A maioria das placas de vídeo mais recentes tem processadores de fluxo embutidos em sua unidade de processamento gráfico. A GPU também pode ser embutida na placa-mãe ou na própria unidade de processamento central. O processamento de fluxo é uma técnica de programação que simplifica o processamento paralelo de hardware e software. Os processadores de fluxo na GPU lidam com a maioria das tarefas tradicionais de renderização de gráficos ou podem ser programados alternativamente para processamento de números de uso geral.
Aplicações
Os processadores de fluxo são adequados para tarefas tradicionais com foco na GPU, como processamento de imagem, vídeo e sinal. Está se tornando cada vez mais comum, no entanto, também utilizar os processadores de fluxo na GPU para fins gerais e processamento de números científicos. As técnicas de processamento de fluxo funcionam bem para rastreamento de raios, dinâmica de fluidos computacional, modelagem de clima e cálculos de dobramento de proteínas. Os aplicativos que exigem operações vetoriais massivas e cálculos de alto rendimento apresentam grandes ganhos em comparação com o processamento de números da CPU convencional. Os aplicativos de uso geral podem não apresentar melhorias de velocidade.
Nossa História
As CPUs tradicionais funcionavam como um único processador, executando um único fluxo de instruções, operando em dados armazenados em um único local da memória. Essa arquitetura é conhecida como "instrução única, dados únicos". Técnicas paralelas foram desenvolvidas para lidar com a quantidade crescente de dados que precisavam ser processados, permitindo operações em vários locais de dados simultaneamente. O processamento de fluxo é um ramo desses desenvolvimentos que facilita algumas das implementações do mundo real encontradas nas tecnologias anteriores.
Considerações
Os aplicativos que desejam usar o processamento de fluxo devem ser projetados desde o início para aproveitar as vantagens da tecnologia de forma eficaz. Nem todos os programas se beneficiarão, e a maioria dos aplicativos de negócios de propósito geral terá uma limitação para nenhuma aceleração em comparação aos enormes ganhos obtidos com programas ou técnicas de desenvolvimento muito especializados. O processamento de fluxo é adequado para programas que requerem alta intensidade computacional que se encaixam em um modelo de execução paralela.
Outras Medições de Desempenho
O número de processadores de fluxo (e sua velocidade) não são a única medida significativa para o desempenho da GPU. GPUs diferentes têm velocidades de clock variáveis entre a própria GPU, a memória e os processadores. Eles também têm arquiteturas diferentes e restrições de largura de banda entre esses componentes separados. Tudo isso junto determina o desempenho efetivo da GPU como um todo. Avaliações e benchmarks são a melhor maneira de julgar o desempenho total de uma GPU em comparação com outras unidades comparáveis.