Tabla de contenido:
- Definición: ¿qué significa GPU-Accelerated Computing?
- Techopedia explica la informática acelerada por GPU
Definición: ¿qué significa GPU-Accelerated Computing?
La computación acelerada por GPU es el empleo de una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) junto con una unidad de procesamiento de computadora (CPU) para facilitar las operaciones de procesamiento intensivo, como el aprendizaje profundo, el análisis y las aplicaciones de ingeniería. Desarrollado por NVIDIA en 2007, la GPU proporciona un rendimiento de aplicación muy superior al eliminar las secciones de aplicación de procesamiento intensivo de la GPU. La implementación informática acelerada por GPU está creciendo en popularidad debido a la gran variedad de aplicaciones en las que podría usarse, como inteligencia artificial, drones, robots o automóviles autónomos.
Techopedia explica la informática acelerada por GPU
La GPU ayuda a proporcionar un rendimiento superior para aplicaciones de software. Desde la perspectiva del usuario, la informática acelerada por GPU hace que las aplicaciones sean más rápidas. Las funciones informáticas aceleradas por la GPU mueven las secciones de computación intensivas de las aplicaciones a la GPU, mientras que las secciones restantes pueden ejecutarse en la CPU. Si bien la CPU se compone de núcleos diseñados para el procesamiento en serie secuencial, la GPU está diseñada con una arquitectura paralela que consta de núcleos más eficientes pero más pequeños que pueden manejar fácilmente múltiples tareas en paralelo. Como resultado, en la computación acelerada por GPU, mientras que los cálculos secuenciales se realizan en la CPU, los cálculos altamente complicados se calculan en paralelo en la GPU. Otra característica destacada de la informática acelerada por GPU es el soporte ofrecido a todos los modelos de programación paralela, lo que ayuda a los diseñadores y desarrolladores de aplicaciones a proporcionar un rendimiento superior de la aplicación.
La informática acelerada por GPU se ha utilizado ampliamente en edición de video, imágenes médicas, simulaciones de fluidos, gradación de color y aplicaciones empresariales, y su uso es prometedor en campos complejos como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.
