En GPU (grafikbehandlingsenhet) är en specialiserad processor som ursprungligen är utformad för att påskynda grafikåtergivning. Till skillnad från en CPU (Central Processing Unit), som hanterar ett brett utbud av allmänna uppgifter, är en GPU optimerad för att hantera många operationer parallellt-särskilt de som involverar matris- och vektorberäkningar, som är vanliga vid bildbehandling, 3D-rendering och senare maskininlärning.
Moderna GPU: er används inte bara för spel och visuella effekter utan också för vetenskaplig datoranvändning, AI, dataanalys och cryptocurrency -gruvdrift på grund av deras höga prestanda i parallell bearbetning.
Parallella processersjunga förmågan:
GPU: er består av hundratals eller tusentals mindre kärnor utformade för att hantera flera uppgifter samtidigt.
Idealisk för arbetsbelastningar som kan delas upp i många mindre, identiska operationer (t.ex. göra varje pixel av en bild).
Hög genomströmning:
Jämfört med CPU: er kan GPU: er bearbeta mycket mer operationer per sekund när man arbetar med stora datamängder, särskilt i uppgifter som djup inlärning eller simuleringar.
Effektiv prestanda inom grafik och visualisering:
Utformad specifikt för att hantera grafiska beräkningar som texturkartläggning, skuggning och rambuffring.
Väsentligt för spel, 3D -modellering och virtuell verklighet.
Acceleration av icke-grafikuppgifter (GPGPU-generell datoranvändning på GPU: er):
GPU: er kan användas för uppgifter som maskininlärning, finansiell modellering och väderprognoser med plattformar som CUDA eller OpenCL.
Bättre energieffektivitet (per operation):
För parallella arbetsbelastningar levererar GPU: er ofta bättre prestanda per watt jämfört med CPU: er.
Förbättrad AI och djup inlärningsprestanda:
Moderna AI -ramar (t.ex. TensorFlow, Pytorch) är optimerade för att köra påGpus,Minska träningstider betydligt för modeller.
Om du är intresserad av våra produkter eller har några frågor, är du välkommen attkontakta ossOch vi kommer att svara dig inom 24 timmar.
