Зачем в современном офисе нужна видеокарта

Сегодня мы наблюдаем достаточно необычный процесс: согласно закону Мура, все вычислительные компьютерные мощности на планете удваиваются каждые два года. Необычно, но этот закон не давал осечек, и мы как раз приближаемся к моменту, когда его исполнение просто больше не будет возможно из-за архитектуры ЦПУ.

И тут на сцену выходят ГПУ - графические процессоры, обладающие большим количеством ядер, способных на решение менее сложных, зато гораздо более многочисленных задач. Именно их производительность может стать новым прорывом, станет возможно невозможное и закон Мура продолжит действовать.

В пользу этого предположения говорит и то, что в современной IT-отрасли роль видеокарт растет год от года. И хотя бизнес-сегмент сравнительно менее заинтересован в использовании ГПУ, в офисах, офисных и корпоративных серверных видеокарт тоже становится все больше и больше!

Может быть, они нужны и вам, просто вы еще не поспели за трендом? Давайте разберемся, зачем GPU может понадобится в офисе.


Видеокарта для дизайнера, видеомонтажера и аниматора

В последнем случае, то есть для работы дизайнера, по-настоящему мощные графические процессоры обычно монтируются в сервер, с которого через них работает сразу группа сотрудников. Исключение могут составить разве что художники, переходящие с 2D в 3D.

Для анимации понадобится также мощный процессор, а задачи будут уже настолько требовательными к производительности GPU, что ими нужно будет оснащать уже рабочие станции (т.е. один сотрудник - одна видеокарта; исключения обычно бывают лишь в сторону увеличения количества или мощности карт). Интересно, что аниматорам часто подходят даже игровые видеокарты, тогда как для видеомонтажа используются профессиональные.

Видеокарта для майнинга

Об этом мы как раз недавно уже писали - в последние годы выяснилось, что майнить криптовалюты на видеокартах гораздо проще, чем на процессорах. Ядро процессора способно решать достаточно сложные задачи, ядра же видеокарты пригодны для гораздо более простых. Зато в каждом GPU их - сотни! А потому большое количество сравнительно простых задач проще решить на графическом процессоре, а не на центральном.

Выводы из этого смогли сделать многие, что привело несколько лет назад к настоящему буму манинговых ферм на видеокартах. Их организовывали в серверных, на складах и даже в домашних условиях, игнорируя требования безопасности и огромные счета за электроэнергию - генерируемый ими доход вполне позволял!

Родилась даже особая архитектура: из серверных запчастей составлялось слабое подобие сервера начального уровня с минимумом процессорной мощности, оперативной памяти и плохоньким жестким диском. К этому всему цеплялось до восьми видеокарт, чью работу эта "архитектура" и должна была обеспечивать. Сегодня по всему миру стоят десятки тысяч таких ферм.

Но каждой криптовалюты можно добыть лишь ограниченное количество, поэтому со временем домашние криптофермы ушли в историю - но складские и серверные их формы все еще появляются и активно используются.
Несмотря на совсем небольшие вложения, требующиеся в начале работы, такие фермы быстро, в течение года-другого, окупаются. Так что если у вас есть, куда ее поставить - дело за малым.


Видеокарта для специалиста по безопасности

Неожиданно, правда? Тем не менее в последние годы этот тренд только крепнет: благодаря большому количеству ядер, видеокарты проще использовать для перебора паролей и взлома документов и сетей. Поэтому, если вы опасаетесь такого рода нападения, то вам понадобится зеркально подобное решение: провести тестирование на проникновение с помощью точно таких же видеокарт и программ для взлома.

Так, например, программы для вскрытия зашифрованных файлов вроде Hashcat или EDPR могут использовать для брутфорса игровые видеокарты Nvidia, AMD Radeon, а также профессиональные видеокарты. Большинство похожих программ также могут использовать их; на каждую карту нужно будет резервировать одно ядро процессора - то есть для производительной работы кроме карт пригодится и серверный Intel с достаточным количеством ядер.

Более того, видеокарты на устройстве специалиста по безопасности также могут помочь вам в случае, если атака все-таки увенчалась успехом: например, если атака проведена старыми версиями шифровальщиков, использующих для шифрования не сертификаты, а PSK-ключи. Программу-взломщика можно будет просто взломать в ответ!


Видеокарта для Big Data

Big Data - один из самых многообещающих IT-трендов последних лет, и, поскольку в его случае речь идет об обработке огромного количества данных, то как раз огромному количеству ядер GPU находится немало работы.

Но по большей части она протекает за высокими заборами ЦОДов, а вовсе не в офисах и даже не в офисных серверных. Тем не менее специализированные IT-конторы могут позволить себе создание собственной GPU-ориентированной инфраструктуры.

Она может, например, обеспечивать поиск и анализ открыто выложенных в Сети данных для маркетологических или иных исследований: если компании нужно выяснить, чем интересуется, что и как часто покупает ее целевая аудитория, то купить услугу такого анализа сегодня уже можно. И это дорогое удовольствие: фирмы, производящие такие исследования, можно перечесть по пальцам.

Для этих же целей глобальная корпорация может позволить себе создать целый отдел для обеспечения таких же работ - но только в случае, если удастся найти подходящих специалистов, а это уже может быть проблемой.

Иное использование подобной архитектуры - создание самообучающейся нейронной сети. Однако это уже очень специфическая и очень трудоемкая задача, которую чаще всего позволить себе могут только гиганты вроде Google или Facebook.


Всем по GPU

Из всего написанного выше следует вывод: свою естественную нишу, работу с графикой, видеокарты не теряют, зато расширяют свое влияние на совершенно, казалось бы, непредсказуемые области.

Даже средняя компания в условиях жесткой конкурентной борьбы может нуждаться в закупке нескольких карт для обеспечения цифровой безопасности. И средние, и небольшие компании могут немного поднять свой доход посредством майнинга на тех же картах. Ну а крупные или специализированные конторы, не имеющие никакого отношения к анимации или обработке видео, закупают их, чтобы использовать для анализа Big Data или создание нейросетей.