GPU (Đơn vị xử lý đồ họa) là bộ xử lý chuyên dụng ban đầu được thiết kế để tăng tốc kết xuất đồ họa. Không giống như CPU (đơn vị xử lý trung tâm), xử lý nhiều tác vụ đa năng, GPU được tối ưu hóa để xử lý nhiều hoạt động song song-đặc biệt là các tác phẩm liên quan đến tính toán ma trận và vector, phổ biến trong xử lý hình ảnh, kết xuất 3D và gần đây hơn là học máy.
GPU hiện đại không chỉ được sử dụng cho các hiệu ứng chơi game và hình ảnh mà còn cho điện toán khoa học, AI, phân tích dữ liệu và khai thác tiền điện tử do hiệu suất cao của chúng trong quá trình xử lý song song.
Song songHát khả năng:
GPU bao gồm hàng trăm hoặc hàng ngàn lõi nhỏ hơn được thiết kế để xử lý nhiều nhiệm vụ cùng một lúc.
Lý tưởng cho khối lượng công việc có thể được chia thành nhiều hoạt động nhỏ hơn, giống hệt nhau (ví dụ: hiển thị từng pixel của một hình ảnh).
Thông lượng cao:
So với CPU, GPU có thể xử lý nhiều hoạt động hơn mỗi giây khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn, đặc biệt là trong các nhiệm vụ như học sâu hoặc mô phỏng.
Hiệu suất hiệu quả trong đồ họa và trực quan hóa:
Được thiết kế đặc biệt để xử lý các tính toán đồ họa như ánh xạ kết cấu, bóng và đệm khung.
Cần thiết cho chơi game, mô hình 3D và thực tế ảo.
Tăng tốc của các nhiệm vụ phi đồ họa (GPGPU-Điện toán đa năng trên GPU):
GPU có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như học máy, mô hình hóa tài chính và dự báo thời tiết bằng cách sử dụng các nền tảng như Cuda hoặc OpenCL.
Hiệu quả năng lượng tốt hơn (mỗi hoạt động):
Đối với khối lượng công việc song song, GPU thường cung cấp hiệu suất cho mỗi watt tốt hơn so với CPU.
Cải thiện AI và hiệu suất học tập sâu:
Khung AI hiện đại (ví dụ: Tensorflow, Pytorch) được tối ưu hóa để chạy trênGPU,giảm đáng kể thời gian đào tạo cho các mô hình.
Nếu bạn quan tâm đến sản phẩm của chúng tôi hoặc có bất kỳ câu hỏi nào, xin vui lòngLiên hệ với chúng tôiVà chúng tôi sẽ trả lời bạn trong vòng 24 giờ.
