La maggior parte delle schede video più recenti ha processori di flusso integrati nella loro unità di elaborazione grafica. La GPU può anche essere integrata nella scheda madre o nella stessa unità di elaborazione centrale. L'elaborazione del flusso è una tecnica di programmazione che semplifica l'elaborazione parallela hardware e software. I processori di flusso nella GPU gestiscono la maggior parte delle tradizionali attività di rendering della grafica o possono essere programmati in alternativa per un numero più generico di crunch.
Applicazioni
I processori di flusso sono adatti per le tradizionali attività incentrate sulla GPU come l'elaborazione di immagini, video e segnali. Sta diventando sempre più comune, tuttavia, utilizzare anche i processori di flusso sulla GPU sia per lo scricchiolio generico che per quello scientifico. Le tecniche di elaborazione del flusso funzionano bene per il ray tracing, la fluidodinamica computazionale, la modellazione meteorologica e i calcoli di ripiegamento delle proteine. Le applicazioni che richiedono operazioni vettoriali massicce e calcoli ad alto rendimento vedono grandi vantaggi rispetto alla riduzione del numero di CPU convenzionale. Le applicazioni per scopi generici potrebbero non vedere miglioramenti della velocità.
Storia
Le CPU tradizionali funzionavano come un singolo processore eseguendo un singolo flusso di istruzioni che operava sui dati archiviati in una singola posizione di memoria. Questa architettura viene definita "istruzione singola, dati singoli". Sono state sviluppate tecniche parallele per far fronte alla crescente quantità di dati che dovevano essere elaborati, consentendo operazioni su più posizioni di dati contemporaneamente. L'elaborazione del flusso è un ramo di questi sviluppi che facilita alcune delle implementazioni del mondo reale trovate nelle tecnologie precedenti.
Considerazioni
Le applicazioni che desiderano utilizzare l'elaborazione del flusso devono essere progettate sin dall'inizio per sfruttare efficacemente la tecnologia. Non tutti i programmi ne trarranno vantaggio e la maggior parte delle applicazioni aziendali generiche vedrà un'accelerazione limitata o nulla rispetto agli enormi guadagni realizzati da programmi o tecniche di sviluppo molto specializzati. L'elaborazione del flusso è adatta per programmi che richiedono un'elevata intensità di calcolo che si adattano a un modello di esecuzione parallela.
Altre misurazioni delle prestazioni
Il numero di processori di flusso (e la loro velocità) non sono l'unica misura significativa per le prestazioni della GPU. GPU diverse hanno velocità di clock variabili tra la GPU stessa, la memoria e i processori. Hanno anche un'architettura diversa e vincoli di larghezza di banda tra questi componenti separati. Tutto questo insieme determina le prestazioni effettive della GPU nel suo complesso. Recensioni e benchmark sono il modo migliore per giudicare le prestazioni totali di una GPU rispetto ad altre unità comparabili.