complexes liés aux graphiques 2D et 3D. Ils sont très spécialisés et peuvent fournir certains calculs mieux que les unités centrales de traitement. Voici quelques-unes des façons dont le GPU est devenu plus important que les graphiques.
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Accélérer la vidéo
La première application au-delà des graphiques 3D que les GPU ont été conçus pour gérer était la vidéo. Les flux vidéo haute définition nécessitent le décodage des données compressées pour produire des images haute résolution. ATI et NVIDIA ont tous deux développé un logiciel qui permet au processeur graphique, plutôt qu’au CPU, de gérer ce processus de décodage.
Les cartes graphiques sont utiles pour transcoder une vidéo d’un format graphique à un autre, par exemple, convertir des fichiers de caméscope pour les graver sur DVD. L’ordinateur doit prendre un format et le restituer dans un autre. Ce processus utilise beaucoup de puissance de calcul. En utilisant les capacités vidéo du processeur graphique, l’ordinateur peut terminer le processus de transcodage plus rapidement qu’il ne peut compter sur le processeur.
SETI@Home
SETI@Home est une application informatique distribuée appelée Fold qui permet la recherche d’éléments d’intelligence extraterrestre pour analyser les signaux radio. Il profite également de la puissance de calcul supplémentaire apportée par le GPU de l’ordinateur. Le moteur de calcul avancé du GPU lui permet d’accélérer la quantité de données traitées dans un temps donné par rapport à l’utilisation du CPU uniquement. SETI@Home peut le faire avec les cartes graphiques NVIDIA 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 bien connue à tirer parti de l’accélération GPU est Adobe Creative Suite, en commençant par CS4 et en continuant à travers la suite d’applications moderne. Cela inclut de nombreux produits phares d’Adobe, notamment Photoshop et Premiere Pro. Essentiellement, n’importe quel ordinateur doté d’une carte graphique OpenGL 2.0 et d’au moins 512 Mo de mémoire vidéo peut être utilisé pour accélérer diverses tâches dans ces applications.
Pourquoi ajouter cette fonctionnalité aux applications Adobe ? Photoshop et Premiere Pro, en particulier, ont des tonnes de filtres spécialisés qui nécessitent des mathématiques avancées. En déchargeant bon nombre de ces calculs à l’aide du GPU, les temps de rendu des flux d’images ou de vidéos volumineux peuvent être achevés plus rapidement. Certains peuvent ne pas remarquer de différence, tandis que d’autres voient des gains de temps substantiels en fonction des tâches qu’ils utilisent et de la carte graphique qu’ils utilisent.
extraction de crypto-monnaie
Le moyen standard d’acquérir de la monnaie virtuelle consiste à utiliser un processus appelé minage de crypto-monnaie. Dans celui-ci, vous utilisez votre ordinateur comme relais pour calculer les hachages qui traitent les transactions. Le CPU peut le faire à un niveau. Cependant, le GPU de la carte graphique offre une méthode plus rapide. Par conséquent, un PC avec un GPU peut générer de la monnaie plus rapidement qu’un PC sans lui.
ouvrir
Le développement le plus notable dans l’utilisation de cartes graphiques pour des performances supplémentaires a été la sortie d’OpenCL ou de l’Open Computer Language Specification. En plus des GPU et des CPU pour le calcul accéléré, la spécification rassemble une variété de processeurs informatiques spécialisés. Diverses applications peuvent bénéficier du mélange de différents processeurs pour augmenter la quantité de données traitées.
Qu’est-ce qui freine le développement des GPU ?
Les processeurs spéciaux ne sont pas nouveaux pour les ordinateurs. Les processeurs graphiques sont l’un des produits les plus performants et les plus largement utilisés dans le monde informatique. Le problème est de rendre ces processeurs dédiés accessibles à des applications autres que graphiques. 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 les cartes graphiques.
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