Puis-je utiliser un GPU comme deuxième CPU (au moins pour les tâches graphiques) ?
Posté par Spartakus, mise à jour le 04/01/2024 à 19:58:47
Bonjour!C'est probablement une question stupide, qui a probablement déjà été posée, mais je me posais la question. Si vous possédez une carte graphique discrète, pouvez-vous utiliser sa puissance pour des tâches courantes ? Je sais que si vous avez nVidia par exemple et que l'application prend en charge Cuda, vous obtenez des vitesses plus rapides que si vous désactivez Cuda et que tout le travail est effectué par le processeur. Ma question est de savoir si je peux forcer mon GPU nVidia à prendre en charge les applications qui ne prennent pas en charge Cuda, au moins pour le traitement d'images ou de vidéos (comme VirtualDub). Existe-t-il un moyen de faire apparaître le GPU sous forme de cœurs/threads de processeur supplémentaires afin de faciliter le traitement ? Je pourrais forcer une application à utiliser les cœurs GPU en modifiant manuellement l'affinité des tâches. Existe-t-il une autre astuce similaire ? S'il vous plaît, ne jugez pas, je sais déjà que cela pourrait être une question stupide, mais je la pose juste au cas où cela pourrait être fait et qu'il me manque quelque chose. Mon humble (selon les normes actuelles) Core-i7 3770 pourrait bénéficier de l'aide de ma nVidia GTX 1050 Ti. Pourquoi pas?
Posté par Djibril K
Bonjour,je ne pense pas que cela soit possible car de nombreuses instructions de code machine natif interne du CPU n'existeraient pas sur le GPU.
Cependant, avec l'émulation et la virtualisation - qui sait si c'est théoriquement possible, la question est par exemple de savoir si vous pouvez utiliser un tuyau comme fil électrique. Différents matériels pour différentes tâches. Donc j'imagine que non - ces choses sont également conçues pour fonctionner en tant que coprocesseurs et non en tant que processeurs principaux.
Posté par Edwin
Un CPU est conçu pour l'informatique à usage général, un GPU, en revanche, est conçu pour des tâches spécifiques effectuées de manière répétée en parallèle. La plupart des logiciels ne sont pas conçus pour effectuer des tâches de cette manière. Il est donc peu pratique de tenter de router de telles tâches vers le GPU pour des logiciels qui ne peuvent pas tirer parti des calculs simultanés. De plus, un seul cœur/unité/thread GPU est beaucoup plus lent qu'un cœur de CPU. La vitesse sur un GPU vient du grand nombre de parallélisme.Posté par Spartakus
Eh bien, certaines applications de montage vidéo, notamment VirtualDub, prennent en charge l'accélération matérielle DirectX. Question : Si j'utilise ceci, le GPU est-il utile ou cela se fait-il à partir du CPU ? Existe-t-il un wrapper DirectX vers Cuda pour transmettre ces tâches au GPU ou les calculer plus rapidement ?Posté par Edwin
Oui, vous pouvez utiliser l'encodage vidéo assisté par GPU. C'est un bon cas d'utilisation.Posté par Helen
Certaines applications sont écrites de manière à pouvoir utiliser certaines routines du GPU."Pourquoi pas?"
Vous ne pouvez pas forcer n’importe quelle application à faire cela. Les cœurs d’un GPU sont très développés pour une tâche spécialisée. Les cœurs/threads de processeur/cœurs de performance/cœurs d’efficacité pour un éventail beaucoup plus large de tâches générales.
Posté par Edwin
Le fait est que vous ne pouvez utiliser le GPU pour le calcul que si l'application est spécifiquement écrite pour de telles opérations.Les GPU sont efficaces pour analyser les chiffres du grand public, mais c'est à peu près tout ce qu'ils peuvent faire.
Si une application est utilisée pour de telles tâches, il existe probablement déjà du code intégré pouvant utiliser le GPU, sinon cela ne sert à rien car l'application fonctionnerait simplement plus lentement.
Posté par Spartakus
J'ai le sentiment que l'accélération DirectX ne signifie pas nécessairement que le GPU fait tout le travail. Le CPU est toujours impliqué s'il ne fait pas tout. Un wrapper DirectX vers Cuda convertirait les commandes DirectDraw ou Direct3D en code Cuda, forçant une carte nVidia à faire tout le travail, espérons-le plus rapidement.Posté par Edwin
Cela ne fonctionne pas de cette façon... DirectX fait déjà (accélération matérielle) ce qui est requis directement sur le GPU pour les parties qu'il est logique d'y faire, pas besoin de convertir quoi que ce soit.Posté par Bob r
Dans le domaine de la photographie numérique, les logiciels utilisant l’IA utilisent largement le GPU pour le traitement.Exemples : les produits Topaz AI, DXO Photolab et certains filtres AI dans Adobe Photoshop.
