เนื้อหา
- คำจำกัดความ - การคำนวณด้วย GPU เร่งความเร็วหมายถึงอะไร
- ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร
- Techopedia อธิบายการประมวลผลด้วย GPU
คำจำกัดความ - การคำนวณด้วย GPU เร่งความเร็วหมายถึงอะไร
การประมวลผลด้วย GPU เร่งคือการใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) พร้อมกับหน่วยประมวลผลคอมพิวเตอร์ (CPU) เพื่ออำนวยความสะดวกในการดำเนินงานที่เน้นการประมวลผลเช่นการเรียนรู้ลึกการวิเคราะห์และแอปพลิเคชันด้านวิศวกรรมพัฒนาโดย NVIDIA ในปี 2007 GPU ให้ประสิทธิภาพของแอพพลิเคชั่นที่เหนือกว่าโดยการลบส่วนของแอปพลิเคชั่นที่ต้องใช้การประมวลผลออกเป็น GPU การใช้งานคอมพิวเตอร์ GPU เร่งกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเนื่องจากมีแอพพลิเคชั่นมากมายที่สามารถใช้งานได้เช่นปัญญาประดิษฐ์โดรนหุ่นยนต์หรือรถยนต์อัตโนมัติ
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร
Techopedia อธิบายการประมวลผลด้วย GPU
GPU ช่วยในการให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าสำหรับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ จากมุมมองของผู้ใช้การคำนวณด้วย GPU ทำให้แอปพลิเคชันเร็วขึ้น ฟังก์ชั่นการคำนวณด้วย GPU เร่งความเร็วโดยการย้ายส่วนประมวลผลที่เข้มข้นของแอพพลิเคชั่นไปยัง GPU ในขณะที่ส่วนที่เหลือจะได้รับอนุญาตให้ทำงานในซีพียู ในขณะที่ CPU ประกอบด้วยคอร์ที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลแบบอนุกรมลำดับ GPU ได้รับการออกแบบด้วยสถาปัตยกรรมแบบขนานซึ่งประกอบด้วยคอร์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่า แต่มีแกนที่เล็กกว่าซึ่งสามารถจัดการงานหลายอย่างในเวลาเดียวกันได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นในการคำนวณแบบเร่งด้วย GPU ในขณะที่การคำนวณแบบเรียงลำดับจะดำเนินการใน CPU การคำนวณที่ซับซ้อนมากจะถูกคำนวณแบบขนานใน GPU คุณสมบัติเด่นอีกประการหนึ่งของการประมวลผลแบบเร่งด้วย GPU คือการสนับสนุนที่มีให้ในทุกรุ่นของการเขียนโปรแกรมแบบขนานจึงช่วยให้นักออกแบบแอพพลิเคชั่นและนักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถมอบประสิทธิภาพการทำงานที่เหนือกว่า
การประมวลผลด้วย GPU เร่งถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการตัดต่อวิดีโอ, การถ่ายภาพทางการแพทย์, การจำลองของเหลว, การให้เกรดสีและการใช้งานขององค์กรและการใช้งานมีแนวโน้มในสาขาที่ซับซ้อนเช่นปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึก