Möglicherweise sind Sie in der modernen Computerwelt auf GPUs gestoßen oder haben darüber gelesen. Wenn Sie ein Gamer sind oder ressourcenintensive Arbeit auf einem PC erledigen, haben Sie vielleicht bereits etwas über GPU gewusst. In diesem Ratgeber erklären wir Ihnen, was das ist GPU-Computing und wie wird es verwendet?
Was ist GPU-Computing?
EIN Grafikkarte oder Grafikkarte kurz gesagt, wird zusammen mit der CPU als Co-Prozessor für schwere Aufgaben und Berechnungen verwendet.
Im Allgemeinen werden GPUs verwendet, um speicherintensive Aufgaben wie Bild- oder Videoverarbeitung, Rendering oder Spiele zu beschleunigen oder zu beschleunigen. GPU ist zu einer Notwendigkeit geworden, um solche Aufgaben auszuführen, da sie über zahlreiche Kerne und eine überlegene Speicherbandbreite verfügt.
GPU wird nicht nur für speicherintensive Aufgaben verwendet, sondern sie werden nach und nach auch für wissenschaftliche Rechenaufgaben eingesetzt. Seit 2006 eignet es sich für eine Vielzahl von Rechenaufgaben, die eine hohe CPU- und GPU-Nutzung erfordern. GPU-Computing ist in Bezug auf die Leistung stetig gewachsen und hat sich in seiner Leistung für Rechenaufgaben nie verlangsamt.
Die GPU entlastet einige der speicher- oder rechenintensiven Aufgaben von der CPU und beschleunigt die Aufgaben. Die GPU zusammen mit der CPU, die intensive Aufgaben mit höheren Geschwindigkeiten ausführt, wird als heterogenes oder hybrides Computing bezeichnet.
Wofür wird GPU-Computing verwendet?
Normalerweise werden GPUs verwendet, um grafische Verarbeitungsaufgaben wie eine Bild- oder Videobearbeitung oder Spiele zu beschleunigen. GPUs haben eine immense Leistung, um der CPU bei der Durchführung intensiver Rechenaufgaben zu helfen, und sie werden jetzt für solche Aufgaben verwendet. Zusammen mit der Verwendung von GPU in Spielen und der Erstellung von Inhalten wie Videobearbeitung oder Grafiken wird es häufig beim maschinellen Lernen verwendet. Beim maschinellen Lernen und der KI wird die GPU hauptsächlich zur Verarbeitung schwerer Aufgaben wie Bilderkennung usw. verwendet.
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Was sind die Vorteile von GPU-Computing?
Die Vorteile der GPU sind unbeschreiblich. Wie bereits erwähnt, hat die GPU die Fähigkeit, schwere Rechenaufgaben auszuführen, indem sie intensives Rechnen von der CPU entlastet und parallel damit arbeitet und schneller Ergebnisse liefert. Die verzögerungsfreien Spiele, die wir spielen, die Videos oder Bilder in extremer Qualität, die wir sehen, die von uns verwendeten KI-Dienste, die Ergebnisse in Echtzeit liefern, sind die Vorteile des GPU-Computing. In einfachen Worten dreht sich beim GPU-Computing alles um Geschwindigkeit und paralleles Rechnen. Wann immer also eine Rechenaufgabe ausgeführt werden muss, die mehr CPU und Zeit erfordert, kann die GPU dabei helfen, sie schnell und in kürzerer Zeit auszuführen.
Die Hauptvorteile der GPU sind paralleles Rechnen, maschinelles Lernen, Multitasking, Analytik, Datenwissenschaft, Bitcoin-Mining usw.
Was ist GPU in einem Computer in einfachen Worten?
Die Aufgaben, die wir auf unserem PC erledigen, werden hauptsächlich von der CPU ausgeführt. Es gibt einige Aufgaben, die mehr Rechenleistung oder Ressourcen erfordern, z. B. das Spielen schwerer Spiele oder die Bild- oder Videobearbeitung. Dann entsteht die Notwendigkeit für GPU oder Graphics Processing Unit. Es arbeitet parallel mit der CPU und führt schwere Aufgaben aus, wodurch sich die CPU auf Aufgaben konzentriert, die weniger Speicher oder Rechenleistung erfordern.
Wann sollte ich GPU beim Computing verwenden?
Sie können GPU-Computing verwenden, wenn Sie umfangreiche Rechenaufgaben wie maschinelles Lernen oder die Implementierung künstlicher Intelligenz ausführen. Selbst wenn Sie keine maschinellen Lern- oder KI-Aufgaben haben, können Sie GPU-Computing verwenden, während Sie schwere Spiele auf Ihrem Computer spielen oder Grafikverarbeitung wie Bildbearbeitung oder Video-Rendering durchführen. GPU-Computing beschleunigt die Reaktion der Programme und spart Ihnen Zeit.
Was ist der Unterschied zwischen CPU und GPU?
Central Processing Units (CPU) und Graphic Processing Units (GPU) sind beide wichtige Rechenmaschinen. Die CPU hat im Vergleich zur GPU weniger Kerne, wodurch die Rechenleistung in der GPU höher ist. Die CPU kann mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen, aber die dafür benötigte Zeit ist länger als die GPU.
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