Je ne les ai jamais utilisés, mais certains logiciels de traitement vidéo peuvent utiliser plusieurs GPU. La résolution DaVinci en est une. Souhaitez-vous posséder un PC avec deux cartes RTX 4090, à 1,6k USD ou plus chacune ?
Les GPU ont été utilisés pour l’extraction de crypto-monnaie. (Calculs spécialisés.) Cela a conduit à une pénurie de cartes graphiques haut de gamme. Il y a quelques années, la plupart des cartes n'étaient disponibles qu'auprès de scalpers (revendeurs).
nVidia vend désormais des cartes accélératrices (sans ports graphiques) pour l'IA. Je ne sais pas si c'est leur principale source de revenus actuellement ou non. De telles cartes existent depuis des années, mais le marché s'est redressé.
Posté par Hervé D
VirtualDub et VirtualDubMod ont été abandonnés il y a de nombreuses années. Cela fait plus d'un quart de siècle que j'ai commencé à utiliser VirtualDub (sur un Pentium III à 450 MHz), et la dernière fois que j'ai utilisé VirtualDub Mod , c'était il y a plus de 15 ans (sur un Pentium IV à 3,4 GHz). À l'époque, Adobe Photoshop ne prenait même pas encore en charge l'accélération CUDA, car Photoshop 5 n'était pas encore sorti.Le Core i7-3770 prend en charge Intel Quick Sync, qui est un cœur distinct à l'intérieur du processeur. Quick Sync est une fonctionnalité matérielle de processeur spécifique à Intel qui est disponible uniquement sur des modèles de processeur Intel spécifiques. Cette fonctionnalité est dédiée, son seul objectif est donc l'encodage vidéo accéléré par le matériel dans les applications prenant en charge Quick Sync, par exemple Adobe Premiere. Il offre une amélioration considérable de la vitesse d'encodage vidéo dans Adobe Premiere, mais sacrifie une certaine qualité dans le résultat vidéo. (En passant, Intel Arc Graphics ajoute un encodage accéléré matériellement de la vidéo AV1.)
Lorsque vous disposez d'un GPU discret comme le GTX 1050 Ti, le principal avantage important est d'avoir également l'iGPU HD Graphics 4000 ( GPU intégré ) à l'intérieur du CPU (en plus la fonction Quick Sync) est le plus souvent l'avantage en termes d'efficacité. Il économise de l'énergie et génère moins de chaleur pendant les périodes où la puissance de traitement beaucoup plus lourde du GPU discret n'est requise pour rien, auquel cas le GPU discret reste inactif, car l'iGPU prend en charge la charge de travail liée aux graphiques jusqu'à ce que cette charge de travail devienne trop importante. élevé pour que l’iGPU puisse toujours suivre le rythme. La puissance de traitement Intel iGPU sur les anciens modèles de processeurs Intel est notamment très lente par rapport à n'importe quel GPU discret décent de la même époque. Bien que cela soit toujours vrai pour les modèles de processeurs plus récents, Intel Iris Xe Graphics (dans les processeurs Intel de 11e génération) a néanmoins constitué un pas de géant, car il n'y a pas de comparaison entre Intel HD Graphics 4600 (dans les processeurs Intel de 10e génération) et lui.
Posté par Mikhaïl
Les GPU ont des dizaines, voire plus de 100 cœurs spécialement conçus pour traiter les chiffres et fonctionner en parallèle, car l'animation 3D est incroyablement complexe, leur potentiel de résolution de problèmes mathématiques est donc supérieur à celui des processeurs dotés également de FPU dédiés. Ai va s’en servir.Posté par Edwin
L'IA est utilisée sur les GPU depuis des lustres déjà, car comme indiqué précédemment, les GPU sont bons pour traiter des nombres à virgule flottante et des nombres entiers en parallèle et c'est essentiellement toute l'IA telle que nous la connaissons aujourd'hui... la seule différence dans la fureur est que les GPU obtiendront cœurs d’IA dédiés. Même la prochaine génération. Les téléphones mobiles seront dotés d'un matériel d'IA assez avancé et impressionnant. Les mobiles utilisent déjà des puces d'IA accélérées par GPU ou dédiées pour le traitement des images dans les appareils photo.Ajouter une réponse
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