TEMA: Koju grafičku karticu odabrati za obradu videa i rendering?

TEMA: Koju grafičku karticu odabrati za obradu videa i rendering?

Koliko GPU akceleracija pomaže u aplikacijama za obradu videa i rendering?

Istražili smo kakve su performanse pojedinih grafičkih kartica u popularnim aplikacijama za obradu videa, slika ili u renderingu, te isplati li se uložiti u brže i naprednije grafičke kartice.

Moderni grafički procesori posjeduju impresivne računalne mogućnosti. Osim za veći broj sličica u ekundi u popularnim igrama,ovakva se računalna snaga može iskoristiti za poboljšanje performansi prilikom renderinga, 3D animacija ili obrade videa.
Tijekom višegodišnjeg intenzivnog razvoja grafički procesori postali su iznimno kompleksni čipovi impresivnih računalnih mogućnosti koje danas nerijetko prelaze i 10 TFLOP-ova. Stoga je posve logično kako se ovakva računalna snaga grafičkih procesora sve više koristi za ubrzanje mnogih drugih računalno intenzivnih poslova i operacija, osim dakako za postizanje što većeg broja sličica u sekundi u popularnim igrama.
GPGPU (General Purpose GPU) inicijativa nije od jučer, postoji već poprilično dugo. U osnovi govorimo o softverskim platformama koje omogućavaju korištenje grafičkog procesora za izvođenje računalnih operacija u aplikacijama u kojima uobičajeno koristimo glavni procesor (CPU). Primarno su ove mogućnosti razvijane kako bi se što efikasnije izvodile kompleksne shaderske operacije u igrama. Doba GPGPU-a za pravo počinje 2001. godine kada se pojavio prvi grafički procesor (GeForce 3) s podrškom za programabilne shadere, a potom slijedi i podrška za floating point operacije putem grafičkog procesora. Kako su grafički procesori postajali sve moćniji, pokazalo se kako su ove mogućnosti posebno pogodne za korištenje kod superračunala ili posebno intenzivnih znanstvenih aplikacija.

Doba GPGPU-a!

Danas možemo reći kako grafički procesori omogućavaju daleko bolje performanse od glavnih procesora u profesionalnim i industrijskim aplikacijama, matematičkim i fizičkim izračunima ili primjerice kod umjetne inteligencije (AI), odnosno dubokog i strojnog učenja („deep learning“). Grafički procesor također igra ključnu ulogu prilikom razvoja aplikacija za virtualnu i proširenu stvarnost (VR i AR).
Nedavno smo bili svjedoci posebnog fenomena koji je vezan izravno za korištenje računalne snage grafičkog procesora. Dakako, govorimo o famoznim kriptovalutama i njihovom „rudarenju“ pomoću računalne snage grafičkih procesora kako bi se ostvario profit. Sjećamo se kako je ovaj fenomen imao ogroman utjecaj i na porast cijene grafičkih kartica na tržištu s obzirom na to da su pojedini modeli postali iznimno tražena roba. Jasno, dostupna računalna snaga grafičkog procesora može se iskoristiti i za nešto kreativnije stvari.

Grafičke kartice Body
U ovom je kontekstu svakako korisno shvatiti zbog čega je primjerice grafički procesesor toliko brži od glavnoga procesora u nekim računalnim operacijama. Prije svega treba imati na umu kako je glavni procesor (CPU) osmišljen kao procesor opće namjene sposoban relativno brzo i efikasno obavljati veliki broj raznih zadataka. S druge strane, grafički procesor (GPU) je specijalizirani visoko paralelizirani procesor prvenstvo osmišljen za 3D rasterizaciju, odnosno prikaz računalne grafike. Grafički enginei koji stoje iz svih popularnih igara osmišljeni su tako da u potpunosti iskoriste paralelnu arhitekturu grafičkih procesora. Cilj je što efikasnije iskoristiti snagu grafičkog procesora, pri čemu su ovi enginei danas iznimno kompleksni i zahtijevaju odgovarajuće optimizacije. Efikasnost je izrazito važna kako se ne bi dogodilo da velik broj shaderskih jezgri kod grafičkih procesora jednostavno ostane neiskorišten.
Sjetimo se, moderni glavni procesori najviše klase ili oni serverski posjeduju, primjerice, 16 ili 32 jezgre. Kod grafičkih je procesora ovaj broj osjetno veći, pa možemo govoriti o 60 compute enginea ili 2500 i više shaderskih procesora. Zbog toga je znatno teže i kompleksnije iskoristiti svu dostupnu snagu grafičkog procesora, posebno u aplikacijama koje nisu fokusirane na 3D grafiku. S druge strane, osmišljavanje i programiranje aplikacija za glavni procesor daleko je jednostavnije s obzirom na opću namjenu ovog procesora, premda, kao što smo rekli, grafički će procesor biti znatno brži od glavnoga u mnogim opreracijama.

Open CL i CUDA!

