Para que é usada a computação GPU?

Você pode ter encontrado ou lido sobre GPUs no mundo da computação moderna. Se você é um jogador ou trabalha com muitos recursos em um PC, talvez já esteja familiarizado com a GPU. Neste guia explicamos o que é Computação GPU e como é usado?

O que é computação GPU?

PARA unidade de processamento gráfico ou GPU em resumo, ele é usado como um coprocessador junto com a CPU para tarefas pesadas e computação.

Em geral, as GPUs são usadas para acelerar tarefas que consomem muita memória, como processamento de imagem ou vídeo, renderização ou jogos. A GPU tornou-se uma necessidade para realizar tais tarefas, pois possui vários núcleos e maior largura de banda de memória.

A GPU não é usada apenas em tarefas com uso intensivo de memória, mas gradualmente usada para realizar trabalhos de computação científica. Tornou-se adequado para uma ampla gama de tarefas de computação que usam um grande número de CPUs e GPUs desde 2006. A computação de GPU tem crescido constantemente em termos de desempenho e nunca diminuiu em desempenho para tarefas de computação.

A GPU descarrega parte da memória ou tarefas computacionalmente intensivas da CPU e acelera as tarefas. A GPU junto com a CPU que executa tarefas intensivas em velocidades mais altas é conhecida como computação heterogênea ou híbrida.

Para que é usada a computação GPU?

As GPUs geralmente são usadas para acelerar tarefas de processamento gráfico, como edição de imagem ou vídeo ou jogos. As GPUs têm imenso poder para ajudar a CPU a executar tarefas de computação intensivas e agora são usadas para executar essas tarefas. Junto com o uso de GPUs em jogos e criação de conteúdo, como edição de vídeo ou gráficos, é amplamente utilizado em Machine Learning. Em aprendizado de máquina e IA, a GPU é usada principalmente para processar tarefas pesadas, como reconhecimento de imagem, etc.

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Quais são as vantagens da computação GPU?

As vantagens da GPU estão além das palavras. Como dito acima, a GPU tem a capacidade de executar tarefas pesadas de computação, descarregando a computação pesada da CPU e trabalhando com ela em paralelo, e entregando resultados mais rapidamente. Os jogos sem atrasos que jogamos, os vídeos ou imagens de extrema qualidade que assistimos, os serviços de IA que usamos que fornecem resultados em tempo real são as vantagens da computação GPU. Em palavras simples, a computação GPU é sobre velocidade e computação paralela. Portanto, sempre que houver a necessidade de realizar uma tarefa computacional que exija mais CPU e tempo, a GPU pode ajudar a fazê-lo mais rápido e em menos tempo.

As principais vantagens da GPU são computação paralela, aprendizado de máquina, multitarefa, análise, ciência de dados, mineração de Bitcoin, etc.

O que é GPU em um computador em palavras simples?

As tarefas que fazemos em nosso PC são executadas principalmente pela CPU. Existem algumas tarefas que exigem mais poder ou recursos de computação, como jogar jogos pesados ​​ou editar imagens ou vídeos. Assim, surge a necessidade de GPU ou Unidade de Processamento Gráfico. Ele funciona com a CPU em paralelo e executa tarefas pesadas, fazendo com que a CPU se concentre em tarefas que exigem menos memória ou poder de computação.

Quando devo usar GPU na computação?

Você pode usar a computação de GPU ao realizar trabalhos de computação pesados, como aprendizado de máquina ou implementação de IA. Mesmo se você não tiver tarefas de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, ainda poderá usar a computação GPU enquanto joga jogos pesados ​​em seu computador ou faz processamento gráfico, como edição de imagem ou reprodução de vídeo. A computação GPU acelera a resposta do programa e economiza seu tempo.

Qual é a diferença entre CPU e GPU?

Unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs) são mecanismos de computação críticos. A CPU tem menos núcleos em comparação com a GPU, o que torna o poder de computação maior na GPU. A CPU pode executar várias tarefas ao mesmo tempo, mas o tempo que leva é maior do que a GPU.

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Computação GPU

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