До сих пор практически все вычислительные операции в вашем компьютере выполнял центральный процессор. Покончите с этим — задействуйте видеоплату, чтобы многократно повысить скорость работы своей системы.

До недавнего времени действовало простое правило: чтобы увеличить скорость работы компьютера, нужно было обзавестись мощным центральным процессором (Central Processing Unit, CPU). Но за последние годы положение дел сильно изменилось. В современный ПК устанавливается большое количество различных чипов, которые все вместе обеспечивают беспрецедентную производительность. Из их числа выделяется графический процессор (Graphics Processing Unit, GPU), расположенный на видеоплате. Современные игры требуют выполнения чрезвычайно сложных вычислительных операций в режиме реального времени, в результате чего графическому процессору порой приходится производить больше вычислений, чем центральному.

В связи с этим программисты, инженеры и ученые, поддерживаемые разработчиками GPU, пришли к мысли применять вычислительную мощность видеокарт для обработки видеоданных, моделирования потоков, прогнозирования биржевых котировок и во многих других областях. А скоро GPU научатся ускорять работу антивирусов и операционных систем.

Мощь GPU: 240 ядер против четырех

Количество физических ядер в современном центральном процессоре достигает четырех. Это означает, что именно такое количество потоков может выполняться одновременно. CPU разрабатывались для решения общих задач, они обладают необходимой гибкостью и могут справляться с различными проблемами. Количество ядер в графических чипах в настоящее время измеряется сотнями. Их называют также потоковыми процессорами, и они менее зависимы друг от друга, нежели ядра CPU. Потоковые процессоры объединяются в кластеры, в которых каждый из них может выполнять обработку одного потока, однако в пределах кластера к данному потоку может применяться только одна вычислительная операция. Таким образом, для выполнения последовательных задач графический чип непригоден, но он прекрасно справляется с задачами, хорошо поддающимися распараллеливанию.

Наглядный пример: программа должна рассчитать, какое количество раз определенное слово встречается в книге. Центральный процессор начинает поиски с первой страницы и слово за словом изучает весь текст, заканчивая операцию на последней странице. GPU действует иначе: разбивает книгу на большое количество маленьких кусочков, распределяет их по всем своим ядрам и подсчитывает частоту употребления слова в течение ничтожной доли того времени, которое затрачивает центральный процессор.

В реальных вычислительных условиях, в первую очередь при работе с медиаконтентом или анализе огромных массивов данных, процессоры имеют дело не с книжными страницами, а прежде всего с операциями сложения и умножения чисел с плавающей запятой на больших матрицах, то есть одной и той же операцией с большим количеством чисел.

Данное ограничение в использовании графического процессора является не самой главной проблемой при разработке ПО: чтобы задействовать все 240 ядер, необходимо создать такую программу, которую можно разделить на 240 параллельно выполняемых частей (или потоков).

Высокая производительность: в 10 раз быстрее

Использование мощности графического процессора может обеспечить беспрецедентный прирост скорости работы компьютера. Если у вас установлена видеоплата NVIDIA начиная с серии GeForce 8000 (для некоторых программ подойдут видеокарты серии ATI Radeon HD 3000 или старше), то ваш ПК готов к ускорению.

Вам также потребуется подходящее программное обеспечение. Пока основную массу такого ПО составляют мультимедийные приложения. Именно в них, прежде всего при работе с видео и изображениями, осуществляется множество операций, в которых выполняются одни и те же
команды по обработке большого количества независимых друг от друга пакетов данных. Это идеальные условия для графического процессора. Роль первопроходца взяла на себя компания CyberLink, включив в свои основные программы поддержку работы с графическим процессором.

Например, в программе PowerDirector (начиная с седьмой версии) мощь GPU задействуется при использовании различных фильтров и сведении видео с помощью кодека H.264 (идеально подходит для HD-видео). При участии графической платы время конвертации сокращается в несколько раз. В программе CyberLink MediaShow Espresso, преобразующей видео одним щелчком мыши в формат для Apple iPod, Sony PSP и других устройств, работа кодека Н.264 также выполняется за счет GPU.

Медиаплеер CyberLink Power DVD 9 может интерполировать DVD-видео, имеющее разрешение всего лишь 720576 точек, до формата Full HD (19201080 точек). Без использования GPU при масштабировании на обычном компьютере наблюдается слайд-шоу, а с поддержкой графического процессора вывод осуществляется плавно. Этой же возможностью обладает программа ArcSoft Total Media Theatre.

В программах для обработки видео использование GPU обеспечивает всего одно преимущество — беспрецедентное увеличение производительности. Однако существуют такие приложения, которые благодаря поддержке графических процессоров могут предоставлять новые функции. Наглядным примером является Adobe Photoshop CS4. В ней использование GPU делает возможным поворот изображений в реальном времени без потерь, непрерывное увеличение масштаба картинки и наложение на нее трехмерных слоев.

Для большей наглядности эту ситуацию можно представить так: чтобы достичь производительности графического адаптера стоимостью 15 000 рублей, потребовалось бы приобрести десять компьютеров HP Z800 с двумя процессорами Xeon, затратив более 2,5 млн рублей.

Видеокарты также способны ускорять воспроизведение видео высокой четкости, а с недавних пор — и Flash-роликов. Для этого необходимо установить Adobe Flash Player 10.1. Пока данная возможность доступна только на видеоплатах NVIDIA.

GPU в арсенале хакеров

Высокая вычислительная мощность видеокарт далеко не всегда используется в мирных целях. В настоящее время создано уже немало программ для подбора паролей и взлома различных шифров. Например, восстановить забытые регистрационные данные от документов Microsoft Office 2003 и 2007, ZIP- и RAR-архивов, PDF-файлов, почтовых ящиков, учетных записей Windows и т. д. помогут различные утилиты от компании Elcomsoft (www.elcomsoft.com). Большая часть из них поддерживает CUDA, что обеспечивает 10-кратный прирост производительности. Для взлома хешей подойдет специальная версия программы Rainbowcrack с поддержкой CUDA, а разобраться с ключами WPA поможет утилита aircrack-ng-cuda для Linux. Видеокарты могут также использоваться спамерами для обхода продвинутых алгоритмов CAPTCHA.

Производители антивирусов также обратили внимание на возможности видеокарт. Более того, в скором времени могут появиться операционные системы, работающие на основе видеокарт. Похоже, история развития процессоров делает очередной виток: когда-то математический сопроцессор, выполнявший операции с плавающей точкой (Floating Point Unit, FPU), устанавливался в компьютеры в виде отдельного от основного процессора чипа, но начиная с Intel 486DX стал неотъемлемой частью CPU. Возможно, GPU ожидает та же участь?