El corazón de todos los sistemas informáticos reside en la CPU o en la unidad central de procesamiento. Este procesador de propósito general puede manejar casi cualquier tarea. Están restringidos a ciertos cálculos matemáticos básicos. Las tareas complicadas pueden requerir combinaciones que resulten en un tiempo de procesamiento más largo. Gracias a la velocidad de los procesadores, la mayoría de las personas no notan ninguna desaceleración real. Sin embargo, hay una variedad de tareas que realmente pueden atascar el procesador central de una computadora.
Las tarjetas gráficas con su GPU o unidad de procesamiento de gráficos son uno de los pocos procesadores especializados que muchas personas han instalado en sus computadoras. Estos procesadores manejan cálculos complicados relacionados con gráficos 2D y 3D. De hecho, se han especializado tanto que ahora son mejores en la representación de ciertos cálculos en comparación con el procesador central. Debido a esto, ahora hay un movimiento que se está aprovechando de la GPU de una computadora para complementar una CPU y acelerar varias tareas.
Acelerando el video
La primera aplicación real fuera de los gráficos 3D que las GPU fueron diseñadas para tratar fue el video. Los flujos de video de alta definición requieren la decodificación de los datos comprimidos para producir sus imágenes de alta resolución. Tanto ATI como NVIDIA desarrollaron un código de software que permite que este proceso de decodificación sea manejado por el procesador gráfico en lugar de depender de la CPU. Esto es importante para aquellos que buscan usar una computadora para ver películas HDTV o Blu-ray en una PC. Con el cambio a 4K Video, la potencia de procesamiento requerida para lidiar con el video es aún mayor.
La consecuencia de esto es la capacidad de tener la tarjeta gráfica para ayudar a transcodificar el video de un formato de gráficos a otro. Un ejemplo de esto podría ser tomar una fuente de video como la de una cámara de video que se está codificando para grabarla en un DVD. Para hacer esto, la computadora debe tomar un formato y volver a renderizarlo en el otro. Esto utiliza una gran cantidad de potencia de cálculo. Al utilizar las capacidades especiales de video del procesador de gráficos, la computadora puede completar el proceso de transcodificación más rápido que si solo dependiera de la CPU.
SETI @ Home
Otra aplicación temprana para aprovechar la potencia de cómputo adicional proporcionada por una GPU de computadoras es SETI @ Home. Esta es una aplicación de computadora distribuida llamada plegamiento que permite que las señales de radio sean analizadas para el proyecto de Búsqueda de Inteligencia Extra Terrestre. Los motores de cálculo avanzados dentro de la GPU les permiten acelerar la cantidad de datos que se pueden procesar en un período de tiempo determinado en comparación con el uso de solo la CPU. Pueden hacer esto con las tarjetas gráficas NVIDIA mediante el uso de CUDA o Computer Unified Device Architecture, que es una versión especializada del código C que puede acceder a las GPU NVIDIA.
Adobe Creative Suite 4
La última aplicación de gran nombre para aprovechar la aceleración de la GPU es Adobe Creative Suite. Esto incluye una gran cantidad de productos emblemáticos de Adobe, incluidos Acrobat, Flash Player, Photoshop CS4 y Premiere Pro CS4. 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. Al utilizar la GPU para descargar muchos de estos cálculos, el tiempo de procesamiento para imágenes grandes o secuencias de video se puede completar más rápido. Algunos usuarios pueden notar que no hay diferencia, mientras que otros pueden ver grandes ganancias de tiempo dependiendo de las tareas que utilizan y la tarjeta gráfica que utilizan.
Criptomoneda minera
Probablemente hayas oído hablar de Bitcoin, que es una forma de moneda virtual. Siempre puede comprar Bitcoins a través de un intercambio al cambiar las monedas tradicionales, al igual que cambiarlo por moneda extranjera. El otro método para obtener monedas virtuales es a través de un proceso llamado Cryptocoin Mining. A lo que se reduce es a usar su computadora como un relé para procesar hashes de cómputo para tratar transacciones. Una CPU puede hacer esto en un nivel, pero una GPU en una tarjeta gráfica ofrece un método mucho más rápido de hacerlo. Como resultado, una PC con una GPU puede generar divisas más rápido que una sin ella.
¿Qué es OpenCL?
El desarrollo más notable en el uso de una tarjeta gráfica para obtener un rendimiento adicional proviene del lanzamiento de las especificaciones OpenCL u Open Computer Language. Esta especificación reúne una amplia variedad de procesadores informáticos especializados además de una GPU y una CPU para acelerar la computación. Todo tipo de aplicaciones pueden beneficiarse potencialmente de la computación paralela de la combinación de diferentes procesadores para aumentar la cantidad de datos que se pueden procesar.
Pensamientos finales y conclusiones
Los procesadores especializados no son nada nuevo para las computadoras. Los procesadores gráficos son solo uno de los elementos más exitosos y ampliamente utilizados en el mundo de la computación. El problema era hacer que estos procesadores especializados fueran fácilmente accesibles para aplicaciones fuera de gráficos. Los escritores de aplicaciones necesitaban escribir código específico para cada procesador de gráficos. Con el impulso de estándares más abiertos para acceder a un elemento como una GPU, las computadoras obtendrán más uso de sus tarjetas gráficas que nunca. Tal vez sea el momento de incluso cambiar el nombre de la unidad de procesador de gráficos a la unidad de procesador general.
