从图形渲染到深度学习:GPU的进化与突破
demi 在 周二, 02/11/2025 - 11:41 提交
在当今人工智能蓬勃发展的时代,神经网络训练已成为推动科技进步的核心力量,而 GPU(图形处理单元)在其中扮演着至关重要的角色。
GPU,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
在当今人工智能蓬勃发展的时代,神经网络训练已成为推动科技进步的核心力量,而 GPU(图形处理单元)在其中扮演着至关重要的角色。
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