GPU

图形处理单元是一种专用的电子电路，旨在快速操作和更改内存，以加快在帧缓冲区中创建图像的速度，以输出到显示设备。

GPU是现代计算的关键部分。GPU计算和高性能网络正在改变计算科学和AI。GPU的进步为当今深度学习的发展做出了巨大贡献。

GPU经过优化，可训练人工智能和深度学习模型，因为它们可以同时处理多个计算。它们具有大量内核，可以更好地计算多个并行进程。

NVIDIA提供了一种称为计算统一设备架构(CUDA)的软件，这对于支持各种深度学习应用程序至关重要。CUDA是Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口模型。

它允许软件开发人员和软件工程师使用具有CUDA功能的图形处理单元(GPU)进行通用处理-一种称为GPGPU的方法。这些CUDA核心在人工智能领域非常有益，并且正在不断发展。

当您使用TensorFlow或Pytorch之类的深度学习框架时，与使用相同性能的CPU相比，您可以利用这些CUDA内核显着更快地计算深度学习算法。

GPU是用于计算机视觉和具有深度学习和神经网络的超级计算功能的动态资源，可以执行复杂的任务，有时甚至超出人类的想象力。此外，还有许多其他用于GPU的应用程序。GPU在嵌入式系统，移动电话，个人计算机，工作站和游戏机中得到了应用。

（编辑：衡阳站长网）

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