Zatímco Badaboom utilita, kterou NViDIA představila, jako první na zpracování videa není příliš použitelná, program TMPGEnc 4.0 už ano!
Všichni dobře víme, že grafické čipy dnes nemusejí sloužit pouze k prostému zobrazování obrazu na monitor. GPU je sice podstatně jednoduší procesor, co se schopností výpočtů týká, než CPU, ale jsou zde právě výpočty, které mu díky jeho úzkému zaměření jdou podstatně rychleji. Příkladem využití může být třeba převod videa, který zkrátka GPU zvládne podstatně rychleji než nejrychlejší čtyřjádrový procesor. Kamenem úrazu byl chybějící software. V současné době se ale právě na tomto poli svádí velká bitva a budoucnost GPGPU výpočtů. Intel připravuje své Larrabee, kterého se konkurenční společnost ATI a NVIDIA bojí, jako čert kříže. Není proto divu, že zejména NVIDIA dnes využívá prostoru, který tady do příchodu Intelova Larrabee je, a honem rychle se snaží se svým CUDA GPGPU prostředím, které ale funguje jen na jejích grafikách, zaujmout co možná nejvíce. Bohatě tak finančně podporuje softwarové vývojáře v tvorbě aplikací vytvořených pro systém CUDA. Výsledkem je zdá se konečně použitelná aplikace pro převod videa právě přes GPU. Zatímco aplikace BadaBoom slouží spíše jen k propagaci CUDA a nelze ji skutečně vážně používat, program s názvem TMPGEnc 4.0 Xpress už je zcela jiné kafe.
Program podporuje široká nastavení a převod formátů AVI, WMV, DIVX, MPEG-2 atd. Aplikace je samozřejmě schopna běhu jak na CPU, tak na GPU (jen na NVIDIA). A jak si vede na jednotlivých čipech? Převod videa HDV z 1440x1080 do MPEG2 720x480 (neboli HD do DVD) se na GPU provádí přibližně o 53-446% rychleji, v závislosti na operaci (ne všechny jdou na GPU tak dobře). Toto měření bylo prováděno s GTX 260 kartou tedy čipem GT200 proti čtyřjádrovému Intelu Q9450. Samozřejmě program něco stojí - plná verze přijde na 80-100 dolarů. Pro lidi, kteří převádějí hodně videa, by však tato aplikace na GPU přinesla nezanedbatelnou úsporu času, nicméně samozřejmě záleží na tom, zda je tato aplikace skutečně tak dobře použitelná. TMPGEnc je ale v oboru dost známý a úspěšný produkt, takže optimismus je v jejím případě na místě.
Samozřejmě asi se najde dost běžných uživatelů, kteří si čas od času převádějí nějaké to domácí video, a pro většinu není příliš rozdíl, zda převod bude trvat hodinu na CPU, nebo 20 minut na GPU. Pokud se však rozšíří volně šiřitelné (tedy zadarmo) aplikace tohoto druhu a využití pro domácí účely a budou použitelné na jakémkoliv GPU, pak není důvod, proč se jim bránit a proč dále zbytečně využívat CPU na převod videa. Zatím to vypadá na dobré cestě, i když se obávám, že to asi ještě dlouho potrvá, než tu aplikace pod všechna GPU bude. Zásadní problém je, že stále není jediné standardizované řešení a prostředí GPGPU stejné pravšechny a všemi podporované. Jediné AMD-ATI se přiklonilo ke standardizovanému OpenCL GPGPU prostředí, ale to zase dnes nepodporuje NVIDIA, která se snaží prosadit svoje GPGPU CUDA, což se nedaří, protože AMD ani Intel jej nepodpoří. Intel zase jde cestou běžné x86 kompatibility a vzhledem ke snaze udržet si své pozice s procesory spolupracuje s Microsoftem a ani jeden nemá zájem o to, aby se tu něco měnilo, tím spíše aby tím něčím byla NVIDIA CUDA a ani vztah k OpenCL GPGPU prostředí není nejvřelejší. Ostatně ono dnes není vůbec jasné, co je skutečně nejlepší, mnoho vývojářů se přiklání ke standardizovanému řešení jakým je právě OpenCL, nicméně nelze podceňovat ani Intel. Něco mi říká, že to bude ještě zajímavé, neoddiskutovatelný je fakt, že na převod videa má GPU větší potenciál než současná vícejádrová CPU a na to budou muset oba výrobci procesoru, jak AMD tak zejména Intel, reagovat. Snad to bude ku prospěchu nás uživatelů ...
Zdroj: Tmpgenc
AUTOR: Jan "DD" Stach |
---|
Radši dělám věci pomaleji a pořádně, než rychle a špatně. |
|