GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) เป็นโปรเซสเซอร์พิเศษที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการแสดงผลกราฟิก ซึ่งแตกต่างจาก CPU (หน่วยประมวลผลส่วนกลาง) ซึ่งจัดการงานอเนกประสงค์ทั่วไปที่หลากหลาย GPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการการดำเนินงานหลายอย่างในคู่ขนานโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณเมทริกซ์และเวกเตอร์ซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในการประมวลผลภาพการเรนเดอร์ 3 มิติ
GPU ที่ทันสมัยใช้ไม่เพียง แต่สำหรับการเล่นเกมและเอฟเฟกต์ภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ AI การวิเคราะห์ข้อมูลและการขุด cryptocurrency เนื่องจากประสิทธิภาพสูงในการประมวลผลแบบขนาน
Parallel Procesความสามารถในการร้องเพลง:
GPUs ประกอบด้วยแกนขนาดเล็กหลายร้อยหรือหลายพันตัวที่ออกแบบมาสำหรับการจัดการงานหลายอย่างพร้อมกัน
เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโหลดที่สามารถแบ่งออกเป็นการดำเนินการที่เล็กกว่าและเหมือนกันมากมาย (เช่นการแสดงผลแต่ละพิกเซลของภาพ)
ปริมาณงานสูง:
เมื่อเปรียบเทียบกับซีพียู GPU สามารถประมวลผลการดำเนินงานได้มากขึ้นต่อวินาทีเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานเช่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งหรือการจำลอง
ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพในกราฟิกและการสร้างภาพข้อมูล:
ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับการคำนวณแบบกราฟิกเช่นการทำแผนที่พื้นผิวการแรเงาและการบัฟเฟอร์เฟรม
จำเป็นสำหรับการเล่นเกมการสร้างแบบจำลอง 3 มิติและความเป็นจริงเสมือน
การเร่งความเร็วของงานที่ไม่ใช่กราฟิก (GPGPU-การคำนวณอเนกประสงค์ทั่วไปบน GPU):
GPU สามารถใช้สำหรับงานต่าง ๆ เช่นการเรียนรู้ของเครื่องการสร้างแบบจำลองทางการเงินและการพยากรณ์อากาศโดยใช้แพลตฟอร์มเช่น CUDA หรือ Opencl
ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้น (ต่อการดำเนินการ):
สำหรับเวิร์กโหลดแบบขนาน GPU มักจะส่งมอบประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับซีพียู
ปรับปรุง AI และประสิทธิภาพการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง:
เฟรมเวิร์ก AI ที่ทันสมัย (เช่น tensorflow, pytorch) ได้รับการปรับให้เหมาะสมในการทำงานGPUลดเวลาการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญสำหรับแบบจำลอง
หากคุณสนใจผลิตภัณฑ์ของเราหรือมีคำถามใด ๆ โปรดอย่าลังเลติดต่อเราและเราจะตอบกลับคุณภายใน 24 ชั่วโมง
