Trái tim mọi hệ thống máy tính là bộ xử lý trung tâm (CPU). Bộ xử lý đa dụng này xử lý hầu hết tác vụ nhưng giới hạn ở phép tính toán học cơ bản. Tác vụ phức tạp có thể cần tổ hợp nhiều phép tính, kéo dài thời gian xử lý. Nhiều loại tác vụ khác nhau có thể làm chậm CPU.
Card đồ họa với đơn vị xử lý đồ họa (GPU) là một trong các bộ xử lý chuyên dụng người ta gắn vào máy tính. Chúng xử lý phép tính phức tạp liên quan đồ họa 2D và 3D. Đặc biệt đến mức render một số phép tính tốt hơn CPU. Dưới đây là những cách GPU đang quan trọng không chỉ cho đồ họa.
Tăng tốc Video
Ứng dụng đầu tiên ngoài đồ họa 3D mà GPU được thiết kế xử lý là video. Stream video độ phân giải cao cần giải mã dữ liệu nén để tạo ảnh high-res. Cả ATI (AMD) và NVIDIA đều phát triển phần mềm để GPU xử lý giải mã thay CPU.
Card đồ họa giúp chuyển mã video (transcode) từ định dạng này sang định dạng khác, ví dụ chuyển file camera video để burn ra DVD. Máy tính phải lấy định dạng này render lại sang định dạng kia – quá trình tốn nhiều sức tính toán. Dùng khả năng video của GPU hoàn thành transcoding nhanh hơn dùng CPU.
SETI@Home
SETI@Home là ứng dụng máy tính phân tán (folding) cho phép dự án Tìm kiếm Trí tuệ Ngoại hành tinh (SETI) phân tích tín hiệu radio. Nó cũng tận dụng sức tính toán thêm từ GPU máy tính. Động cơ tính toán tiên tiến trong GPU cho phép xử lý lượng dữ liệu lớn hơn trong cùng khoảng thời gian so với chỉ dùng CPU. SETI@Home làm được điều này trên card NVIDIA nhờ CUDA (Compute Unified Device Architecture) – phiên bản C chuyên dụng truy cập GPU NVIDIA.
Adobe Creative Suite và Creative Cloud
Ứng dụng lớn mới nhất tận dụng GPU acceleration là Adobe Creative Suite, từ CS4 đến bộ ứng dụng hiện đại. Bao gồm các sản phẩm旗舰 như Photoshop và Premiere Pro. Về cơ bản, bất kỳ máy tính nào có card đồ họa OpenGL 2.0 với ít nhất 512 MB VRAM đều có thể tăng tốc các tác vụ trong các ứng dụng này.
Tại sao thêm khả năng này vào Adobe? Photoshop và Premiere Pro có nhiều bộ lọc chuyên biệt cần toán học cao cấp. Thời gian render ảnh lớn hoặc stream video hoàn thành nhanh hơn bằng cách dùng GPU để offload các phép tính này. Một số người không thấy khác biệt, người khác thấy tăng tốc lớn tùy tác vụ và card đồ họa.
Khai thác tiền mã hóa (Cryptocurrency Mining)
Cách tiêu chuẩn có tiền ảo là quá trình gọi là cryptocoin mining. Bạn dùng máy tính làm trung chuyển xử lý hash tính toán cho giao dịch. CPU làm được ở mức độ nhất định. Tuy nhiên GPU trên card đồ họa cung cấp phương pháp nhanh hơn. Do đó PC có GPU tạo tiền nhanh hơn PC không có.
OpenCL
Phát triển đáng chú ý nhất trong việc dùng card đồ họa cho hiệu năng thêm đến từ thông số kỹ thuật OpenCL (Open Computer Language). Thông số này gom nhiều bộ xử lý chuyên biệt bên cạnh GPU và CPU để tăng tốc tính toán. Tất cả loại ứng dụng đều có thể tận hưởng lợi ích từ việc dùng kết hợp nhiều bộ xử lý khác nhau để tăng lượng dữ liệu xử lý.
Điều gì cản trở GPU?
Bộ xử lý chuyên dụng không mới với máy tính. GPU là một trong những món thành công và phổ biến nhất. Vấn đề là làm cho các bộ xử lý chuyên dụng này truy cập được bởi ứng dụng ngoài đồ họa. Lập trình viên ứng dụng phải viết code riêng cho từng GPU. Tuy nhiên, với xu hướng đẩy mạnh tiêu chuẩn mở, máy tính sẽ tận dụng card đồ họa nhiều hơn bao giờ hết.