Двойной форсаж

В Мой Мир

Опубликовать

Мало кто знает, что видеоадаптеры способны на большее, чем просто выводить изображение на экран монитора. Благодаря CUDA, Stream и другим аналогичным технологиям видеокарта может значительно повысить производительность ПК, взяв на себя часть неграфических вычислений. О том, как это работает, расскажет ComputerBild.

Для вывода на экран мони­тора непрерывной череды кадров в одной из современных трехмерных игр требуется не­дюжинная производительность. Вполне логично, что нынешние графические адаптеры по производительности не уступают последним моделям процессоров. Но в то время, когда видеоплате не приходится трудиться над обработкой видеоданных, ее потенциал остается невостребованным. Для того чтобы она не простаивала и могла по мере надобности взять на себя определенные задачи, тем самым облегчая участь центрального процессора, были разработаны специальные функции ускорения работы ПК. Com­puter­Bild пояснит, как работают эти технологии и как с их помощью можно повысить производительность компьютера.

Каким образом видеоплата повышает скорость работы ПК?

Вычислительными возможностями видеоплат способны воспользоваться лишь специально адапти­рованные программы. Они должны уметь напрямую взаимодей­ствовать с графическим чипом и поддерживать, как минимум, одну из четырех технологий аппаратного ускорения.

• CUDA. Компания NVIDIA разработала технологию Compute Uni­fied Device Architecture, которая часто используется для выполнения сложных научных и технических вычислений, а также для обработки видео и изображений.
• Stream. Производитель видео­плат ATI (теперь AMD) разработал похожую технологию аппаратного ускорения Stream.
• Обе они работают со всеми операционными системами, кроме Mac OS, и только с графическим чипом соответствующего производителя. Разработчикам программного обеспечения приходится, таким образом, выполнять двойную работу, чтобы графиче­ские адаптеры обоих произво­дителей могли ускорять работу их программ. Следующие две технологии подходят для чипов обоих производителей (NVIDIA и AMD).
• OpenCL. Технология, представленная компанией Apple в 2008 году, работает в сочетании с любой операционной системой и любым аппаратным обеспечением. Но до настоящего момента практически не существует программ для ускорения работы ПК с помощью OpenCL. К тому же, что касается прироста производительности, OpenCL значительно отстает от CUDA и Stream.
• DirectCompute. Поддержка данной технологии была интегрирована Microsoft в DirectX 11. Однако она работает только в сочетании с Windows Vista и Win­dows 7 и небольшим количеством программ.

Какой прирост производительности обеспечивает графический чип?

Это, конечно, зависит от видео­платы, а также от производительности остальных компонентов. Выигрыш в производительно­сти определяется также программным обеспечением и выполняемыми задачами. Прирост быстродействия ComputerBild измерял на современном компьютере сре­днего класса, результаты отражены во врезке вверху. В большин­стве случаев конвертирование HD-­видео при поддержке графического про­цессора может выполняться до двадцати раз быстрее. Скорость работы с фильтрами и эффектами при обработке фотографий может возрасти до трехсот раз.

Такой прирост производительности обеспечивают CUDA и другие аналогичные технологии

Результаты измерений, проведенных нашим журналом с использованием трех видеоредакторов, показали, что конвертирование видео в формат HD при поддержке графического процессора осуществляется до четырех раз быстрее.

Чем объясняется высокая производительность CUDA и аналогичных технологий?

Центральный процессор на си­стемной плате, приступая к выполнению сложных вычислительных операций, вначале разбивает их на несколько отдель­ных задач, а затем производит их поочередную обработку. Промежуточный результат сохраняется в сверхбыстрой, но небольшой по объему памяти центрально­го процессора – в его регистрах. При переполнении регистров данные попадают в кэш-память – промежуточную память, также размещенную непосредственно на чипе. Однако на обмен дан­ными между нею и оперативной памятью уходит сравнительно много времени, поэтому общая скорость работы оказывается невысокой.

• Графические процессоры в некоторых случаях способны выполнять подобные операции быстрее. Это возможно благодаря следующим двум обстоятельствам.
• Параллельные вычисления. Если требуется выполнить множество схожих вычислительных операций, некоторые из них могут быть обработаны графиче­ским процессором одновременно. Например, при обработке видео и изображений программе приходится изменять миллионы пикселов, применяя при этом повторяющиеся методы. Для этого видеоплата имеет сотни крохотных процессоров, называемых потоковыми (Stream Processor).
• Более высокая скорость доступа к памяти. Как и центральные процессоры, видеоплаты также используют собственные промежуточную и оперативную память. Однако они имеют зна­чительно большее количество регистров быстрой памяти, что заметно ускоряет выполнение вычислений.

