GPGPU est l'abréviation de General-Purpose Computing on Graphics Processing Units. Il s'agit d'une technologie qui permet d'utiliser une unité de traitement graphique (GPU) pour effectuer des tâches informatiques générales, telles que l'exécution de programmes logiciels. Les GPU sont des processeurs informatiques spécialisés conçus pour traiter rapidement de grandes quantités de données. En utilisant l'immense puissance de traitement des GPU, GPGPU permet aux utilisateurs d'exécuter des programmes de calcul intensif en une fraction du temps qu'il faudrait pour les traiter sur un processeur général.
Le principal avantage du GPGPU est sa capacité à réduire considérablement le temps nécessaire au traitement des tâches à forte intensité de données. Il est ainsi possible de traiter rapidement des tâches de calcul intensif, ce qui permet de réaliser des modèles et des simulations complexes en beaucoup moins de temps qu'avec un processeur standard. Cela peut être très utile dans les applications scientifiques et d'ingénierie qui nécessitent le traitement de grandes quantités de données.
GPGPU fonctionne en tirant parti de l'immense puissance de traitement d'un GPU. Les GPU sont conçus pour traiter les données en parallèle, ce qui signifie qu'ils peuvent traiter plusieurs tâches en même temps. Cela permet au GPGPU de traiter les données beaucoup plus rapidement qu'un processeur standard. Le GPU prend également en charge plusieurs niveaux de parallélisme, ce qui améliore encore sa capacité à traiter rapidement les données.
Le GPGPU peut être utilisé dans une variété d'applications, notamment les simulations scientifiques et d'ingénierie, l'IA et l'apprentissage profond, l'imagerie médicale et l'analyse de données. Il peut également être utilisé dans le développement de jeux vidéo et le rendu 3D, permettant aux développeurs de créer des graphiques plus réalistes et détaillés en une fraction du temps qu'il faudrait avec un processeur standard.
Le principal avantage du GPGPU est sa capacité à traiter les données beaucoup plus rapidement qu'un processeur standard. Cela peut être très utile pour les tâches qui nécessitent un grand nombre de traitements de données, comme les simulations scientifiques et d'ingénierie, l'IA et l'apprentissage profond, l'imagerie médicale et l'analyse de données. En outre, le GPGPU peut réduire le temps nécessaire au développement de jeux vidéo et de graphiques 3D, permettant aux développeurs de créer des graphiques plus réalistes et détaillés en une fraction du temps qu'il faudrait avec un processeur standard.
Le principal inconvénient du GPGPU est qu'il n'est pas aussi rentable qu'un processeur standard. Les GPU sont généralement plus chers que les processeurs standard, ce qui signifie qu'il peut être difficile de justifier le coût d'achat d'un GPU pour des tâches qui ne nécessitent pas une grande quantité de traitement de données. De plus, les GPU ont une mémoire et une capacité de stockage limitées, ce qui signifie qu'ils ne sont pas forcément adaptés aux tâches nécessitant un stockage important de données.
La principale différence entre un GPU et un CPU est la façon dont ils traitent les données. Un GPU est conçu pour traiter les données en parallèle, ce qui signifie qu'il peut traiter plusieurs tâches en même temps. Il est donc beaucoup plus rapide qu'un CPU pour effectuer des tâches gourmandes en données. Cependant, un CPU est meilleur pour gérer les tâches qui nécessitent beaucoup de ramifications et de prises de décision, comme les tâches d'IA et d'apprentissage profond.
GPGPU est une technologie qui permet d'utiliser une unité de traitement graphique (GPU) pour effectuer des tâches de calcul général. Elle peut réduire considérablement le temps de traitement des tâches à forte intensité de données, ce qui la rend utile pour des tâches telles que les simulations scientifiques et d'ingénierie, l'IA et l'apprentissage profond, l'imagerie médicale et l'analyse de données. Cependant, les GPU sont généralement plus chers que les processeurs standard et ont une mémoire et une capacité de stockage limitées, ce qui signifie qu'ils peuvent ne pas convenir à des tâches qui nécessitent de grandes quantités de stockage de données.
CUDA est une plate-forme de calcul parallèle et un modèle de programmation développés par Nvidia pour le calcul général sur les processeurs graphiques (GPU). CUDA est une implémentation spécifique du concept plus large de GPGPU (general purpose computing on GPUs).
GPGPU n'est pas un dispositif matériel. Il s'agit d'un type de calcul parallèle qui utilise une unité de traitement graphique (GPU) pour effectuer des calculs généraux.
Nvidia est une plate-forme compatible CUDA, ce qui signifie qu'elle peut exécuter des programmes CUDA. Cependant, elle ne prend pas en charge OpenCL.
Les GPU sont des processeurs spécialisés conçus spécifiquement pour le rendu graphique, tandis que les FPGA sont des processeurs à usage général qui peuvent être programmés pour effectuer un certain nombre de tâches. Les GPU ont une plus grande puissance de traitement que les FPGA, mais les FPGA sont plus flexibles et peuvent être reconfigurés pour effectuer différentes tâches.
Les mineurs de cryptomonnaie utilisent des GPU pour leur travail. Les GPU sont mieux adaptés que les CPU aux travaux lourds de l'exploitation minière. Les CPU sont mieux adaptés aux tâches informatiques plus générales.