Оглавление:
Определение - Что означает ускорение на GPU?
Вычисления с ускорением на графическом процессоре - это использование графического процессора (GPU) вместе с компьютерным процессором (CPU) для облегчения операций с интенсивной обработкой, таких как глубокое обучение, аналитика и инженерные приложения. Разработанный NVIDIA в 2007 году, графический процессор обеспечивает гораздо более высокую производительность приложений, удаляя разделы приложений с интенсивной обработкой в графическом процессоре. Распространение вычислений с ускорением на GPU становится все более популярным благодаря большому разнообразию приложений, в которых оно может использоваться, таких как искусственный интеллект, дроны, роботы или автономные автомобили.
Techopedia объясняет ускорение вычислений на GPU
Графический процессор помогает обеспечить превосходную производительность для программных приложений. С точки зрения пользователя, вычисления на GPU-ускорении делают приложения быстрее. Вычислительные функции с GPU-ускорением благодаря перемещению ресурсоемких разделов приложений в GPU, в то время как остальные разделы могут выполняться в CPU. В то время как ЦП состоит из ядер, предназначенных для последовательной последовательной обработки, графический процессор имеет параллельную архитектуру, состоящую из более эффективных, но меньших ядер, которые могут легко обрабатывать несколько задач параллельно. В результате, в вычислениях с ускорением на GPU, в то время как последовательные вычисления выполняются в CPU, очень сложные вычисления вычисляются параллельно в GPU. Еще одной характерной особенностью вычислений на GPU-ускорении является поддержка, предлагаемая всем моделям параллельного программирования, что помогает проектировщикам и разработчикам приложений обеспечивать превосходную производительность приложений.
Вычисления с ускорением на графических процессорах широко используются в редактировании видео, медицинской визуализации, симуляции жидкости, цветовой градации и корпоративных приложениях, и их применение перспективно в таких сложных областях, как искусственный интеллект и глубокое обучение.
