Q&A – отвечаем на ваши вопросы в прямом эфире! (30.11.2017)

Вообщем. Существуют несколько видов процессоров делящихся по принципу выполнения команд над данными. Один поток данных один поток команд (по этому принципу работает центральный процессор), Много потоков данных, один поток комманд ( По этому принципу работают видеокарты), много потоков данных много потоков команд (некоторые сетевые чипы), один поток данных много потоков комманд(Несколько эксперементальных устройств в 70ые годы).

Из этого мы должны понять что видеокарта может выполнять один набор комманд (в некоторых новых поколениях больше 1 но значительно меньше количества процессорных модулей в видеокарте) над большим набором данных одновременно (К примеру умножить 5 тысяч чисел на 10 за 1 операцию в то время как обычный процессор должен будет сделать 5000 операций).

Следующее что надо понять это то что болшенство алгоритмов по обработке видео работают по принципу “Разделяй и властвуй” тоесть наложение фильтра на кадр видео, состоит на разделения кадра на облости(квадраты), обработки всех квадратов определённым набором комманд и склейка обратно. Самый ресурсоёмкий процесс это обработка этих самых областей(квадратов).

Ну так вот почему бы нам не взять и не отдать области на обработку видеокарте к примеру 1 область на 1 вычислительный модуль видеокарты.
а затем забрать результат?

Ну что принцип мы поняли, но как нам это сделать на практике?
В реальности производители видеокарт позволяют использовать вычеслительные модули видеокарты (это не все модули которые есть в видеокарте, особенно в игровых). А именно производители видеокарт выпускают свои наборы инструментов для фреймворков парралельного программирования OpenCL (nvidia, intel, amd) и Сuda(nvidia).

Но прикол в том что это должен уметь использовать ваш софт. Тоесть программисты которые работают над видеоредакторами дожны написать свои алгоритмы где в местах в которых выгодно распаралеллить обработку тяжолых вычесленний программа будет использовать OpenCL (а точнее его реализация от конкретных производителей, в целлом перенести эту поддержку с nvidia на radeon не так сложно при использовании OpenCL).

Теперь ближе к потребителю. Если программа в которой вы работать потдерживает паралельные вычисления на видеокарте, то купив видеокарту с большим количеством вычеслительных модулей вы можете получить хороший прирост. Который будет зависеть от количества ядер (для заметного буста рекомендуются карты с 700 вычислительных модулей) и обьёма видеопамяти (при малом обьёме данные для обработки будут гоняться туда сюда слишком часто рекомендуются от 2 гигабайт).

Важно понимать что сверхдорогие видеокарты при этом не обязательны так как и на средних видеокартах вычисления которые буду производится параллельно уже будут соизмеримы с вычеслениями CPU которые ускорить нельзя. Так к примеру gtx 750 ti может дать выгрыш в 4 раза а titan в 4.8

https://www.studio1productions.com/Articles/Premiere-Benchmark.htm