El corazón de todos los sistemas informáticos reside en la unidad central de procesamiento. Este procesador de propósito general maneja la mayoría de las tareas y está restringido a cálculos matemáticos básicos. Las tareas complicadas pueden requerir combinaciones que resulten en un tiempo de procesamiento más largo. Sin embargo, una variedad de tareas pueden ralentizar el procesador central de una computadora.
Las tarjetas gráficas con una unidad de procesamiento de gráficos son uno de los procesadores especializados que la gente ha instalado en sus computadoras. Estas tarjetas manejan cálculos complicados relacionados con gráficos 2D y 3D. Estos son tan especializados que hacen ciertos cálculos mejor que el procesador central. Estas son algunas de las formas en que las GPU se están volviendo importantes para algo más que gráficos.
Aceleración de video
La primera aplicación fuera de los gráficos 3D para la que se diseñaron las GPU es el video. Las transmisiones de video de alta definición requieren la decodificación de datos comprimidos para producir imágenes de alta resolución. Tanto ATI como NVIDIA desarrollaron un software que permite que el procesador de gráficos maneje este proceso de decodificación en lugar de la CPU.
La tarjeta gráfica ayuda a transcodificar video de un formato gráfico a otro, por ejemplo, al convertir un archivo de cámara de video para grabarlo en un DVD. La computadora debe tomar un formato y volver a renderizarlo en el otro formato. Este proceso utiliza una gran cantidad de poder de cómputo. La computadora puede completar el proceso de transcodificación más rápido que si dependiera de la CPU usando las capacidades de video del procesador de gráficos.
Conclusión
SETI@Home era una aplicación informática distribuida llamada Folding que permitía al proyecto Search for Extra-Terrestrial Intelligence analizar señales de radio. También aprovechó la potencia informática adicional proporcionada por la GPU de una computadora. Los motores de cálculo avanzados dentro de la GPU le permitieron acelerar la cantidad de datos procesados en un período de tiempo determinado en comparación con el uso de solo la CPU. SETI@Home podría hacer esto con las tarjetas gráficas NVIDIA usando CUDA o Compute Unified Device Architecture. CUDA es una versión especializada del código C que puede acceder a las GPU de NVIDIA.
Adobe Creative Suite y Creative Cloud
La última aplicación de renombre que aprovecha la aceleración de la GPU es Adobe Creative Suite, que comienza con CS4 y continúa con el conjunto moderno de aplicaciones. Esto incluye muchos de los productos insignia de Adobe, incluidos Photoshop y Premiere Pro. Esencialmente, cualquier computadora con una tarjeta gráfica OpenGL 2.0 con al menos 512 MB de memoria de video puede usarse para acelerar varias tareas dentro de estas aplicaciones.
¿Por qué agregar esta capacidad a las aplicaciones de Adobe? Photoshop y Premiere Pro, en particular, tienen una gran cantidad de filtros especializados que requieren matemáticas de alto nivel. El tiempo de procesamiento de imágenes grandes o secuencias de video se puede completar más rápido usando la GPU para descargar muchos de estos cálculos. Algunas personas pueden no notar ninguna diferencia, mientras que otras ven grandes ganancias de tiempo según las tareas que utilicen y la tarjeta gráfica que utilicen.
Conclusión
El método estándar para adquirir monedas virtuales es a través de un proceso llamado minería de criptomonedas. En él, usa su computadora como un relé para procesar hashes de cómputo para tratar con transacciones. Una CPU puede hacer esto en un nivel. Sin embargo, una GPU en una tarjeta gráfica ofrece un método más rápido. Como resultado, una PC con GPU puede generar moneda más rápido que una sin ella.
AbrirCL
El desarrollo más notable en el uso de tarjetas gráficas para un rendimiento adicional viene con el lanzamiento de las especificaciones OpenCL, o Open Computer Language. Esta especificación reúne una variedad de procesadores informáticos especializados además de una GPU y una CPU para acelerar la informática. Todo tipo de aplicaciones pueden beneficiarse potencialmente del uso de una combinación de diferentes procesadores para aumentar la cantidad de datos que se procesan.
¿Qué frena a las GPU?
Los procesadores especializados no son nada nuevo para las computadoras. Los procesadores gráficos son uno de los elementos más exitosos y ampliamente utilizados en el mundo de la informática. El problema es hacer que estos procesadores especializados sean accesibles para aplicaciones fuera de los gráficos. Los escritores de aplicaciones necesitan escribir código específico para cada procesador de gráficos. Sin embargo, con el impulso de estándares más abiertos, las computadoras obtendrán más uso que nunca de sus tarjetas gráficas.
