GPU (графическая обработка) - это специализированный процессор, первоначально предназначенный для ускорения рендеринга графики. В отличие от процессора (центральная обработка), который обрабатывает широкий спектр задач общего назначения, графический процессор оптимизируется для обработки многих операций параллельно, особенно тех, которые включают в себя матричные и векторные вычисления, которые распространены в обработке изображений, 3D-визуализации и в последнее время, машинного обучения.
Современные графические процессоры используются не только для игр и визуальных эффектов, но и для научных вычислений, ИИ, анализа данных и майнинга криптовалют из -за их высокой производительности при параллельной обработке.
Параллельные затратыПеть способность:
GPU состоят из сотен или тысяч более мелких ядер, предназначенных для выполнения нескольких задач одновременно.
Идеально подходит для рабочих нагрузок, которые могут быть разбиты на многие меньшие идентичные операции (например, рендеринг каждого пикселя изображения).
Высокая пропускная способность:
По сравнению с процессорами, графические процессоры могут обрабатывать гораздо больше операций в секунду при работе с большими наборами данных, особенно в таких задачах, как глубокое обучение или моделирование.
Эффективная производительность в графике и визуализации:
Разработано специально для обработки графических вычислений, таких как отображение текстур, затенение и кадр -буферизация.
Основное для игр, 3D -моделирования и виртуальной реальности.
Ускорение нерафических задач (GPGPU-вычисления общего назначения по графическим процессорам):
GPU могут использоваться для таких задач, как машинное обучение, финансовое моделирование и прогнозирование погоды с использованием таких платформ, как CUDA или OpenCL.
Лучшая энергоэффективность (для операции):
Для параллельных рабочих нагрузок графические процессоры часто обеспечивают лучшую производительность в ватт по сравнению с процессорами.
Улучшенная ИИ и глубокое обучение производительности:
Современные рамки ИИ (например, Tensorflow, Pytorch) оптимизированы для работыГрафические процессоры,Значительно сокращение времени обучения для моделей.
Если вы заинтересованы в наших продуктах или у вас есть какие -либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесьсвязаться с намиИ мы ответим вам в течение 24 часов.