Какие видеоплаты поддерживают CUDA и прочие аналогичные технологии

CUDA поддерживают видеоплаты NVIDIA серии 8000 и выше, технология Stream требует наличия видеоплаты как минимум серии HD 4000. Какие видеоплаты способны работать в связке с центральным процессором, вы узнаете из таблицы.

Видеоплаты, поддерживающие CUDA и прочие аналогичные технологии

Производитель и серия	Количество потоковых процессоров в графическом процессоре (название модели)	Максимально возможная производительность потоковых процессоров
NVIDIA
GeForce 500	от 48 (GT 520) до 2x512 (GTX 590)	от 156 (GT 520) до 2x1244 (GTX 590)
GeForce 400	от 16 (GeForce 405) до 480 (GTX 480)	от 67 (GeForce 405) до 1345 (GTX 480)
GeForce 300	от 16 (GeForce 310) до 112 (GT 330)	от 67 (GeForce 310) до 420 (GT 330)
GeForce 200	от 8 (GeForce 205) до 2x240 (GTX 295)	от 34 (GeForce 205) до 2x894 (GTX 295)
GeForce 9000	от 8 (9300 GE) до 2x128 (9800 GX2)	от 31 (9300 GE) до 2x576 (9800 GX2)
GeForce 8000	от 8 (8400 GS) до 128 (8800 Ultra)	от 43 (8400 GS) до 576 (8800 Ultra)
AMD/ATI
Radeon HD 6000	от 160 (HD 6450) до 2x1536 (HD 6990)	от 200 (HD 6450) до 2x2550 (HD 6990)
Radeon HD 5000	от 80 (HD 5450) до 2x1600 (HD 5970)	от 104 (HD 5450) до 2x2320 (HD 5970)
Radeon HD 4000	от 40 (HD 4200) до 2x800 (HD 4870)	от 40 (HD 4200) до 2x1200 (HD 4870 X2)

Какое количество потоковых процессоров имеют видеоплаты?

Все зависит от модели. GeForce GTX 590 обладает двумя чипами Fermi, в каждом из которых имеется по 512 потоковых процессоров. Самая мощная в настоящее время видеокарта от AMD – Radeon HD 6990 – тоже имеет два чипа (Cayman) по 1536 процессоров. Однако несмотря на количественное преимущество, видеоадаптер HD 6990 значительно уступает GTX 590 в скорости работы.

Как активировать CUDA или Stream?

В этом нет необходимости, по­скольку технологии являются неотъемлемой составляющей аппаратной части видеоплат. Как только драйвер видеоплаты определит программу, которая поддерживает CUDA, Stream или OpenCL, он автоматически обеспечит сущест­венное повышение скорости работы ПК. Для оптимальной производительности установите по­следнюю версию драйвера для соответствующей видеоплаты.
Важно: владельцам видеоплат AMD необходимо дополнительно загрузить и установить пакет AMD Media Codec Package (раньше он назывался драйвером ATI Avivo).

Какие программы поддерживают эти технологии?

Прежде всего – это видео- и графические редакторы. В таблице вы найдете обзор основных программ, поддерживающих технологии аппаратного ускорения с помощью видеоплат.

