Obsah:
Definícia - Čo znamená GPU-Accelerated Computing?
GPU-accelerated computing je práca s grafickou procesorovou jednotkou (GPU) spolu s počítačovou procesorovou jednotkou (CPU), aby sa uľahčili operácie náročné na spracovanie, ako sú hlboké učenie, analytické a inžinierske aplikácie. GPU, vyvinutý spoločnosťou NVIDIA v roku 2007, poskytuje oveľa lepší výkon aplikácií odstránením častí aplikácie náročných na spracovanie do GPU. Počítačové nasadenie s akceleráciou GPU rastie na popularite v dôsledku veľkého množstva aplikácií, v ktorých by sa dalo použiť, ako napríklad umelá inteligencia, roboti, roboti alebo autonómne automobily.
Techopedia vysvetľuje GPU-Accelerated Computing
GPU pomáha pri poskytovaní vynikajúceho výkonu softvérových aplikácií. Z pohľadu užívateľa, GPU-accelerated computing robí aplikácie rýchlejšie. GPU-akcelerované výpočtové funkcie presunutím výpočtovo náročných častí aplikácií do GPU, zatiaľ čo zostávajúce oddiely sa môžu spúšťať v CPU. Zatiaľ čo CPU sa skladá z jadier určených na postupné sériové spracovanie, GPU je navrhnutý s paralelnou architektúrou pozostávajúcou z efektívnejších, ale menších jadier, ktoré dokážu ľahko zvládnuť viacero úloh paralelne. Výsledkom je, že v GPU-akcelerovanom výpočte, zatiaľ čo sekvenčné výpočty sa vykonávajú v CPU, sú veľmi náročné výpočty vypočítané paralelne v GPU. Ďalšou významnou črtou počítačov s akceleráciou GPU je podpora ponúkaná všetkým paralelným programovacím modelom, čo pomáha návrhárom aplikácií a vývojárom poskytovať vynikajúci výkon aplikácií.
Výpočty s akceleráciou pomocou GPU sa vo veľkej miere používajú pri úprave videa, lekárskom zobrazovaní, simuláciách tekutín, triedení farieb a podnikových aplikáciách a jeho použitie je sľubné v zložitých oblastiach, ako je umelá inteligencia a hlboké vzdelávanie.
