Un GPU (unité de traitement graphique) est un processeur spécialisé conçu à l'origine pour accélérer le rendu graphique. Contrairement à un processeur (unité centrale de traitement), qui gère une grande variété de tâches à usage général, un GPU est optimisé pour gérer de nombreuses opérations en parallèle - en particulier celles impliquant des calculs matriciels et vectoriels, qui sont courants dans le traitement d'image, le rendu 3D et, plus récemment, l'apprentissage automatique.
Les GPU modernes sont utilisés non seulement pour les jeux et les effets visuels, mais aussi pour l'informatique scientifique, l'IA, l'analyse des données et l'exploitation des crypto-monnaies en raison de leurs performances élevées dans le traitement parallèle.
Procedes parallèlesCapacité de chant:
Les GPU se composent de centaines ou de milliers de cœurs plus petits conçus pour gérer plusieurs tâches simultanément.
Idéal pour les charges de travail qui peuvent être décomposées en de nombreuses opérations plus petites et identiques (par exemple, rendre chaque pixel d'une image).
Haut débit:
Par rapport aux CPU, les GPU peuvent traiter beaucoup plus d'opérations par seconde lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, en particulier dans les tâches comme l'apprentissage en profondeur ou les simulations.
Performances efficaces dans les graphiques et la visualisation:
Conçu spécifiquement pour gérer les calculs graphiques tels que la cartographie de la texture, l'ombrage et la tampon de trame.
Essentiel pour le jeu, la modélisation 3D et la réalité virtuelle.
Accélération des tâches non graphiques (GPGPU - informatique à usage général sur GPU):
Les GPU peuvent être utilisés pour des tâches telles que l'apprentissage automatique, la modélisation financière et les prévisions météorologiques à l'aide de plateformes comme CUDA ou OpenCL.
Meilleure efficacité énergétique (par opération):
Pour les charges de travail parallèles, les GPU offrent souvent de meilleures performances par watt par rapport aux processeurs.
Amélioration des performances de l'IA et de l'apprentissage en profondeur:
Les cadres d'IA modernes (par exemple, Tensorflow, Pytorch) sont optimisés pour fonctionnerGpus,Réduire considérablement les temps de formation pour les modèles.
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