虽然很多游戏玩家和上班族使用电脑，但他们可能不知道什么是GPU计算？让我们今天让它流行起来。

什么是gpu高性能计算 
GPU计算采用GPU作为协处理器，对CPU进行加速，从而提高分析、工程、科学、消费和企业应用的运行速度。NVIDIA在2007年由首次推出GPU加速器，现在支持中小企业公司、世界各地政府实验室、大学等节能数据中心。GPU可以加速从手机、机器人、平板电脑、汽车、无人机等平台的应用运行。GPU由数百个更小的核组成，CPU由4到8个CPU核组成。

为什么GPU 加速软件运用广泛？ 
gpu的并行计算引擎非常强大，可以极大地加快计算速度，比如大约15倍。超级计算机使用加速器。 

人工智能以及机器学习需要训练模型和大量的计算，特别是密集矩阵向量的计算，gpu 加速可以快十倍以上  
GPU最成功的应用之一是在深度学习领域。基于GPU的并行计算已经成为深度学习模型训练的标准配置。 

GPU和CPU的区别 
设计目标是不同的，GPU基于高吞吐量，而CPU基于低延迟。 

CPU：它处理各种数据类型，同时也需要逻辑判断。 
GPU：一种纯计算环境，可以不间断地处理高度统一、相互依赖的大规模数据。 

什么类型的程序适合在GPU上运行？ 
计算密集型 

简单的并行程序 
CPU与GPU的划分与合作 

GPU特别适合数据并行计算密集型任务，比如大型矩阵运算。 
CPU计算核数较少，一般也能实现复杂的逻辑运算，适合一些工业、农业比较传统的行业。 

CPU上的线程是重量级的，上下文切换的成本很高。 
GPU有很多核心，它的线程是轻量级的。 

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