Kako bi se olakšalo korištenje računalnih mogućnosti grafičkog procesora za sve druge namjene osim 3D grafike, razvijene su posebne softverske platforme koje osiguravaju željeni GPGPU framework. Ove se platforme sastoje od razvojnog okruženja (SDK) i sučelja za programiranje aplikacija (API).
Trenutno postoje dvije dominante GPGPU softverske platforme. S jedne strane imamo „Open CL“ koji je standardizirala neprofitna organizacija „Khronos Group“. „Open CL“ je open source platforma s podrškom za grafičke procesore različitih proizvođača poput AMD-a, Nvidie, Intela, ARM-a. Apple se također u dobroj mjeri oslanja na „Open CL“ za GPU akceleraciju unutar Mac OS-a.
Nasuprot „Open CL-u“ imamo Nvidijinu softversku platformu CUDA. Riječ je o softverskoj platformi razvijenoj isključivo za Nvidijine grafičke procesore koja je predstavljena 2006. godine. Kako Nvidia uživa poprilično dominantu poziciju na tržištu grafičkih procesora (posebno kada govorimo i o profesionalnim grafičkim karticama poput serije „Quadro“), u posljednjih nekoliko godina postoji dosta velik broj aplikacija razvijenih prvenstveno i ekskluzivno pomoću njihove platforme. Možemo reći kako danas i „Open CL“ i  CUDA predstavljaju doista robustan set softverskih alata koji omogućavaju GPGPU.

GPU akceleracija - puste priče ili stvarnost?

Ipak, postavlja se pitanje zbog čega nema više aplikacija koje bi mogle iskoristiti svu tu silnu snagu grafičkih procesora u svakodnevnom radu s računalom. Pri tome ovdje ne govorimo o profesionalnoj ili industrijskoj primjeni. Zbog čega, recimo, ne bismo snagu grafičkog procesora iskoristili za ubrzanje dekompresije datoteka, kodiranje videa ili, primjerice, bolje performanse prilikom pregledavanja zahtjevnih multimedijalnih web stranica?
Odgovor se krije u daleko većoj kompleksnosti razvoja aplikacija koje bi na pravi način iskoristile GPU akceleraciju. Istini za volju, treba reći kako su i glavni procesori s vremenom postali sve brži i posjeduju sve veći broj jezgri.
Situacija se ipak polako mijenja. Sve više i više aplikacija u svojem radu počinje koristiti GPU akceleraciju. Živimo u doba eksplozije video i slikovnog sadržaja koji se prvenstveno objavljuje na društvenim mrežama. Takav sadržaj zahtijeva odgovarajuću i često prilično računalno zahtjevnu obradu kako bi bio spreman za objavu. Stoga sve više aplikacija za obradu slika i videa posjeduje sve napredniju integriranu podršku za GPU akceleraciju. Slično možemo zaključiti i kada je u pitanju renderiranje, modeliranje i 3D animacija. Ovakav trend naveo nas je na ideju da ne bi bilo loše istražiti koliki je stvarno utjecaj pojedinog grafičkog procesora na performanse prilikom obrade videa i slika u popularnim aplikacijama. Uobičajeno grafičke kartice testiramo u najzahtjevnijim i najpopularnijim igrama, međutim sve češće čujemo pitanje koju grafičku odabrati za video obradu ili rendering?

da vinci 16 ilustracija
Stoga smo zaključili kako bi bilo zanimljivo provjeriti performanse nekih od popularnih grafičkih kartica u aplikacijama za obradu videa, slika ili prilikom animacije i renderinga. Pokrećete YouTube kanal jer ste čuli kako je to vrlo profitabilno? Sigurno će vas zanimati koliko moćno računalo vam treba za obradu videa i može li vam moćnija grafička kartica omogućiti bolje performanse.

Multimedijalna eksplozija

Vjerujemo kako će mnoge kreativne profesionalce, a dakako i sve one koji se manje ili više profesionalno ili hobistički bave produkcijom i obradom slikovnog i video sadržaja, zanimati kakve su razlike u performansama pojedinih grafičkih procesora u aplikacijama za obradu videa, slika ili animacija. Odmah ćemo naglasiti kako smo se okrenuli trenutno dostupnim grafičkim karticama za širi krug korisnika. Nismo se bavili profesionalnim grafičkim karticama primarno zbog toga što su one višestruko skuplje od uobičajenih kartica temeljenih na identičnom grafičkom procesoru, a u aplikacijama koje smo planirali testirati ne omogućavaju bolje performanse. Dakako, to ne znači kako ih treba zanemariti. Njihova prednost može biti veća količina videomemorije. Također, profesionalne kartice dolaze s posebno optimiziranim upravljačkim programima koji su itekako korisni u pojedinim aplikacijama, ali kod obrade slika ili videa nemaju osobitog značaja.
Kad već spominjemo profesionalne i „obične“ grafičke kartice, možemo reći kako se u posljednjih nekoliko godina sve više gubi ta razlika, a Nvidia i AMD su predstavili high end modele poput „Titana“ i „Vege Frontier Edition“ koji su namijenjeni kreativnim profesionalcima, dok ne pripadaju njihovim klasičnim serijama profesionalnih kartica.

(Stranica 1 od 3)
« Prev All Pages Next » (Stranica 1 od 3)
Ocijeni sadržaj
(0 glasova)

Newsletter prijava


Kako izgleda naš posljednji newsletter pogledajte na ovom linku.

Skeniraj QR Code mobitelom i ponesi ovu stranicu sa sobom

TEMA: Koju grafičku karticu odabrati za obradu videa i rendering? - VidiLAB - QR Code Friendly
Copyright © by: VIDI-TO d.o.o. Sva prava pridržana.