सभी कंप्यूटर सिस्टम का दिल सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट के साथ निहित है। यह जनरल-पर्पस प्रोसेसर अधिकांश कार्यों को संभालता है और बुनियादी गणितीय गणनाओं तक सीमित है। जटिल कार्यों के लिए संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है जिसके परिणामस्वरूप लंबा प्रसंस्करण समय होता है। विभिन्न प्रकार के कार्य कंप्यूटर के सेंट्रल प्रोसेसर को धीमा कर सकते हैं।
ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट वाले ग्राफिक्स कार्ड विशेष प्रोसेसर में से एक हैं जिन्हें लोगों ने अपने कंप्यूटर में इंस्टॉल किया है। ये कार्ड 2D और 3D ग्राफिक्स से संबंधित जटिल गणनाओं को संभालते हैं। ये इतने विशेष हैं कि वे सेंट्रल प्रोसेसर की तुलना में कुछ गणनाओं को बेहतर तरीके से प्रस्तुत करते हैं। यहां कुछ तरीके हैं जिनसे GPUs ग्राफिक्स से अधिक के लिए महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।
वीडियो को तेज करना
3D ग्राफिक्स के बाहर पहला एप्लिकेशन जिसे GPUs संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए थे, वह वीडियो है। हाई-डेफिनिशन वीडियो स्ट्रीम्स को हाई-रेजोल्यूशन इमेज बनाने के लिए कंप्रेस्ड डेटा के डिकोडिंग की आवश्यकता होती है। ATI और NVIDIA दोनों ने सॉफ्टवेयर विकसित किया जो ग्राफिक्स प्रोसेसर को इस डिकोडिंग प्रक्रिया को CPU के बजाय संभालने देता है।
ग्राफिक्स कार्ड एक ग्राफिक्स फॉर्मेट से दूसरे में वीडियो ट्रांसकोड करने में मदद करता है, उदाहरण के लिए, DVD पर बर्न करने के लिए वीडियो-कैमरा फ़ाइल को परिवर्तित करना। कंप्यूटर को एक फॉर्मेट लेना होगा और इसे दूसरे फॉर्मेट में पुनः रेंडर करना होगा। यह प्रक्रिया बहुत अधिक कंप्यूटिंग पावर का उपयोग करती है। ग्राफिक्स प्रोसेसर की वीडियो क्षमताओं का उपयोग करके कंप्यूटर CPU पर भरोसा करने की तुलना में ट्रांसकोडिंग प्रक्रिया को तेजी से पूरा कर सकता है।
SETI@Home
SETI@Home एक डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटर एप्लिकेशन था जिसे फोल्डिंग कहा जाता था जिसने एक्स्ट्रा-टेरेस्ट्रियल इंटेलिजेंस की खोज परियोजना को रेडियो सिग्नल का विश्लेषण करने की अनुमति दी। इसने कंप्यूटर के GPU द्वारा प्रदान की गई अतिरिक्त कंप्यूटिंग पावर का भी लाभ उठाया। GPU के भीतर उन्नत गणना इंजन ने इसे केवल CPU के उपयोग की तुलना में दिए गए समय में संसाधित डेटा की मात्रा को तेज करने की अनुमति दी। SETI@Home NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड्स के साथ CUDA या Compute Unified Device Architecture का उपयोग करके ऐसा कर सकता था। CUDA C कोड का एक विशेष वर्जन है जो NVIDIA GPUs तक पहुंच सकता है।
Adobe Creative Suite और Creative Cloud
GPU त्वरण का लाभ उठाने वाला नवीनतम बड़ा एप्लिकेशन Adobe Creative Suite है, जो CS4 से शुरू होकर आधुनिक एप्लिकेशन सूट के माध्यम से जारी है। इसमें Adobe के कई फ्लैगशिप प्रोडक्ट्स शामिल हैं जिनमें Photoshop और Premiere Pro शामिल हैं। अनिवार्य रूप से, कम से कम 512 MB वीडियो मेमोरी वाला OpenGL 2.0 ग्राफिक्स कार्ड वाला कोई भी कंप्यूटर इन एप्लिकेशन के भीतर विभिन्न कार्यों को तेज करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
Adobe एप्लिकेशन में इस क्षमता को क्यों जोड़ें? Photoshop और Premiere Pro, विशेष रूप से, में बड़ी संख्या में विशेष फिल्टर होते हैं जिनके लिए उच्च-स्तरीय गणित की आवश्यकता होती है। बड़े इमेज या वीडियो स्ट्रीम के लिए रेंडरिंग समय GPU का उपयोग करके इनमें से कई गणनाओं को ऑफलोड करके तेजी से पूरा किया जा सकता है। कुछ लोग कोई अंतर नहीं देख सकते हैं, जबकि अन्य उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यों और ग्राफिक्स कार्ड के आधार पर बड़े समय लाभ देखते हैं।
क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग
आभासी मुद्राओं को प्राप्त करने की मानक विधि क्रिप्टोकॉइन माइनिंग नामक एक प्रक्रिया के माध्यम से है। इसमें, आप लेनदेन से निपटने के लिए कम्प्यूटेशन हैश को प्रोसेस करने के लिए अपने कंप्यूटर को रिले के रूप में उपयोग करते हैं। एक CPU एक स्तर पर ऐसा कर सकता है। हालांकि, ग्राफिक्स कार्ड पर एक GPU एक तेज विधि प्रदान करता है। परिणामस्वरूप, GPU वाला PC बिना GPU वाले की तुलना में तेजी से मुद्रा उत्पन्न कर सकता है।
OpenCL
ग्राफिक्स कार्ड का उपयोग अतिरिक्त प्रदर्शन के लिए करने में सबसे उल्लेखनीय विकास OpenCL, या Open Computer Language, विशिष्टताओं के जारी होने के साथ आता है। यह विशिष्टता GPU और CPU के अलावा विभिन्न विशिष्ट कंप्यूटर प्रोसेसर को एक साथ खींचती है ताकि कंप्यूटिंग को तेज किया जा सके। सभी प्रकार के एप्लिकेशन संभावित रूप से विभिन्न प्रोसेसर के मिश्रण का उपयोग करके संसाधित डेटा की मात्रा को बढ़ाने से लाभ उठा सकते हैं।
GPUs को क्या रोक रहा है?
विशेष प्रोसेसर कंप्यूटर के लिए नए नहीं हैं। ग्राफिक्स प्रोसेसर कंप्यूटिंग दुनिया में अधिक सफल और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले आइटम्स में से एक हैं। समस्या इन विशेष प्रोसेसर को ग्राफिक्स के बाहर के एप्लिकेशन के लिए सुलभ बनाना है। एप्लिकेशन राइटर्स को प्रत्येक ग्राफिक्स प्रोसेसर के लिए विशिष्ट कोड लिखने की आवश्यकता होती है। हालांकि, अधिक खुले मानकों के लिए जोर के साथ, कंप्यूटर अपने ग्राफिक्स कार्ड से पहले से कहीं अधिक उपयोग प्राप्त करेंगे।
