सभी कंप्यूटर सिस्टम का दिल सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट में होता है। यह सामान्य-प्रयोजन प्रोसेसर अधिकांश कार्यों को संभालता है और बुनियादी गणितीय गणनाओं तक ही सीमित है। जटिल कार्यों के लिए संयोजनों की आवश्यकता हो सकती है जिसके परिणामस्वरूप अधिक प्रसंस्करण समय लगता है। हालाँकि, कई प्रकार के कार्य कंप्यूटर के केंद्रीय प्रोसेसर को धीमा कर सकते हैं।
ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट वाले ग्राफ़िक्स कार्ड उन विशिष्ट प्रोसेसरों में से एक हैं जिन्हें लोगों ने अपने कंप्यूटर में स्थापित किया है। ये कार्ड 2डी और 3डी ग्राफिक्स से संबंधित जटिल गणनाओं को संभालते हैं। ये इतने विशिष्ट हैं कि वे केंद्रीय प्रोसेसर की तुलना में कुछ गणनाओं को बेहतर ढंग से प्रस्तुत करते हैं।यहाँ कुछ ऐसे तरीके दिए गए हैं, जिनसे GPU, ग्राफ़िक्स से अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।
त्वरित वीडियो
3D ग्राफ़िक्स के बाहर पहला एप्लिकेशन जिसे GPU से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया था, वह है वीडियो। हाई-डेफिनिशन वीडियो स्ट्रीम को हाई-रिज़ॉल्यूशन इमेज बनाने के लिए कंप्रेस्ड डेटा के डिकोडिंग की आवश्यकता होती है। ATI और NVIDIA दोनों ने सॉफ्टवेयर विकसित किया है जो ग्राफिक्स प्रोसेसर को CPU के बजाय इस डिकोडिंग प्रक्रिया को संभालने देता है।
ग्राफिक्स कार्ड वीडियो को एक ग्राफिक्स प्रारूप से दूसरे में ट्रांसकोड करने में मदद करता है, उदाहरण के लिए, एक डीवीडी में जलने के लिए वीडियो-कैमरा फ़ाइल को परिवर्तित करना। कंप्यूटर को एक प्रारूप लेना चाहिए और इसे दूसरे प्रारूप में फिर से प्रस्तुत करना चाहिए। यह प्रक्रिया बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करती है। कंप्यूटर ग्राफिक्स प्रोसेसर की वीडियो क्षमताओं का उपयोग करके सीपीयू पर निर्भर होने की तुलना में तेजी से ट्रांसकोडिंग प्रक्रिया को पूरा कर सकता है।
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SETI@Home एक वितरित कंप्यूटर एप्लिकेशन था जिसे फोल्डिंग कहा जाता था जिसने सर्च फॉर एक्स्ट्रा-टेरेस्ट्रियल इंटेलिजेंस प्रोजेक्ट को रेडियो सिग्नल का विश्लेषण करने की अनुमति दी थी।इसने कंप्यूटर के GPU द्वारा प्रदान की गई अतिरिक्त कंप्यूटिंग शक्ति का भी लाभ उठाया। GPU के भीतर उन्नत गणना इंजनों ने इसे केवल CPU के उपयोग की तुलना में एक निश्चित अवधि में संसाधित डेटा की मात्रा में तेजी लाने की अनुमति दी। SETI@Home CUDA या कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर का उपयोग करके NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड के साथ ऐसा कर सकता है। CUDA C कोड का एक विशिष्ट संस्करण है जो NVIDIA GPU तक पहुँच सकता है।
एडोब क्रिएटिव सूट और क्रिएटिव क्लाउड
GPU त्वरण का लाभ उठाने के लिए नवीनतम बड़ा नाम वाला एप्लिकेशन Adobe क्रिएटिव सूट है, जो CS4 से शुरू होता है और अनुप्रयोगों के आधुनिक सूट के माध्यम से जारी रहता है। इसमें फोटोशॉप और प्रीमियर प्रो सहित एडोब के कई प्रमुख उत्पाद शामिल हैं। अनिवार्य रूप से, कम से कम 512 एमबी वीडियो मेमोरी वाले ओपनजीएल 2.0 ग्राफिक्स कार्ड वाले किसी भी कंप्यूटर का उपयोग इन अनुप्रयोगों के भीतर विभिन्न कार्यों को तेज करने के लिए किया जा सकता है।
इस क्षमता को Adobe अनुप्रयोगों में क्यों जोड़ें? फोटोशॉप और प्रीमियर प्रो, विशेष रूप से, बड़ी संख्या में विशेष फिल्टर हैं जिनके लिए उच्च-स्तरीय गणित की आवश्यकता होती है।इनमें से कई गणनाओं को लोड करने के लिए GPU का उपयोग करके बड़ी छवियों या वीडियो स्ट्रीम के लिए रेंडरिंग समय तेजी से पूरा किया जा सकता है। कुछ लोगों को कोई अंतर नहीं दिखाई दे सकता है, जबकि अन्य लोग अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले कार्यों और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले ग्राफिक्स कार्ड के आधार पर बड़े समय का लाभ देखते हैं।
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आभासी मुद्रा प्राप्त करने का मानक तरीका क्रिप्टोकॉइन खनन नामक प्रक्रिया के माध्यम से है। इसमें, आप लेन-देन से निपटने के लिए गणना हैश को संसाधित करने के लिए अपने कंप्यूटर का उपयोग रिले के रूप में करते हैं। एक सीपीयू इसे एक स्तर पर कर सकता है। हालाँकि, ग्राफिक्स कार्ड पर GPU एक तेज़ तरीका प्रदान करता है। परिणामस्वरूप, एक GPU वाला PC इसके बिना एक से अधिक तेज़ी से मुद्रा उत्पन्न कर सकता है।
ओपनसीएल
अतिरिक्त प्रदर्शन के लिए ग्राफिक्स कार्ड के उपयोग में सबसे उल्लेखनीय विकास ओपनसीएल, या ओपन कंप्यूटर भाषा, विनिर्देशों के रिलीज के साथ आता है। यह विनिर्देश कंप्यूटिंग में तेजी लाने के लिए GPU और CPU के अलावा विभिन्न प्रकार के विशेष कंप्यूटर प्रोसेसर को एक साथ खींचता है।संसाधित होने वाले डेटा की मात्रा बढ़ाने के लिए विभिन्न प्रोसेसर के मिश्रण का उपयोग करने से सभी प्रकार के एप्लिकेशन संभावित रूप से लाभान्वित हो सकते हैं।
GPU को क्या रोक रहा है?
विशिष्ट प्रोसेसर कंप्यूटर के लिए कोई नई बात नहीं है। ग्राफिक्स प्रोसेसर कंप्यूटिंग दुनिया में अधिक सफल और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली वस्तुओं में से एक हैं। समस्या इन विशेष प्रोसेसर को ग्राफिक्स के बाहर के अनुप्रयोगों के लिए सुलभ बना रही है। एप्लिकेशन लेखकों को प्रत्येक ग्राफिक्स प्रोसेसर के लिए विशिष्ट कोड लिखने की आवश्यकता होती है। हालांकि, अधिक खुले मानकों के लिए धक्का के साथ, कंप्यूटर को अपने ग्राफिक्स कार्ड से पहले से कहीं अधिक उपयोग करने का मौका मिलेगा।
