Видеокарта, GPU, построение 3D - изображения

 

 

Потоки GPU обладают крайне небольшой стоимостью создания, управления и уничтожения (контекст нити минимален, все регистры распределены заранее), для эффективной загрузки GPU необходимо использовать много тысяч потоков, в то время как для CPU обычно использует 10-20 потоков. За счѐт того, что программы в CUDA пишутся фактически на обычном языке C (на самом деле для частей, выполняющихся на CPU, можно использовать C++), в который добавлены новые конструкции (спецификаторы типа, встроенные переменные и типы, директива запуска ядра), написание программ с использованием технологии CUDA оказывается заметно проще, чем при использовании графического API.

 

Разработчики софта для сжатия видео с GPU отмечают, что для того, чтобы получить ощутимую прибавку в производительности, надо производить сжатие видео формата не ниже 720p на машине с мощными как CPU, так и GPU. Отсюда следует, что применение GPU

целесообразно для видео высокого разрешения. Действительно, для сжатия видео небольшого разрешения вполне можно использовать кодеры без применения GPU.

Наличие B-кадров в настройках кодера CPU приводит к снижению производительности, нетипично большая область поиска макроблоков для межкадровой компенсации движения, также приводит к снижению производительности, обычно это значение гораздо меньше, в популярной реализации кодера стандарта H.264 x264 значение по умолчанию для этого параметра 16. Наибольшее значение этого параметра для кодера с CUDA не так критично. Для GPU задачи такого плана являются типичными, так как легко распараллеливаются.

При использовании мощных ПК можно сжимать в реальном времени видео с разрешением до 720p. Стоит отметить, что кодер с использованием GPU с включѐнными B-кадрами на мощных РС всегда работает быстрее, чем с выключенными B-кадрами. Из табл. 2 видно, что качество декодированного видео при использовании B-кадров зачастую падает.

Таблица 2. Сравнение качества декодированного видео сжатого разными кодерами.

На основании проведѐнных тестов можно утверждать, что видеокодер с использованием GPU пока не показал своих преимуществ перед кодером без GPU. Имеющиеся реализации кодеров с GPU проигрывают кодерам без GPU в качестве декодированного видео. При этом прирост производительности при использовании GPU не столь ощутим и составляет единицы или десятки процентов (в зависимости от контекста видео и его разрешения).

Видеокарта

Объём памяти большого количества современных видеокарт варьируется от 33 МБ (напр. Matrox G550) до 6 ГБ (напр. NVIDIA Quadro 6000).[2] Поскольку доступ к видеопамяти GPU и другими электронным компонентами должен обеспечивать желаемую высокую производительность всей графической подсистемы в целом, используются специализированные высокоскоростные типы памяти, такие как SGRAM, двухпортовые (англ. dual-port) VRAM, WRAM, другие. Приблизительно с 2003 года, видеопамять, как правило, базировалась на основе DDR технологии памяти SDRAM, с удвоенной эффективной частотой (передача данных синхронизируется не только по нарастающему фронту тактового сигнала, но и ниспадающему). И в дальнейшем DDR2, GDDR3, GDDR4 и GDDR5. Пиковая скорость передачи данных (пропускная способность) памяти современных видеокарт достигает 327 ГБ/с (напр. у NVIDIA GeForce GTX 580 или 320 ГБ/с у AMD Radeon™ HD 6990).

Тип	Эффективная частота памяти, МГц	Пиковая скорость передачи данных (пропускная  способность), ГБ/с
DDR	166 — 950	1.2 — 30.4 (???)
DDR2	400 — 2400	3,2 — 9,6
GDDR3	700 — 2400	5.6 — 156.6
GDDR4	2000 — 3600	128 — 200
GDDR5	900 — 5700	130 — 320

 

 

 

Перспектива

CPU

GPU уже достигли той  точки развития, когда многие  приложения реального мира могут  с легкостью выполняться на  них, причем быстрее, чем на многоядерных  системах. Будущие вычислительные  архитектуры станут гибридными системами с графическими процессорами, состоящими из параллельных ядер и работающими в связке с многоядерными ЦП

Оригинальный текст (англ.)

GPUs have evolved to the point where many real-world applications are easily implemented on them and run significantly faster than on multi-core systems. Future computing architectures will be hybrid systems with parallel-core GPUs working in tandem with multi-core CPUs[3].

Профессор Джек Донгарра (Jack Dongarra) 
Директор Innovative Computing Laboratory 
Университет штата Теннесси

 

Заключение

Видеокарты

За короткий период видеокарты набрали огромные темпы развития. В данный момент времени выпускаемая продукция может удовлетворить интересы любого пользователя. Лидерами на рынке производства видеокарт на данный момент времени являются:

• AMD

• nVidia

• Intel

• Matrox

• 3D Labs

• Elsa

Так же в разработке занят ряд других компаний.

3D - графика

На данный момент времени данное направление является крайне перспективным. Игровая индустрия, киноиндустрия а так же программная инженерия требуют точного построения 3d изображений.

В разработке 3D изображения часто используются такие системы как:

• PhotoRealistic RenderMan (PRMan)

• mental ray

• V-Ray

• FinalRender

• Brazil R/S

• BusyRay

• Turtle

• Maxwell Render

• Fryrender

• Indigo Renderer

• LuxRender

• YafaRay

• POV-Ray

 

 

 
Список литературы

• Дж. Ли, Б. Уэр. Трёхмерная графика и анимация. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2002. — 640 с.

