Definición: ¿Qué significa Computación acelerada por GPU?
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. Desarrollada por NVIDIA en 2007, la GPU proporciona un rendimiento de aplicaciones muy superior al eliminar las secciones de aplicaciones de procesamiento intensivo de la GPU. El despliegue informático acelerado por GPU está ganando popularidad debido a la gran variedad de aplicaciones en las que podría utilizarse, como inteligencia artificial, drones, robots o coches autónomos.
Techinfo explica la computación acelerada por GPU
La GPU ayuda a proporcionar un rendimiento superior para las aplicaciones de software. Desde la perspectiva del usuario, la computación acelerada por GPU hace que las aplicaciones sean más rápidas. Funciones de computación aceleradas por GPU al mover las secciones de procesamiento intensivo de las aplicaciones a la GPU, mientras que las secciones restantes pueden ejecutarse en la CPU. Mientras que 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 muy complicados se calculan en paralelo en la GPU. Otra característica destacada de la computación acelerada por GPU es el soporte que se ofrece a todos los modelos de programación paralela, lo que ayuda a los diseñadores y desarrolladores de aplicaciones a proporcionar un rendimiento superior de las aplicaciones.
La computación acelerada por GPU se ha utilizado ampliamente en la edición de video, imágenes médicas, simulaciones de fluidos, clasificación de color y aplicaciones empresariales, y su uso es prometedor en campos complejos como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo.