Tüm bilgisayar sistemlerinin kalbi, merkezi işlem biriminde yatmaktadır. Bu genel amaçlı işlemci, çoğu görevi yerine getirir ve temel matematiksel hesaplamalarla sınırlıdır. Karmaşık görevler, daha uzun işlem süresi ile sonuçlanan kombinasyonlar gerektirebilir. Bununla birlikte, çeşitli görevler bir bilgisayarın merkezi işlemcisini yavaşlatabilir. Grafik işlemci birimine sahip grafik kartları, insanların bilgisayarlarına kurduğu özel işlemcilerden biridir. Bu kartlar, 2D ve 3D grafiklerle ilgili karmaşık hesaplamaları gerçekleştirir. Bunlar o kadar uzmanlaşmıştır ki, belirli hesaplamaları merkezi işlemciden daha iyi hale getirir. İşte GPU’ların grafiklerden daha fazlası için önemli hale gelme yollarından bazıları.
Video Hızlandırılıyor
GPU’ların başa çıkmak için tasarlandığı 3B grafiklerin dışındaki ilk uygulama videodur. Yüksek çözünürlüklü video akışları, yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmek için sıkıştırılmış verilerin kodunun çözülmesini gerektirir. Hem ATI hem de NVIDIA, grafik işlemcisinin CPU yerine bu kod çözme sürecini işlemesini sağlayan bir yazılım geliştirdi. Grafik kartı, videoyu bir grafik formatından diğerine dönüştürmeye yardımcı olur, örneğin, bir video kamera dosyasını DVD’ye yazmak için dönüştürür. Bilgisayar bir biçimi almalı ve onu diğer biçimde yeniden oluşturmalıdır. Bu işlem çok fazla bilgi işlem gücü kullanır. Bilgisayar, grafik işlemcisinin video yeteneklerini kullanarak kod dönüştürme işlemini CPU’ya bağlı olduğundan daha hızlı tamamlayabilir.
SETI @ Ana Sayfa
SETI @ Home, Dünya Dışı İstihbarat Arama projesinin radyo sinyallerini analiz etmesine izin veren katlama adı verilen dağıtılmış bir bilgisayar uygulamasıydı. Ayrıca, bir bilgisayarın GPU’sunun sağladığı ekstra bilgi işlem gücünden de yararlandı. GPU içindeki gelişmiş hesaplama motorları, yalnızca CPU kullanımına kıyasla belirli bir süre içinde işlenen veri miktarını hızlandırmasına izin verdi. SETI @ Home, bunu CUDA veya Compute Unified Device Architecture kullanarak NVIDIA grafik kartlarıyla yapabilir. CUDA, NVIDIA GPU’lara erişebilen özel bir C kodu sürümüdür.
Adobe Creative Suite ve Creative Cloud
GPU hızlandırmadan yararlanmak için en son büyük isim uygulaması, CS4 ile başlayan ve modern uygulama paketiyle devam eden Adobe Creative Suite’tir. Bu, Photoshop ve Premiere Pro dahil olmak üzere Adobe’nin birçok amiral gemisi ürününü içerir. Esasen, en az 512 MB video belleğine sahip OpenGL 2.0 grafik kartına sahip herhangi bir bilgisayar, bu uygulamalardaki çeşitli görevleri hızlandırmak için kullanılabilir. Bu özelliği neden Adobe uygulamalarına ekleyelim? Özellikle Photoshop ve Premiere Pro, üst düzey matematik gerektiren çok sayıda özel filtreye sahiptir. Büyük görüntüler veya video akışları için işleme süresi, bu hesaplamaların çoğunu boşaltmak için GPU kullanılarak daha hızlı tamamlanabilir. Bazı insanlar hiçbir fark görmeyebilir, bazıları ise kullandıkları görevlere ve kullandıkları grafik kartına bağlı olarak büyük zaman kazancı görebilir.
Cryptocurrency Madenciliği
Sanal para kazanmanın standart yöntemi, kripto para madenciliği adı verilen bir süreçtir. İçinde, bilgisayarınızı işlemlerle uğraşmak için hesaplama karmalarını işlemek için bir röle olarak kullanırsınız. Bir CPU bunu bir seviyede yapabilir. Ancak, grafik kartındaki bir GPU daha hızlı bir yöntem sunar. Sonuç olarak, GPU’lu bir PC, onsuz olandan daha hızlı para birimi üretebilir.
OpenCL
Ek performans için grafik kartlarının kullanımındaki en kayda değer gelişme, OpenCL veya Open Computer Language, spesifikasyonlarının piyasaya sürülmesiyle birlikte gelir. Bu özellik, bilgi işlemin hızlandırılması için bir GPU ve CPU’ya ek olarak çeşitli özel bilgisayar işlemcilerini bir araya getirir. Her tür uygulama, işlenen veri miktarını artırmak için farklı işlemcilerin bir karışımını kullanmaktan potansiyel olarak yararlanabilir.
GPU’ları Geride Tutan Nedir?
Özel işlemciler bilgisayarlar için yeni bir şey değildir. Grafik işlemcileri, bilgi işlem dünyasında daha başarılı ve yaygın olarak kullanılan öğelerden biridir. Sorun, bu özel işlemcileri grafik dışındaki uygulamalar için erişilebilir kılmaktır. Uygulama yazarlarının her grafik işlemcisine özel kod yazması gerekir. Bununla birlikte, daha açık standartların zorlanmasıyla, bilgisayarlar grafik kartlarından her zamankinden daha fazla yararlanacaklar.
