【视频】Imagination GPU技术助力芯动科技云游戏解决方案
demi 在 周五, 11/10/2023 - 09:42 提交
这段演示视频展示了芯动科技采用IMG BXT GPU IP的风华显卡运行云游戏的能力。
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。
这段演示视频展示了芯动科技采用IMG BXT GPU IP的风华显卡运行云游戏的能力。
IMG DXD是专为台式机、笔记本电脑和云游戏图形体验量身打造的一款可扩展GPU IP
GPU架构设计具体难在哪里?这包括许多方面的因素。
虽然超大规模数据中心的关键IT负载一直是随着时间的推移而增长的,但生成式人工智能技术和服务的影响为更强大的设施需求提供了额外的动力。
在当今数字化世界中,图形处理单元(GPU)技术正经历着令人瞩目的演进。
高性能计算的应用领域非常广泛,涵盖了天文、物理、化学、生物、医学、气象、地质、能源、交通、金融、人工智能等多个学科和行业。
异构计算是指在一个系统中使用不同类型的处理器来执行不同的计算任务,以提高性能,效率和可靠性。
楷登电子近日宣布,Imagination Technologies 成功使用 AI 驱动的 Cadence® Cerebrus™ Intelligent Chip Explorer 和完整的 RTL-to-GDS 数字全流程,加速交付其最新的低功耗 5nm GPU。
本文将简单介绍GPU工作流程,包括其从数据输入到图像输出的每个重要步骤。
cpu与gpu一个字母之差,但是在实物上去相差很多。