Potresti aver trovato o letto informazioni sulla GPU nel mondo dei computer moderni. Se sei un giocatore o svolgi un lavoro che consuma molte risorse su un PC, potresti già conoscere la GPU. In questa guida ti spieghiamo cos'èCalcolo GPUe come viene utilizzato?
Che cos'è l'elaborazione GPU?
UNUnità di elaborazione graficaOGPUin breve viene utilizzato come coprocessore insieme alla CPU per compiti e calcoli pesanti.
In genere, le GPU vengono utilizzate per accelerare o velocizzare attività ad uso intensivo di memoria come l'elaborazione di immagini o video, il rendering o i giochi. La GPU è diventata una necessità per eseguire tali attività poiché dispone di numerosi core e di una larghezza di banda di memoria superiore.
Non solo la GPU viene utilizzata in attività ad uso intensivo di memoria, ma viene gradualmente utilizzata nell'esecuzione di lavori di calcolo scientifico. Dal 2006 è diventato adatto per un'ampia gamma di attività di elaborazione che utilizzano CPU e GPU elevate. Il GPU computing è cresciuto costantemente in termini di prestazioni e non ha mai rallentato nelle sue prestazioni per le attività di elaborazione.
La GPU scarica parte della memoria o delle attività ad alta intensità di calcolo dalla CPU e accelera le attività. La GPU insieme alla CPU che esegue attività intensive a velocità maggiori è nota come elaborazione eterogenea o ibrida.
A cosa serve il GPU Computing?
Di solito, le GPU vengono utilizzate per accelerare attività di elaborazione grafica come l'editing di immagini o video o i giochi. Le GPU hanno un potere immenso per aiutare la CPU nell'esecuzione di attività di elaborazione intensive e ora vengono utilizzate per svolgere tali attività. Insieme all'utilizzo della GPU nei giochi e alla creazione di contenuti come l'editing video o la grafica, è ampiamente utilizzata nell'apprendimento automatico. Nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale, la GPU viene utilizzata principalmente nell'elaborazione di attività pesanti come il riconoscimento di immagini, ecc.
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Quali sono i vantaggi del GPU Computing?
I vantaggi della GPU vanno oltre le parole. Come detto in precedenza, la GPU ha la capacità di eseguire attività di elaborazione pesanti scaricando l'elaborazione intensa dalla CPU e lavorando con essa in parallelo e fornendo risultati più velocemente. I giochi senza ritardi a cui giochiamo, i video o le immagini di estrema qualità che vediamo, i servizi di intelligenza artificiale che utilizziamo che forniscono risultati in tempo reale sono i vantaggi del GPU Computing. In parole semplici, il GPU computing è incentrato sulla velocità e sul calcolo parallelo. Pertanto, ogni volta che è necessario eseguire un'attività di elaborazione che richiede più CPU e tempo, la GPU può aiutare a eseguirla velocemente e in meno tempo.
I principali vantaggi della GPU sono il calcolo parallelo, l'apprendimento automatico, il multitasking, l'analisi, la scienza dei dati, il mining di Bitcoin, ecc.
Cos'è la GPU in un computer in parole semplici?
Le attività che svolgiamo sul nostro PC vengono eseguite principalmente dalla CPU. Ci sono alcune attività che richiedono più capacità di calcolo o risorse come giocare a giochi pesanti o modificare immagini o video. Quindi, sorge la necessità di GPU o unità di elaborazione grafica. Funziona con la CPU in parallelo ed esegue compiti pesanti facendo sì che la CPU si concentri su attività che richiedono meno memoria o potenza di calcolo.
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Quando dovrei utilizzare la GPU nell'informatica?
Puoi utilizzare il GPU Computing quando esegui lavori di calcolo pesanti come il machine learning o l'implementazione dell'intelligenza artificiale. Anche se non disponi di attività di machine learning o intelligenza artificiale, puoi utilizzare il GPU computing mentre giochi a giochi pesanti sul tuo computer o esegui elaborazioni grafiche come l'editing di immagini o il rendering di video. Il GPU computing accelera la risposta dei programmi e ti fa risparmiare tempo.
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Qual è la differenza tra CPU e GPU?
Le unità di elaborazione centrale (CPU) e le unità di elaborazione grafica (GPU) sono entrambi motori di elaborazione critici. La CPU ha meno core rispetto alla GPU, il che rende la potenza di calcolo maggiore nella GPU. La CPU può eseguire più attività contemporaneamente, ma il tempo impiegato è superiore a quello della GPU.
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