GPU-Effekte noch in ferner Zukunft?

Bei den verbreiteteren Applikationen ist dagegen noch keinerlei durchgehende CUDA, Stream oder OpenCL-Unterstützung abzusehen. Das liegt vor allem daran, dass man hierfür die grundsätzliche Applikations-Architektur umprogrammieren müsste. Eben damit ALLES auf der GPU berechnet wird. Sonst frisst der Transfer der Frames zwischen Hauptspeicher und GPU den Geschwindigkeitsvorteil wieder auf. Ein einzelnes Plugin mit GPU-Unterstützung bringt also in der Regel gar nichts. Davon singt auch manch Programmierer ein Leides-Lied.

Ausnahme Encoding

Das dürfte wohl auch der Grund sein, weshalb es gerade fast ausschließlich Plugins gibt, die das das Encoding beschleunigen. Denn beim abschließenden Export kann alles auf die Grafikkarte geladen werden und dort kann dann der sehr rechenintensive AVC-Encoder seine Stärken ausspielen. Was viele Anwender jedoch viel dringender ersehen ist schnelles Decoding für die Timeline. Schließlich ist der Schritt über Intermediate-Codecs beispielsweise bei AVCHD keine sehr elegante Lösung. Hier gibt es zwar ebenfalls erste Ansätze, jedoch scheinen diese noch sehr buggy zu sein.

Übrigens: Wer für obige Decoding-Technologie eine neue Grafikkarte anschaffen will, braucht nicht viel zu investieren. Sie hat nämlich weniger mit CUDA zu tun, als viel mehr mit der VP2-Engine, die Nvidia in jedem seiner aktuellen Grafikkchips verbaut. Wie dieser Development-Blog offen legt hat jedoch praktisch jede VP2-Karte eine ähnliche Decoding-Performance. Eine 9600GT sollte also beim AVCHD-Decoding nicht langsamer sein, als eine GTX 280. Der Grund (falls es wen interessiert): Die VP2-Engine läuft auf allen Karten unabhängig vom Chiptakt mit einer eigenen Frequenz (zwischen 400 und 450MHz).