• Д. Херн, М. П. Бейкер. Компьютерная графика и стандарт OpenGL. — 3-е изд. — М., 2005. — 1168 с.

• Э. Энджел. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2001. — 592 с.

• Г. Снук. 3D-ландшафты в реальном времени на C++ и DirectX 9. — 2-е изд. — М.: Кудиц-пресс, 2007. — 368 с. — ISBN 5-9579-0090-7

• В. П. Иванов, А. С. Батраков. Трёхмерная компьютерная графика / Под ред. Г. М. Полищука. — М.: Радио и связь, 1995. — 224 с. — ISBN 5-256-01204-5

• Скотт Мюллер. Модернизация и ремонт ПК = Upgrading and Repairing PCs. — 17 изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 889—970. — ISBN 0-7897-3404-4

• Чобану М. Многомерные многоскоростные системы обработки сигналов. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2009, 480 с.

 

 

Оглавление

 

 

Глоссарий

1 Также видеоадаптер, графический адаптер, графическая плата, графическая карта, графический ускоритель

2 GPGPU (англ. General-purpose graphics processing units — «GPU общего назначения») — техника использования графического процессора видеокарты, который обычно имеет дело с вычислениями только для компьютерной графики, чтобы выполнять расчёты в приложениях для общих вычислений, которые обычно проводит центральный процессор. Это стало возможным благодаря добавлению программируемых шейдерных блоков и более высокой арифметической точности растровых конвейеров, что позволяет

разработчикам ПО использовать потоковые процессоры для не-графических данных.

 

3 CUDA (англ. Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы NVIDIA.

 

4 Многоракурсные дисплеи

 

5 Лентикулярные растровые линзы (от лат. lenticula, означающего чечевицу или чечевицеобразное тело) — массив из увеличительных линз, устроенный так, что если смотреть на него под разными углами, то различные участки изображения увеличивается по разному.

6Uniform Memory Access (сокращённо UMA — «однородный доступ к памяти») — архитектура многопроцессорных компьютеров с общей памятью.

Все микропроцессоры в UMA-архитектуре используют физическую память одновременно. При этом время запроса к данным из памяти не зависит ни от того, какой именно процессор обращается к памяти, ни от того, какой именно чип памяти содержит нужные данные. Однако каждый микропроцессор может использовать свой собственный кэш.

7MDA (англ. Monochrome Display Adapter) — первый видеоадаптер компьютеров IBM PC.

 

8 HGC (англ. Hercules Graphics Card) — стандарт мониторов и видеоадаптеров для IBM PC. Он поддерживает текстовый режим с высоким разрешением и один графический режим. Видеоадаптер подключался к монохромному (зелёному, желтому, светло-коричневому или, довольно редко, чёрно-белому) монитору.

 

9EGA (англ. Enhanced Graphics Adapter - Усовершенствованный графический адаптер) — стандарт мониторов и видеоадаптеров для IBM PC, расположенный между CGA и VGA по своим характеристикам (цветовое и пространственное разрешение). Выпущен IBM в августе 1984 года для новой модели персонального компьютера IBM PC/AT. Видеоадаптер EGA позволяет использовать 16 цветов при разрешении 640×350 пикселов. Видеоадаптер оснащён 16 кБ ПЗУ для расширения графических функций BIOS и видеоконтроллером Motorola MC6845.

 

10 BIOS (англ. basic input/output system — «базовая система ввода-вывода») — реализованная в виде микропрограмм часть системного программного обеспечения, которая предназначается для предоставления операционной системе API доступа к аппаратуре компьютера и подключенным к нему устройствам.

 

11SuperVGA (англ. Super Video Graphics Array) — общее название видеоадаптеров, совместимых с VGA, но имеющих расширенные по отношению к нему возможности - разрешения от 800х600 и выше при количестве цветов от 2(монохромный режим) до 16 миллионов (24 бит на пиксель), а также большие объемы видеопамяти. Обязательной поддержки какого либо режима, кроме стандартных режимов VGA и режима 800х600, название SVGA не подразумевает. Все современные (и не очень) популярные видеокарты можно отнести к данному классу, вследствие чего название практически не используется. Стандарта SVGA не существует, но практически все SVGA-видеоадаптеры начиная с некоторого времени следуют стандарту VESA. Наиболее распространенные видеорежимы: 800x600, 1024x768, 1280x1024, 1600x1200. Также аббревиатурой SVGA называют разрешение экрана 800×600.

 

12Ше́йдер (англ. Shader; схема затенения, программа построения теней) — это программа для одной из ступеней графического конвейера, используемая в трёхмерной графике для определения окончательных параметров объекта или изображения. Она может включать в себя произвольной сложности описание поглощения и рассеяния света, наложения текстуры, отражение и преломление, затенение, смещение поверхности и эффекты пост-обработки.

 

13 Этот подход предполагает разбиение программы на относительно небольшие этапы (ядра), которые обрабатывают элементы потоков данных. Ядра отображаются на шейдеры, а потоки данных — на текстуры в GPU.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

| Страница