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定義-GPU加速コンピューティングとはどういう意味ですか？
GPUアクセラレーションコンピューティングは、ディープラーニング、分析、エンジニアリングアプリケーションなどの処理集中型の操作を容易にするために、グラフィックス処理ユニット（GPU）とコンピューター処理ユニット（CPU）を使用します。 2007年にNVIDIAによって開発されたGPUは、GPUの処理集中型アプリケーションセクションを削除することにより、はるかに優れたアプリケーションパフォーマンスを提供します。 GPUを使用したコンピューティングの展開は、人工知能、ドローン、ロボット、自律走行車など、さまざまな用途で使用できるため、人気が高まっています。
TechopediaがGPU加速コンピューティングを説明
GPUは、ソフトウェアアプリケーションに優れたパフォーマンスを提供するのに役立ちます。 ユーザーの観点から、GPUアクセラレーションコンピューティングはアプリケーションを高速化します。 GPU加速コンピューティング機能は、アプリケーションの計算集中型セクションをGPUに移動し、残りのセクションはCPUで実行できるようにします。 CPUはシーケンシャルシリアル処理用に設計されたコアで構成されますが、GPUは複数のタスクを簡単に並列処理できる、より効率的で小さいコアで構成される並列アーキテクチャで設計されています。 その結果、GPUアクセラレーションコンピューティングでは、CPUで逐次計算が実行されますが、GPUでは非常に複雑な計算が並列に計算されます。 GPUアクセラレーションコンピューティングのもう1つの顕著な機能は、すべての並列プログラミングモデルに提供されるサポートです。これにより、アプリケーション設計者および開発者が優れたアプリケーションパフォーマンスを提供できます。
GPUアクセラレーションコンピューティングは、ビデオ編集、医療画像、流体シミュレーション、カラーグレーディング、エンタープライズアプリケーションで広く使用されており、その使用は、人工知能やディープラーニングなどの複雑な分野で有望です。
