Spisu treści:
Definicja - Co oznacza przyspieszenie obliczeniowe na GPU?
Obliczenia akcelerowane przez GPU to wykorzystanie procesora graficznego (GPU) wraz z komputerowym procesorem (CPU) w celu ułatwienia operacji intensywnie przetwarzających, takich jak głębokie uczenie się, analizy i aplikacje inżynierskie. Opracowany przez NVIDIA w 2007 r. Procesor GPU zapewnia znacznie lepszą wydajność aplikacji, usuwając sekcje aplikacji wymagające intensywnego przetwarzania do GPU. Coraz popularniejsze staje się wdrażanie obliczeń akcelerowanych przez GPU ze względu na dużą różnorodność aplikacji, w których można go wykorzystywać, takich jak sztuczna inteligencja, drony, roboty lub samochody autonomiczne.
Techopedia wyjaśnia akcelerację GPU
GPU pomaga zapewnić doskonałą wydajność aplikacji. Z perspektywy użytkownika obliczenia przyspieszane przez GPU przyspieszają działanie aplikacji. Funkcje obliczeniowe przyspieszane przez GPU, przenosząc intensywnie obliczeniowe sekcje aplikacji do GPU, podczas gdy pozostałe sekcje mogą być wykonywane w CPU. Podczas gdy procesor składa się z rdzeni zaprojektowanych do sekwencyjnego przetwarzania szeregowego, procesor graficzny został zaprojektowany z architekturą równoległą składającą się z wydajniejszych, ale mniejszych rdzeni, które mogą z łatwością obsługiwać wiele zadań równolegle. W rezultacie w obliczeniach przyspieszanych przez GPU, podczas gdy obliczenia sekwencyjne są wykonywane w CPU, bardzo skomplikowane obliczenia są obliczane równolegle w GPU. Kolejną istotną cechą obliczeń przyspieszanych za pomocą GPU jest obsługa wszystkich modeli programowania równoległego, pomagając tym samym projektantom aplikacji i programistom zapewnić doskonałą wydajność aplikacji.
Komputery z akceleracją GPU są szeroko stosowane w edycji wideo, obrazowaniu medycznym, symulacjach płynów, gradacji kolorów i aplikacjach korporacyjnych, a ich zastosowanie jest obiecujące w złożonych dziedzinach, takich jak sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się.