Программы, поддерживающие CUDA, Stream или OpenCL

Разработчик	Название программы и версия	Категория программы	CUDA (NVIDIA)	Stream (AMD)	OpenCL
Accent	Password Recovery	восстановление паролей	✔	✔	✘
Acustica Audio	Nebula 3	обработка аудиофайлов	✔	✘	✘
Adobe	Photoshop CS5/CS5.5	графический редактор	✔	✘	✘
Adobe	Premiere Pro CS5/CS5.5	видеоредактор	✔	✘	✘
AdvancedPhotoTools	DenoiseMyImage Pro	графический редактор	✔	✔	✘
ArcSoft	Panorama Maker 5 Pro	графический/видеоредактор	✘	✔	✔
Berkeley University	SETI@Home	поиск внеземных цивилизаций	✔	✘	✘
Cooliris	Cooliris	плагин для браузера	✔	✘	✘
Corel	Digital Studio 2010	графический/видеоредактор	✘	✘	✔
Corel	VideoStudio Pro X4	видеоредактор	✔	✘	✔
CyberLink	MediaEspresso 6/6.5	программа конвертирования фото-/видео-/аудиоданных	✔	✔	✘
CyberLink	PowerDirector 9/10	видеоредактор	✔	✔	✔
ElcomSoft	Password Recovery	восстановление паролей	✔	✔	✘
Eyeon	Fusion	графический/видеоредактор	✘	✘	✔
Magix	Video Deluxe MX	видеоредактор	✔	✘	✔
Microsoft	Expression Encoder 4 Pro	программа конвертирования видеофайлов	✔	✘	✘
Nero	Move it	программа конвертирования фото-/видео-/аудиоданных	✔	✘	✘
Nero	Vision	видеоредактор	✔	✘	✘
NVIDIA	Badaboom Media Converter	программа конвертирования видеофайлов	✔	✘	✘
PicLens	PicLens	плагин для браузера	✔	✘	✘
Pilgway	3D Coat	обработка 3D-изображений	✔	✘	✘
Roxio	WinOnCD Creator 2011	видеоредактор	✔	✔	✔
Sony	Vegas Movie Studio HD 11	видеоредактор	✔	✘	✔
Stanford University	Folding@Home	исследования в области медицины	✔	✔	✔
Stanley Huan	MediaCoder 2011	программа конвертирования аудио-/видеофайлов	✔	✘	✘
Viewdle	Uploader/Video	программа распознавания лица	✘	✘	✔

Почему не все программы поддерживают данные технологии?

Пока OpenCL не получит широкого распространения, разработчикам ПО придется адаптировать каждую программу для поддерж­ки графических чипов NVIDIA и AMD. Однако далеко не все разработчики готовы идти на дополнительные издержки. К тому же лишь немногие программы способны обеспечить непрерывный поток простых вычислительных операций, которые можно выполнять параллельно. Это хорошо работает в сочетании с видео- и графическими редакторами. Для поч­товых клиентов, например Out­look, или текстовых редакторов, таких как Word, поддержка этих технологий заметным преимуще­ством не является.

Суперкомпьютер

Китайский компьютер Tianhe-1A имеет 7168 графических чипов NVIDIA, обес­печивающих производительность в 2,5 Пфлопса (2,5 трлн вычислительных операций в секунду). Он потребляет 4 МВт электроэнергии, это сравнимо с потребностями небольшого города с населением около 5 тысяч жителей.

Может ли графический процессор заменить центральный?

Нет. Они устроены абсолютно по-разному. Центральный процессор является универсальным вычислительным блоком, способным обрабатывать и передавать данные другим компонентам компьютера. Напротив, графические процессоры являются узконаправленными «специалистами»: хотя они выполняют сравнительно небольшое количество задач, зато делают это с очень высокой скоростью.

Что нас ждет в будущем: универсальные чипы

Для повышения производительности центральных процессоров компании Intel и AMD постоянно увеличивают количество ядер. К тому же они внедряют технические новшества для повышения эффективности вычислений и возможности параллельной обработки данных. В отличие от CPU современные графические процессоры уже могут похвастать наличием множе­ства простых ядер, которые в перспективе гораздо быстрее справятся с комплексными вычислительными операциями.

Таким образом, первоначальные различия в принципах работы графического и центрального процессоров постепенно стираются. Поэтому ­появление своего рода чипа-универсала, способного выполнять все задачи, более чем логично. Уже сегодня многие владельцы ПК могут, по крайней мере теоретически, воспользоваться потенциалом графических чипов без дорогих видеоплат: современные разработки, среди них Fusion от AMD и процессоры i3, i5 и i7 на базе архитектуры Sandy Bridge от Intel, наглядно демонстрируют способность графического и центрального процессоров объединять усилия и работать в качестве одного универсального вычислительного блока.

Во всех этих чипах ядра центрального и графического процессоров располагаются на одном кристалле, что дает возможность быстрее распределять вычисления между подходящими ядрами. Используемые при этом технологии называются Intel Quick Sync и AMD App. В настоящее время уже существуют отдель­ные программы, которые используют данную технологию.

Статья опубликована в журнале ComputerBild №29/2011 (стр. 52)