GPU-gyorsított számítástechnika

Szerző: Roger Morrison
A Teremtés Dátuma: 24 Szeptember 2021
Frissítés Dátuma: 9 Lehet 2024
Anonim
GPU-gyorsított számítástechnika - Technológia
GPU-gyorsított számítástechnika - Technológia

Tartalom

Meghatározás - Mit jelent a GPU-val gyorsított számítástechnika?

A GPU-val gyorsított számítástechnika a grafikus feldolgozó egység (GPU) és a számítógépes feldolgozó egység (CPU) alkalmazása annak érdekében, hogy megkönnyítsék a feldolgozást igénylő műveleteket, például a mély tanulást, az elemzést és a mérnöki alkalmazásokat.Az NVIDIA által 2007-ben kifejlesztett GPU sokkal kiemelkedőbb alkalmazási teljesítményt biztosít, mivel a feldolgozás-igényes alkalmazásrészeket eltávolítja a GPU-ról. A GPU-val gyorsított számítástechnikai telepítés egyre népszerűbbé válik az alkalmazások, például a mesterséges intelligencia, a drónok, a robotok vagy az autonóm autók sokfélesége miatt.


Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, mi szól a felhőalapú számítástechnikából, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.

A Techopedia magyarázza a GPU-val gyorsított számítógépet

A GPU elősegíti a szoftveralkalmazások kiváló teljesítményét. A felhasználó szempontjából a GPU-val gyorsított számítástechnika gyorsabbá teszi az alkalmazásokat. GPU-gyorsított számítási funkciók az alkalmazások számításigényes szakaszának a GPU-ra történő áthelyezésével, míg a többi szakasz végrehajtása engedélyezett a CPU-ban. Míg a CPU magokból áll, amelyeket szekvenciális soros feldolgozásra terveztek, a GPU-t egy párhuzamos architektúrával tervezték, amely hatékonyabb, mégis kisebb magokból áll, amelyek egyszerre több feladatot tudnak kezelni. Ennek eredményeként a GPU-gyorsított számításban, míg a szekvenciális számításokat a CPU-ban végzik, a nagyon bonyolult számításokat párhuzamosan kell kiszámítani a GPU-ban. A GPU-val gyorsított számítástechnika másik kiemelkedő tulajdonsága az összes párhuzamos programozási modell számára nyújtott támogatás, ezáltal segítve az alkalmazástervezőket és a fejlesztőket, hogy kiemelkedő alkalmazásteljesítményt biztosítsanak.


A GPU-val gyorsított számítástechnikát széles körben alkalmazzák a videószerkesztésben, az orvosi képalkotásban, a folyadéksimulációkban, a színosztályozásban és a vállalati alkalmazásokban, és ígéretes alkalmazása olyan összetett területeken, mint a mesterséges intelligencia és a mély tanulás.