O coração de todos os sistemas de computadores é a CPU ou a unidade central de processamento. Este processador de uso geral pode lidar com praticamente qualquer tarefa. Eles estão restritos a certos cálculos matemáticos básicos. Tarefas complicadas podem exigir combinações que resultam em um tempo de processamento maior. Graças à velocidade dos processadores, a maioria das pessoas não percebe nenhuma lentidão real. Há uma variedade de tarefas que podem realmente atrapalhar o processador central de um computador.
As placas gráficas com sua GPU ou unidade de processador gráfico são um dos poucos processadores especializados que muitas pessoas instalaram em seus computadores. Esses processadores lidam com cálculos complicados relacionados a gráficos 2D e 3D. Na verdade, eles ficaram tão especializados que agora são melhores em renderizar certos cálculos em comparação com o processador central. Por causa disso, há agora um movimento que está aproveitando a GPU de um computador para complementar uma CPU e acelerar várias tarefas.
Acelerando o Vídeo
A primeira aplicação real fora dos gráficos 3D com os quais as GPUs foram projetadas para lidar foi o vídeo. Os fluxos de vídeo de alta definição exigem a decodificação dos dados compactados para produzir suas imagens de alta resolução. Tanto a ATI quanto a NVIDIA desenvolveram código de software que permite que esse processo de decodificação seja tratado pelo processador gráfico em vez de depender da CPU. Isso é importante para quem quer usar um computador para assistir a filmes em HDTV ou Blu-ray em um PC. Com a mudança para o 4K Video, o poder de processamento necessário para lidar com o vídeo está ficando ainda maior.
O desdobramento disso é a capacidade de ter a placa gráfica para ajudar a transcodificar o vídeo de um formato gráfico para outro. Um exemplo disso pode ser uma fonte de vídeo, como de uma câmera de vídeo que está sendo codificada para ser gravada em um DVD. Para fazer isso, o computador deve ter um formato e renderizá-lo no outro. Isso usa muito poder de computação. Usando os recursos especiais de vídeo do processador gráfico, o computador pode concluir o processo de transcodificação mais rapidamente do que se dependesse apenas da CPU.
SETI @ Home
Outra aplicação inicial para aproveitar o poder de computação extra fornecido por uma GPU de computadores é o SETI @ Home. Este é um aplicativo de computador distribuído chamado dobrável que permite que sinais de rádio sejam analisados para o projeto de Busca de Inteligência Extraterrestre. Os mecanismos de cálculo avançados dentro da GPU permitem acelerar a quantidade de dados que podem ser processados em um determinado período de tempo em comparação com o uso apenas da CPU. Eles podem fazer isso com placas gráficas NVIDIA através do uso de CUDA ou Computer Unified Device Architecture, que é uma versão especializada do código C que pode acessar as GPUs NVIDIA.
Adobe Creative Suite 4
O mais recente aplicativo de grande nome para aproveitar a aceleração da GPU é o Creative Suite da Adobe. Isso inclui um grande número de produtos principais da Adobe, incluindo Acrobat, Flash Player, Photoshop CS4 e Premiere Pro CS4. Essencialmente, qualquer computador com uma placa gráfica OpenGL 2.0 com pelo menos 512 MB de memória de vídeo pode ser usado para acelerar várias tarefas nesses aplicativos.
Por que adicionar esse recurso aos aplicativos da Adobe? O Photoshop e o Premiere Pro, em particular, têm um grande número de filtros especializados que exigem matemática de alto nível. Usando a GPU para descarregar muitos desses cálculos, o tempo de renderização para imagens grandes ou fluxos de vídeo pode ser concluído mais rapidamente. Alguns usuários podem notar nenhuma diferença, enquanto outros podem ver grandes ganhos de tempo, dependendo das tarefas que eles usam e da placa gráfica que usam.
Mineração por Criptomoeda
Você provavelmente já ouviu falar do Bitcoin, que é uma forma de moeda virtual. Você sempre pode comprar Bitcoins através de uma bolsa, negociando moedas tradicionais, como trocá-lo por moeda estrangeira. O outro método de obter moedas virtuais é através de um processo chamado Cryptocoin Mining. O que se resume é usar seu computador como um relé para processar hashes de computação para lidar com transações. Uma CPU pode fazer isso em um nível, mas uma GPU em uma placa gráfica oferece um método muito mais rápido de fazer isso. Como resultado, um PC com uma GPU pode gerar uma moeda mais rápida do que uma sem ela.
O que é o OpenCL?
O desenvolvimento mais notável no uso de uma placa gráfica para desempenho adicional vem do lançamento das especificações OpenCL ou Open Computer Language. Esta especificação reúne uma ampla variedade de processadores de computador especializados, além de uma GPU e CPU para acelerar a computação. Todos os tipos de aplicativos podem se beneficiar da computação paralela a partir do mix de diferentes processadores para aumentar a quantidade de dados que podem ser processados.
Considerações Finais e Conclusões
Processadores especializados não são novidade para os computadores. Os processadores gráficos são apenas um dos itens mais bem-sucedidos e amplamente usados no mundo da computação. O problema era tornar esses processadores especializados facilmente acessíveis para aplicativos fora dos gráficos. Escritores de aplicativos precisavam escrever código específico para cada processador gráfico. Com o impulso de padrões mais abertos para acessar um item como uma GPU, os computadores terão mais uso de suas placas gráficas do que nunca. Talvez seja hora de mudar o nome da unidade do processador gráfico para a unidade geral do processador.
