Das Herzstück aller Computersysteme liegt in der CPU oder Zentraleinheit. Dieser Universalprozessor kann nahezu jede Aufgabe erledigen. Sie sind auf bestimmte mathematische Grundrechnungen beschränkt. Bei komplizierten Aufgaben können Kombinationen erforderlich sein, die zu einer längeren Verarbeitungszeit führen. Dank der Geschwindigkeit der Prozessoren können die meisten Leute keine wirklichen Verlangsamungen feststellen. Es gibt eine Vielzahl von Aufgaben, die den Zentralprozessor eines Computers wirklich beeinträchtigen können.
Grafikkarten mit ihrer GPU oder Grafikprozessoreinheit sind einer der wenigen spezialisierten Prozessoren, die viele Leute in ihren Computern installiert haben. Diese Prozessoren führen komplizierte Berechnungen in Bezug auf 2D- und 3D-Grafiken durch. Tatsächlich haben sie sich so spezialisiert, dass sie bestimmte Berechnungen im Vergleich zum Zentralprozessor besser darstellen können. Aus diesem Grund gibt es jetzt eine Bewegung, die die GPU eines Computers nutzt, um eine CPU zu ergänzen und verschiedene Aufgaben zu beschleunigen.
Video beschleunigen
Die erste echte Anwendung außerhalb der 3D-Grafik, für die GPUs entwickelt wurden, war Video. HD-Videoströme erfordern die Dekodierung der komprimierten Daten, um Bilder mit hoher Auflösung zu erzeugen. Sowohl ATI als auch NVIDIA entwickelten einen Software-Code, der es ermöglicht, diesen Decodierungsprozess vom Grafikprozessor zu handhaben, anstatt sich auf die CPU zu verlassen. Dies ist wichtig für alle, die einen Computer zum Ansehen von HDTV- oder Blu-ray-Filmen auf einem PC verwenden möchten. Mit dem Wechsel zu 4K Video wird die erforderliche Verarbeitungsleistung für die Verarbeitung des Videos noch größer.
Die Folge davon ist die Möglichkeit, dass die Grafikkarte bei der Transkodierung von Video von einem Grafikformat in ein anderes helfen kann. Ein Beispiel dafür könnte eine Videoquelle sein, z. B. von einer Videokamera, die zum Brennen auf eine DVD kodiert wird. Dazu muss der Computer das eine Format verwenden und es im anderen Format erneut rendern. Dies erfordert viel Rechenleistung. Durch die Verwendung der speziellen Videofunktionen des Grafikprozessors kann der Computer den Transcodierungsprozess schneller abschließen, als wenn er nur auf die CPU angewiesen wäre.
SETI @ Home
Eine weitere frühe Anwendung, um die zusätzliche Rechenleistung einer Computer-GPU zu nutzen, ist SETI @ Home. Dies ist eine verteilte Computeranwendung namens Folding, mit der Funksignale für das Projekt "Suche nach außerirdischer Intelligenz" analysiert werden können. Die erweiterten Berechnungsmodule innerhalb der GPU ermöglichen es ihnen, die Datenmenge zu beschleunigen, die in einem bestimmten Zeitraum verarbeitet werden kann, verglichen mit der Verwendung nur der CPU. Sie können dies mit NVIDIA-Grafikkarten durch Verwendung der CUDA- oder Computer Unified Device Architecture-Technologie tun, einer speziellen Version von C-Code, die auf NVIDIA-GPUs zugreifen kann.
Adobe Creative Suite 4
Die neueste große Anwendung, die die GPU-Beschleunigung nutzen kann, ist die Creative Suite von Adobe. Dazu gehören zahlreiche Flaggschiff-Produkte von Adobe, darunter Acrobat, Flash Player, Photoshop CS4 und Premiere Pro CS4. Grundsätzlich kann jeder Computer mit einer OpenGL 2.0-Grafikkarte mit mindestens 512 MB Videospeicher verwendet werden, um verschiedene Aufgaben in diesen Anwendungen zu beschleunigen.
Warum diese Funktion den Adobe-Anwendungen hinzufügen? Insbesondere Photoshop und Premiere Pro verfügen über eine Vielzahl von Spezialfiltern, für die Mathematik auf hohem Niveau erforderlich ist. Durch Verwendung der GPU zum Abladen vieler dieser Berechnungen kann die Renderzeit für große Bilder oder Videostreams schneller abgeschlossen werden. Einige Benutzer bemerken möglicherweise keinen Unterschied, während andere große Zeitgewinne je nach den von ihnen verwendeten Aufgaben und der verwendeten Grafikkarte feststellen können.
Cryptocurrency Mining
Sie haben wahrscheinlich von Bitcoin gehört, einer virtuellen Währung. Sie können Bitcoins jederzeit über eine Börse kaufen, indem Sie traditionelle Währungen dafür tauschen, genau wie den Devisenhandel. Die andere Methode, virtuelle Währungen zu erhalten, ist ein Prozess, der als Cryptocoin Mining bezeichnet wird. Es kommt darauf an, Ihren Computer als Relais für die Verarbeitung von Berechnungs-Hashes für Transaktionen zu verwenden. Eine CPU kann dies auf einer Ebene tun, aber eine GPU auf einer Grafikkarte bietet eine wesentlich schnellere Methode. Daher kann ein PC mit einer GPU schneller als andere Währungen generieren.
Was ist OpenCL?
Die bemerkenswerteste Entwicklung bei der Verwendung einer Grafikkarte für zusätzliche Leistung ergibt sich aus der Veröffentlichung der OpenCL- oder Open Computer Language-Spezifikationen. Diese Spezifikation vereint eine Vielzahl spezieller Computerprozessoren sowie eine GPU und eine CPU zur Beschleunigung der Datenverarbeitung. Alle Arten von Anwendungen können potenziell von der parallelen Berechnung durch den Mix verschiedener Prozessoren profitieren, um die Datenmenge zu erhöhen, die verarbeitet werden kann.
Schlussgedanken und Schlussfolgerungen
Spezialisierte Prozessoren sind für Computer nichts Neues. Grafikprozessoren sind nur eine der erfolgreichsten und am weitesten verbreiteten Komponenten in der Computerwelt. Das Problem bestand darin, diese spezialisierten Prozessoren für Anwendungen außerhalb von Grafiken leicht zugänglich zu machen. Anwendungsschreiber mussten Code schreiben, der für jeden Grafikprozessor spezifisch ist. Mit dem Streben nach offeneren Standards für den Zugriff auf ein Element wie eine GPU werden Computer ihre Grafikkarten mehr als je zuvor nutzen können. Vielleicht ist es sogar an der Zeit, den Namen von der Grafikprozessoreinheit in eine allgemeine Prozessoreinheit zu ändern.
