Ранее мы уже начали рассказ о терминологии видеокарт. Упор был сделан на основные понятия, касающиеся графических процессоров и изображения. Во второй части материала мы поговорим о технологиях видеоадаптеров от AMD и NVIDIA. Начнем наш рассказ с технологии GPGPU (вычислений общего назначения на графических процессорах), которые представлены в лице NVIDIA CUDA и ATI Stream Technology. В общих чертах суть технологии довольно проста: она позволяет использовать потоковые процессоры графических чипов для универсальных математических расчетов. Из — за традиционно их большого количества в современных видеочипах скорость вычислений возрастает в разы и в некоторых случаях превосходит в эффективности центральные процессоры. Основа NVIDIA CUDA — стандартный язык программирования Си, что, по мнению самих разработчиков, упрощает знакомство и работу с архитектурой. Среди других преимуществ CUDA выделим оптимизированный обмен данными между системной памятью и видеопамятью, поддержку 32 — и 64 — битных операционных систем. Самый большой минус архитектуры — ее закрытый статус. Использовать CUDA можно, только работая с видеокартами NVIDIA. Что касается ATI Stream, то технология была представлена в рамках драйвера Catalyst 8.12 в конце 2008 года. Основным преимуществом технологии является принцип «сбалансированной платформы». Он заключается в равномерном распределении нагрузки между графическим ядром и центральным процессором AMD для большей эффективности. Интересно, что на данный момент и CUDA, и Stream поддерживают набирающий обороты OpenCL — язык программирования, связанный с вычислениями общего назначения,особенностью которого является его открытый стандарт. В ближайшем будущем NVIDIA планирует поддерживать закрытый статус CUDA и продвигать платформу, в то время как AMD делает ставку исключительно на открытые решения, подобные OpenCL и DirectCompute.