Elaborazione generica su unità di elaborazione grafica

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GPGPU è l' acronimo di general-purpose computing è unità di elaborazione grafica , vale a dire calcolo generico su GPU . Lo scopo di tali calcoli è sfruttare la capacità di elaborazione parallela dei processori grafici.

GPGPU come modello sostitutivo per la CPU

Prima dell'arrivo delle GPGPU, la CPU, conduttore o processore centrale del computer, gestiva la maggior parte delle operazioni di elaborazione pesante come simulazioni fisiche, rendering offline per film, calcoli del rischio per istituti finanziari, previsioni del tempo , codifica di file video e audio,  ecc. .

Intel, con la sua quota di mercato dell'80% nelle CPU, ha quindi ampiamente dominato tutte le esigenze di elaborazione e potrebbe estrarre margini sostanziali.

Alcuni di questi calcoli pesanti sono comunque facilmente parallelizzabili e possono quindi beneficiare di un'architettura progettata per il calcolo parallelo . La maggior parte delle architetture parallele erano pesanti, costose e mirate a un mercato di nicchia fino a quando la GPU non si è affermata come uno dei principali attori nel calcolo parallelo .

La GPU è un prodotto consumer con un'ampia distribuzione grazie agli sbocchi dei videogiochi , che permette di abbattere i costi rispetto ad un'architettura troppo specializzata. Un'architettura relativamente economica progettata per il calcolo parallelo al punto da mostrare prestazioni a volte superiori al 2000% rispetto a una CPU di fascia alta di ultima generazione.

Se le prime GPU erano funzioni fisse, si sono evolute per diventare programmabili. Pertanto, poiché NVIDIA GeForce 3 che implementa Pixel shader 1.1, i processori grafici hanno un'unità di geometria programmabile. E poiché l'AMD Radeon R300 che implementa Pixel shader 2.0, il calcolo viene eseguito su numeri in virgola mobile e non più solo su numeri interi.

Esempi di applicazioni

I driver gratuiti della scheda grafica AMD Radeon per Linux utilizzano gli shader per accelerare la decodifica video (vedi API di accelerazione video ).

Note e riferimenti

  1. Ricerca rapida del vicino più vicino tramite GPU. In Atti del CVPR Workshop on Computer Vision on GPU, Anchorage, Alaska, USA, giugno 2008. V. Garcia e E. Debreuve e M. Barlaud.

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