Sommario:
- Definizione - Cosa significa elaborazione con accelerazione GPU?
- Techopedia spiega il calcolo accelerato dalla GPU
Definizione - Cosa significa elaborazione con accelerazione GPU?
L'elaborazione accelerata dalla GPU è l'impiego di un'unità di elaborazione grafica (GPU) insieme a un'unità di elaborazione del computer (CPU) al fine di facilitare operazioni ad alta intensità di elaborazione come l'apprendimento profondo, l'analisi e le applicazioni di ingegneria. Sviluppata da NVIDIA nel 2007, la GPU offre prestazioni di applicazione di gran lunga superiori rimuovendo sezioni GPU ad alta intensità di elaborazione. L'implementazione informatica accelerata dalla GPU sta crescendo in popolarità grazie alla grande varietà di applicazioni in cui potrebbe essere utilizzata, come l'intelligenza artificiale, i droni, i robot o le auto autonome.
Techopedia spiega il calcolo accelerato dalla GPU
La GPU aiuta a fornire prestazioni superiori per le applicazioni software. Dal punto di vista dell'utente, l'elaborazione con accelerazione GPU rende le applicazioni più veloci. Funzioni di elaborazione con accelerazione GPU spostando le sezioni ad alta intensità di calcolo delle applicazioni nella GPU mentre le sezioni rimanenti possono essere eseguite nella CPU. Mentre la CPU è composta da core progettati per l'elaborazione seriale sequenziale, la GPU è progettata con un'architettura parallela composta da core più efficienti ma più piccoli che possono facilmente gestire più attività in parallelo. Di conseguenza, nel calcolo con accelerazione GPU, mentre i calcoli sequenziali vengono eseguiti nella CPU, i calcoli altamente complicati vengono calcolati in parallelo nella GPU. Un'altra caratteristica saliente dell'elaborazione con accelerazione GPU è il supporto offerto a tutti i modelli di programmazione parallela, aiutando così i progettisti e gli sviluppatori di applicazioni a fornire prestazioni applicative superiori.
L'elaborazione accelerata dalla GPU è stata ampiamente utilizzata nell'editing video, nell'imaging medico, nelle simulazioni di fluidi, nella classificazione dei colori e nelle applicazioni aziendali, e il suo utilizzo è promettente in campi complessi come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento profondo.
