GPU (그래픽 처리 장치)는 원래 그래픽 렌더링을 가속화하도록 설계된 특수 프로세서입니다. 다양한 일반 목적 작업을 처리하는 CPU (Central Processing Unit)와 달리 GPU는 많은 작업을 병렬로 처리하는 데 최적화되어 있으며, 특히 이미지 처리, 3D 렌더링 및보다 최근에는 기계 학습에 공통적 인 매트릭스 및 벡터 계산과 관련이 있습니다.
최신 GPU는 게임 및 시각 효과뿐만 아니라 과학 컴퓨팅, AI, 데이터 분석 및 암호 화폐 채굴에도 병렬 처리에서 고성능으로 사용됩니다.
평행 한 프로세스노래 기능 :
GPU는 여러 작업을 동시에 처리하도록 설계된 수백 또는 수천 개의 작은 코어로 구성됩니다.
많은 작고 동일한 작업으로 분류 될 수있는 워크로드에 이상적입니다 (예 : 이미지의 각 픽셀을 렌더링).
높은 처리량 :
CPU와 비교할 때 GPU는 대형 데이터 세트, 특히 딥 러닝 또는 시뮬레이션과 같은 작업에서 작업 할 때 초당 훨씬 더 많은 작업을 처리 할 수 있습니다.
그래픽 및 시각화의 효율적인 성능 :
텍스처 매핑, 음영 및 프레임 버퍼링과 같은 그래픽 계산을 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
게임, 3D 모델링 및 가상 현실에 필수적입니다.
비 그래픽 과제의 가속도 (GPGPU-GPU에 대한 일반 목적 컴퓨팅) :
GPU는 CUDA 또는 OpenCL과 같은 플랫폼을 사용하여 기계 학습, 재무 모델링 및 일기 예보와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.
더 나은 에너지 효율 (작동 당) :
병렬 워크로드의 경우 GPU는 종종 CPU에 비해 와트 당 더 나은 성능을 제공합니다.
AI 및 딥 러닝 성능 향상 :
최신 AI 프레임 워크 (예 : Tensorflow, Pytorch)가 실행되도록 최적화되었습니다.gpus,모델의 교육 시간을 크게 줄입니다.
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