Định nghĩa GPU-Accelerated Computing là gì?
GPU-Accelerated Computing là GPU Accelerated Computing. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ GPU-Accelerated Computing - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Tính toán GPU tăng tốc là việc làm của một đơn vị (GPU) cùng với một đơn vị xử lý máy tính (CPU) chế biến để tạo điều kiện hoạt động chế biến chuyên sâu như học sâu, phân tích và ứng dụng kỹ thuật đồ họa. Phát triển bởi NVIDIA trong năm 2007, GPU cung cấp hiệu suất ứng dụng cao hơn nhiều so bằng cách loại bỏ các phần ứng dụng xử lý chuyên sâu để GPU. GPU tăng tốc triển khai điện toán đang ngày càng phổ biến do sự đa dạng lớn các ứng dụng trong đó nó có thể được sử dụng, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo, bay không người lái, robot hoặc xe tự trị.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
GPU giúp trong việc cung cấp hiệu suất cao cho các ứng dụng phần mềm. Từ góc nhìn của người sử dụng, điện toán GPU tăng tốc làm cho các ứng dụng nhanh hơn. GPU tăng tốc các chức năng tính toán bằng cách di chuyển các phần tính toán chuyên sâu của các ứng dụng cho GPU trong khi phần còn lại được phép thực hiện trong CPU. Trong khi CPU bao gồm lõi được thiết kế cho tuần tự xử lý nối tiếp, GPU được thiết kế với kiến trúc song song bao gồm hiệu quả hơn lõi nhưng nhỏ hơn mà có thể dễ dàng xử lý nhiều nhiệm vụ song song. Kết quả là, trong GPU tăng tốc máy tính, trong khi tính toán tuần tự được thực hiện trong CPU, tính toán phức tạp cao được tính toán song song trong GPU. Một tính năng nổi bật của máy tính tăng tốc GPU là hỗ trợ cung cấp cho tất cả các mô hình lập trình song song, do đó giúp các nhà thiết kế ứng dụng và các nhà phát triển để cung cấp hiệu suất ứng dụng vượt trội.
What is the GPU-Accelerated Computing? - Definition
GPU-accelerated computing is the employment of a graphics processing unit (GPU) along with a computer processing unit (CPU) in order to facilitate processing-intensive operations such as deep learning, analytics and engineering applications. Developed by NVIDIA in 2007, the GPU provides far superior application performance by removing processing-intensive application sections to GPU. GPU-accelerated computing deployment is growing in popularity due to the large variety of applications in which it could be used, such as artificial intelligence, drones, robots or autonomic cars.
Understanding the GPU-Accelerated Computing
The GPU helps in providing superior performance for software applications. From the perspective of the user, GPU-accelerated computing makes applications faster. GPU-accelerated computing functions by moving the compute-intensive sections of the applications to the GPU while remaining sections are allowed to execute in the CPU. While the CPU is comprised of cores designed for sequential serial processing, the GPU is designed with a parallel architecture consisting of more efficient yet smaller cores that can easily handle multiple tasks in parallel. As a result, in GPU-accelerated computing, while sequential calculations are performed in the CPU, highly complicated calculations are computed in parallel in the GPU. Another salient feature of GPU-accelerated computing is the support offered to all the parallel programming models, thus helping application designers and developers to provide superior application performance.
Thuật ngữ liên quan
- General-Purpose Graphics Processing Unit (GPGPU)
- Graphics Processing Unit (GPU)
- Central Processing Unit (CPU)
- Artificial Intelligence (AI)
- Computing
- Pervasive Computing
- Pixel Pipelines
- Bypass Airflow
- Equipment Footprint
- In-Row Cooling
Source: GPU-Accelerated Computing là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm