Wraz z pojawieniem się głębokiego uczenia się wzrosło znaczenie układów GPU. W badaniach przeprowadzonych przez Indigo stwierdzono, że podczas szkolenia głębokich sieci neuronowych, procesory graficzne mogą być 250 razy szybsze niż procesory. To różnica między jednym dniem treningu a prawie 8 miesiącem i 10 dniami treningu. Wybuchowy rozwój Deep Learning w ostatnich latach został przypisany pojawieniu się GPU ogólnego przeznaczenia.

Oprócz sprzętu 3D, dzisiejsze procesory graficzne posiadają podstawowe funkcje akceleracji 2D i framebuffera (zwykle z trybem zgodności VGA). Nowsze karty, takie jak AMD/ATI HD5000–HD7000, nawet nie posiadają akceleracji 2D; musi być emulowany przez sprzęt 3D.

Zastosowania karty graficzne GPGPU

Zobacz też

karta dźwiękowa

Przypisy

Bibliografia NVIDIA – What is GPU computing?

A Graphics Hardware History How GPUs work GPU Caps Viewer – Video card information utility OpenGPU-GPU Architecture (In Chinese)

GPU Rendering Magazine

Kategoria:Procesory Kategoria:Karty graficzne