Quadro

什么是 GPU 加速的计算?

GPU 出色的并行处理能力对此进行了解释

GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以及一颗 CPU 来加速科学、工程以及企业级应用程序。 NVIDIA® 于 2007 年在这方面率先迈出了第一步,GPU 现已成就了世界各地政府实验室、大学、企业以及中小企业内的节能数据中心。

 

应用程序如何利用 GPU 实现加速

理解 CPU 与 GPU 之间区别的一种简单方式就是对比它们如何处理任务。 CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成。另一方面,GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成,这些核心专为同时处理多任务而设计。

如何利用 GPU 实现加速
 
 

QUADRO 与 GPU 加速的计算

GPU 加速的计算可充分利用 Quadro 图形处理器 (GPU) 中的诸多计算核心来加速高度「并行」的计算,把顺序计算留给 CPU 来处理。高度「并行」的计算在专业应用中十分普遍。  这意味着,Quadro GPU 的用途远不止 3D 图形这么简单。  Quadro GPU 可大幅加速计算密集型应用,例如视频编辑中的渲染特效、色彩分级、GPU 加速的光线追踪与渲染、医学成像中的立体重建、流体模拟以及 FEA 分析等等。

GPU 拥有数以千计的核心,可高效地处理并行任务
 
 

应用与 GPU 加速的计算

NVIDIA Quadro GPU 支持全系列并行编程模型,例如 CUDAOpenCL,应用开发商可以利用这些编程模型来加速其应用的性能。 NVIDIA 开发了 CUDA,CUDA 因其卓越的性能、灵活性以及强大的支持而被广泛部署。CUDA 拥有数以千计的应用和已发布的研究论文,用户群体庞大,支持 CUDA 的 GPU 多达 3.75 亿颗以上,它们分布于笔记本、工作站、计算集群以及超级计算机当中。  对专业人员来说更重要的是,CUDA 能够在各大开发商的应用中加速现代工作流程。这些开发商包括 Adobe、Autodesk、DassaultSystemes、RED Digital Cinema、BlackMagic Design 以及 ANSYS 等等。  获得 GPU 加速计算应用的完整清单



详细了解 CUDA 开发与 GPU 架构。