Не многие пользователи знают, что видеокарты могут выполнять намного больше, чем просто отображать картинку на мониторе. Используя CUDA, Stream и остальные подобные технологии, можно существенно поднять производительность компьютера, взвалив на себя не свои вычисления. Ниже будет описан принцип работы.
Чтобы вывести на экран непрерывные кадры в какой-нибудь современной игры, компьютеру требуется хорошая производительность. Стоит предположить, что современные видеокарты по производительности соответствуют свежим версиям процессоров.
Стоит отметить, что когда видеоадаптер простаивает и не выполняет обработку изображения, ее возможности остаются невостребованными. Чтобы не было такого простоя и можно было взвалить на нее некоторые обязанности, что снизит нагрузку на процессор, необходимо применять специальные опции ускорения компьютера. Ниже будет подробная инструкция о принципах работы этой технологии, которая может увеличить производительность ПК.
Каким образом видеоплата увеличивает скорость работы компьютера?
Воспользоваться возможностями видеокарт могут только специальные приложения. Данные программы могут совмещаться с видеокартой и используют одну из 4-х технологий физического ускорения.
CUDA. Данную разработку создала корпорация Nvidia. Эта технология может применяться для проведения сложных вычислительных манипуляций и для редактирования видео и картинок.
Stream. Эта технология механического ускорения аналогична первой, но разработана изготовителем видеоадаптеров AMD.
Обе эти технологии поддерживаются всеми операционками, кроме Mac OS, и используют только с видеокартами подходящего изготовителя. Создатели ПО вынуждены проводить дополнительную работу, чтобы видеокарты обоих разработчиков смогли увеличивать скорость работы их приложений. Ниже представлены технологии, которые способны работать с платами обоих изготовителей.
OpenCL. Эта технология была выпущена корпорация Apple в 2008 году и поддерживается всеми операционками и любым ПО. Однако, на сегодняшний день нет приложений для ускорения компьютера с использованием этой технологии. Кроме того, по увеличению продуктивности OpenCL существенно позади от первых двух технологий.
DirectCompute. Эта технология была встроена компанией Microsoft в DirectX 11. Но она способна работать только на операционках Windows 7 и Vista, и то с небольшим пакетом приложений.
Какое увеличение производительности предоставляет видеокарта?
Прирост непосредственно зависит от графического адаптера и производительности остальных элементов компьютера. Увеличение производительности устанавливается утилитами и проводимыми операциями. На современном среднем ПК увеличение скорости преобразования высококачественного видео может достигать до 20-ти раз. А вот редактирование фильтрами и спецэффектами фотоснимком может ускориться в триста раз.
Что влияет на высокую продуктивность CUDA и подобных технологий?
CPU на материнке при выполнении сложных задач изначально разделяет процесс на несколько поменьше, а после выполняет их последовательную обработку. Полученный промежуточный результат размещается в маленькой, но быстрой памяти процессора. Когда отделы памяти переполняются, файлы перемещаются в кэш-память, которая также расположена в процессоре. Но на обмен информацией между процессором и оперативкой требуется довольно много времени, поэтому скорость получается не совсем высокой.
Видеокарты иногда могут проводить такие манипуляции значительно быстрее. На это может влиять несколько обстоятельств. Одно из них параллельные вычисления. При необходимости провести несколько подобных манипуляций, некоторые из них могут проводиться графическим модулем совместно с процессором.
К примеру, при работе с видео или картинками утилите необходимо изменять огромное количество пикселей, и при этом используя повторяющиеся способы. Специально для этого графический адаптер обладает сотнями мелких процессоров, которые носят названия потоковые.
Кроме того, необходим быстрый доступ к памяти. По аналогии с центральными процессами, графические адаптеры также располагают своей промежуточной памятью и оперативкой. Но в этом случае они обладают множеством регистров скоростной памяти, что существенно увеличивает скорость вычислений.
Какое число потоковых CPU обладают видеокарты?
На это влияет модель процессора. К примеру, GeForse GTX 590 располагает двумя модулями Fermi, каждый из которых обладает 512 потоковыми CPU. Одна из мощнейших видеоплат от AMD — Radeon HD 6990 – также оснащена парой модулей, в каждом из которых по 1536 процессоров. Но при всем этом, HD 6990 существенно проигрывает GTX 590 по скорости.
Как запустить CUDA или Stream?
Ничего запускать не следует, так как технологии представляют собой элемент аппаратной части видеокарт. После того, как драйвер графического адаптера установить приложение, которое поддерживает какую-то технологию, тогда автоматически произойдет увеличение скорости работы компьютера. Чтобы получить полную производительность, необходимо инсталлировать свежую версию драйвера.
Стоит отметить, что пользователям видеокарт AMD требуется скачать и инсталлировать набор AMD Media Codec Package.
Почему не все утилиты работают с этими технологиями?
До того момента, пока OpenCL не будет широко распространен, создателям программного обеспечения надо подстраивать каждое приложение для возможности работать с видеоплатами Nvidia и AMD. Но при этом не каждый производитель пойдет на дополнительные расходы.
Кроме того, не все приложения имеют возможность обеспечивать постоянный поток несложных операций вычислений, которые могут происходить параллельно. Это может отлично сработать совместно с программами по редактированию видео и графики. Для почтовиков или текстовых редакторов эти технологии не сильно помогут.
Супер ПК
К примеру, китайский ПК Tianhe-1А располагает 7168 графическими модулями Nvidia, которые поддерживают отличную производительность. При этом проходит 2,5 трлн вычислений в секунду. Этот компьютер расходует 4 мегаватта энергии. Столько электричества расходует городок с пятью тысячами человек населения.
Способен ли графический адаптер заменить центральный?
Такую замену провести невозможно. Устройство этих процессоров полностью разное. CPU представляет собой универсальный вычислительный блок, который имеет возможность обрабатывать и пересылать информацию другим элементам ПК. В свою очередь, видеокарты являются узконаправленными устройствами, несмотря на то, что выполняют маленькое количество операций, но при этом с высокой скоростью.
Что будет в будущем: универсальные чипы
Чтобы увеличить производительность CPU, корпорации Intel и AMD постоянно добавляют ядра в свои процессоры. Кроме того, они постоянно добавляют новые технологии, которые способны увеличить эффективность вычислительных операций и возможность параллельной обработки информации.
По сравнению с центральными процессорами, видеокарты уже располагают большим количеством простых ядер, которые способны очень быстро выполнить комплексные вычисления.
Но получается так, что начальные отличия в принципах работы видеокарты и CPU понемногу стираются. Поэтому разработка универсального чипа очень логична. На сегодняшний день пользователи компьютера могут использовать весь потенциал видеокарты без дорогих графических чипов.
Современные процессоры от ведущих разработчиков, на данный момент могут продемонстрировать возможность соединить графический адаптер и CPU и работать, как один универсальный вычислительный блок.
В любом из чипов ядра CPU и видеокарты размещаются на единственном кристалле. Это предоставляет возможность быстрее разделить вычислительные манипуляции между ядрами. Эти применяемые технологии носят имя Intel Quick Sync и AMD Арр. В данное время уже имеются отдельные приложения, которые применяют подобную технологию.
В общем, это все, что необходимо знать о различиях центрального процессора и видеокарты. Как видно из написанного, графический процессор способен выполнять некоторые операции центрального, особенно это касается современных компьютеров с мощными видеокартами.