Telefly Telecommunications Equipment Co., Ltd.
Telefly Telecommunications Equipment Co., Ltd.
Uutiset

GPU: n käsite ja edut

KäsiteGPU (grafiikan käsittelyyksikkö)

GPU (grafiikan prosessointiyksikkö) on erikoistunut prosessori, joka on alun perin suunniteltu nopeuttamaan grafiikan renderointia. Toisin kuin CPU (keskuskäsittelyyksikkö), joka käsittelee laajan valikoiman yleiskäyttöisiä tehtäviä, GPU on optimoitu monien toimintojen käsittelemiseen rinnakkain-etenkin matriisi- ja vektorilaskelmien mukaan, jotka ovat yleisiä kuvankäsittelyssä, 3D-renderoinnissa ja viime aikoina koneoppimisessa.


Nykyaikaisia ​​GPU: ita käytetään paitsi pelaamiseen ja visuaalisiin tehosteisiin myös tieteellisiin tietojenkäsittelyihin, AI: hen, tietoanalyysiin ja salausvaluutan louhintaan johtuen niiden korkean suorituskyvyn takia rinnakkaisprosessoinnissa.


GPU: n keskeiset edut

RinnakkaisprosentitLaulavaisuus:


GPU: t koostuvat sadoista tai tuhansista pienemmistä ytimistä, jotka on suunniteltu käsittelemään useita tehtäviä samanaikaisesti.


Ihanteellinen työmäärille, jotka voidaan jakaa moniin pienempiin, identtisiin toimintoihin (esim. Kuvan jokaisen pikselin tekeminen).

gpu

Korkea läpäisy:


Verrattuna CPU: iin, GPU: t voivat käsitellä paljon enemmän toimintoja sekunnissa työskennellessään suurten tietojoukkojen kanssa, etenkin tehtävissä, kuten syvän oppimisen tai simulaatioiden kanssa.


Tehokas suorituskyky grafiikassa ja visualisoinnissa:


Suunniteltu erityisesti käsittelemään graafisia laskelmia, kuten tekstuurikartoitus, varjostus ja kehyspuskurointi.


Välttämätön pelaamiseen, 3D -mallinnukseen ja virtuaalitodellisuuteen.


Ei-grafiatehtävien kiihtyvyys (GPGPU-Yleiskäyttölaskenta GPU: lla):


GPU: ta voidaan käyttää tehtäviin, kuten koneoppiminen, taloudellinen mallintaminen ja sääennuste käyttämällä alustoja, kuten CUDA tai OpenCL.


Parempi energiatehokkuus (operaatiota kohti):


Rinnakkaisten työmäärien osalta GPU: t toimittavat usein paremman suorituskyvyn verrattuna suorittimiin verrattuna.


Parannettu AI- ja syvän oppimisen suorituskyky:


Nykyaikaiset AI -kehykset (esim. TensorFlow, Pytorch) on optimoitu ajamaanGPU,Merkittävästi mallejen koulutusaikojen vähentäminen.


Jos olet kiinnostunut tuotteistamme tai sinulla on kysyttävää, ole hyväOta yhteyttäJa me vastaamme sinulle 24 tunnin sisällä.




Aiheeseen liittyviä uutisia
X
We use cookies to offer you a better browsing experience, analyze site traffic and personalize content. By using this site, you agree to our use of cookies. Privacy Policy
Reject Accept