Una GPU (unità di elaborazione grafica) è un processore specializzato originariamente progettato per accelerare il rendering grafico. A differenza di una CPU (unità di elaborazione centrale), che gestisce un'ampia varietà di compiti per uso generale, una GPU è ottimizzata per gestire molte operazioni in parallelo, in particolare quelle che coinvolgono i calcoli di matrice e vettoriali, che sono comuni nell'elaborazione delle immagini, nel rendering 3D e più recentemente, l'apprendimento automatico.
Le GPU moderne sono utilizzate non solo per gli effetti di gioco ed visivi, ma anche per il calcolo scientifico, l'IA, l'analisi dei dati e il mining di criptovaluta a causa delle loro alte prestazioni nell'elaborazione parallela.
Proces paralleliCanta capacità:
Le GPU sono costituite da centinaia o migliaia di core più piccoli progettati per gestire più attività contemporaneamente.
Ideale per carichi di lavoro che possono essere suddivisi in molte operazioni più piccole e identiche (ad esempio, rendendo ogni pixel di un'immagine).
Throughput elevato:
Rispetto alle CPU, le GPU possono elaborare molte più operazioni al secondo quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni, in particolare in attività come l'apprendimento profondo o le simulazioni.
Prestazioni efficienti nella grafica e nella visualizzazione:
Progettato specificamente per gestire calcoli grafici come mappatura della trama, ombreggiatura e buffering del telaio.
Essenziale per i giochi, la modellazione 3D e la realtà virtuale.
Accelerazione di compiti non grafici (GPGPU-Calcolo generale sugli GPU):
Le GPU possono essere utilizzate per attività come l'apprendimento automatico, la modellazione finanziaria e le previsioni meteorologiche utilizzando piattaforme come CUDA o OpenCL.
Migliore efficienza energetica (per operazione):
Per i carichi di lavoro paralleli, le GPU offrono spesso migliori prestazioni per Watt rispetto alle CPU.
AI migliorato e prestazioni di deep learning:
I moderni framework di AI (ad es. Tensorflow, Pytorch) sono ottimizzati per essere eseguitiGPU,riducendo significativamente i tempi di allenamento per i modelli.
Se sei interessato ai nostri prodotti o hai domande, non esitate a farlocontattaciE ti risponderemo entro 24 ore.
