그래픽 프로세서가 일반 프로세서로 전환하는 방법
모든 컴퓨터 시스템의 핵심은 CPU 또는 중앙 처리 장치에 있습니다. 이 범용 프로세서는 모든 작업을 처리 할 수 있습니다. 그들은 특정 기본 수학 계산에 제한됩니다. 복잡한 작업은 처리 시간이 길어지는 조합이 필요할 수 있습니다. 프로세서의 속도 덕분에 대부분의 사람들은 진정한 속도 저하를 느끼지 못합니다. 실제로는 컴퓨터의 중앙 프로세서를 조작 할 수 있지만 다양한 작업이 있습니다.
GPU 또는 그래픽 프로세서 장치가 장착 된 그래픽 카드는 많은 사람들이 컴퓨터에 설치 한 소수의 특수 프로세서 중 하나입니다. 이 프로세서는 2D 및 3D 그래픽과 관련된 복잡한 계산을 처리합니다. 실제로, 그들은 전문화되어 이제는 중앙 프로세서에 비해 특정 계산을 더 잘 나타냅니다. 이 때문에 컴퓨터의 GPU를 활용하여 CPU를 보완하고 다양한 작업 속도를 높이는 움직임이 있습니다.
비디오 가속화
GPU가 처리하도록 설계된 3D 그래픽 외부의 최초의 실제 응용 프로그램은 비디오였습니다. 고화질 비디오 스트림은 고해상도 이미지를 생성하기 위해 압축 된 데이터를 디코딩해야합니다. ATI와 NVIDIA는 CPU에 의존하기보다는 그래픽 프로세서가이 디코딩 프로세스를 처리 할 수있게 해주는 소프트웨어 코드를 개발했습니다. 이것은 PC에서 HDTV 또는 블루 레이 영화를보기 위해 컴퓨터를 사용하려는 사람들에게 중요합니다. 4K 비디오 로 전환함에 따라 비디오 처리에 필요한 처리 성능이 향상되었습니다.
이 문제의 근본적인 원인은 그래픽 카드로 한 비디오 포맷에서 다른 비디오 포맷으로 비디오를 트랜스 코드 할 수있게하는 것입니다. 예를 들어 인코딩 된 비디오 카메라에서 가져온 것과 같은 비디오 소스를 DVD로 구울 수 있습니다. 이렇게하려면 컴퓨터가 한 형식을 받아서 다른 형식으로 다시 렌더링해야합니다. 이것은 많은 컴퓨팅 능력을 사용합니다. 그래픽 프로세서의 특수 비디오 기능을 사용하면 컴퓨터가 CPU에 의존 한 것보다 빠르게 트랜스 코딩 프로세스를 완료 할 수 있습니다.
SETI & # 64; 홈
컴퓨터 GPU가 제공하는 추가 컴퓨팅 성능을 활용하는 또 다른 초기 응용 프로그램은 SETI @ Home입니다. Extra Terrestrial Intelligence 프로젝트 검색을 위해 무선 신호를 분석 할 수있는 Folding이라는 분산 컴퓨터 응용 프로그램입니다. GPU 내의 고급 연산 엔진을 사용하면 CPU 사용과 비교하여 일정 기간 동안 처리 할 수있는 데이터 양을 가속화 할 수 있습니다. NVIDIA GPU에 액세스 할 수있는 C 코드의 특수 버전 인 CUDA 또는 Computer Unified Device Architecture를 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드로이를 수행 할 수 있습니다.
어도비 크리 에이 티브 스위트 4
GPU 가속화를 활용하는 최신 유명 애플리케이션은 Adobe의 Creative Suite입니다. 여기에는 Acrobat, Flash Player , Photoshop CS4 및 Premiere Pro CS4를 비롯한 많은 Adobe 제품의 주요 제품이 포함됩니다. 기본적으로 비디오 메모리가 512MB 이상인 OpenGL 2.0 그래픽 카드가있는 모든 컴퓨터는 이러한 응용 프로그램에서 다양한 작업을 가속화하는 데 사용할 수 있습니다.
왜이 기능을 Adobe 응용 프로그램에 추가해야합니까? 특히 Photoshop 및 Premiere Pro에는 고수준의 수학이 필요한 특수 필터가 많이 있습니다. GPU를 사용하여 많은 계산을 수행하면 큰 이미지 나 비디오 스트림의 렌더링 시간을 더 빨리 완료 할 수 있습니다. 일부 사용자는 아무런 차이가 없지만 다른 사용자는 사용하는 작업과 사용하는 그래픽 카드에 따라 많은 시간을 볼 수 있습니다.
Cryptocurrency Mining
아마도 가상 통화의 형태 인 Bitcoin에 대해 들어 보셨을 것입니다. 당신은 항상 외환을 교환하는 것과 마찬가지로 전통적인 통화를 거래함으로써 교환을 통해 Bitcoins을 구입할 수 있습니다. 가상 통화를받는 다른 방법은 Cryptocoin Mining 이라고하는 프로세스를 통하는 것입니다. 컴퓨터를 트랜잭션 처리를위한 계산 해시 처리 용 릴레이로 사용하는 것입니다. CPU는 한 수준에서이를 수행 할 수 있지만 그래픽 카드의 GPU는이를 수행하는 훨씬 더 빠른 방법을 제공합니다. 결과적으로 GPU가있는 PC는 GPU가없는 PC보다 빠르게 통화를 생성 할 수 있습니다.
OpenCL
추가 성능을 위해 그래픽 카드를 사용할 때 가장 주목할만한 개발은 OpenCL 또는 Open Computer Language 사양의 최근 릴리스에서 비롯된 것입니다. 한 번 구현 된이 사양은 가속화 된 컴퓨팅을 위해 GPU 및 CPU 외에도 다양한 특수 컴퓨터 프로세서를 실제로 결합합니다. 일단이 사양이 완전히 비준되고 구현되면, 모든 종류의 응용 프로그램은 다른 프로세서의 혼합으로 인한 병렬 컴퓨팅의 이점을 활용하여 처리 할 수있는 데이터의 양을 늘릴 수 있습니다.
결론
특수화 된 프로세서는 컴퓨터에 새로운 것은 아닙니다. 그래픽 프로세서는 컴퓨팅 업계에서보다 성공적으로 널리 사용되는 항목 중 하나 일뿐입니다. 문제는 이러한 특수 프로세서를 그래픽 외부의 응용 프로그램에 쉽게 액세스 할 수있게하는 것이 었습니다. 응용 프로그램 작성자는 각 그래픽 프로세서 고유의 코드를 작성해야했습니다. GPU와 같은 항목에 액세스하기위한 더 개방 된 표준을 추진함에 따라 컴퓨터는 그 어느 때보 다 그래픽 카드에서 더 많은 것을 사용하게 될 것입니다. 어쩌면 그래픽 프로세서 유닛에서 일반 프로세서 유닛으로 이름을 바꿀 때가 있습니다.