GPGPU staat voor General-Purpose Computing on Graphics Processing Units. Het is een computerarchitectuur waarmee een grafische verwerkingseenheid (GPU) kan worden gebruikt voor algemene berekeningen. Deze technologie stelt de GPU in staat om meer te doen dan alleen afbeeldingen renderen, en stelt ontwikkelaars in staat om de GPU ten volle te benutten.
GPGPU biedt verschillende voordelen ten opzichte van traditionele CPU-verwerking, zoals betere prestaties en efficiëntie. Aangezien GPU’s zijn ontworpen om grote hoeveelheden gegevens snel te verwerken, kunnen zij taken als gegevensanalyse en machinaal leren op zich nemen waarvoor anders veel meer rekenkracht nodig zou zijn. GPGPU kan ook tijd en geld besparen omdat het kosteneffectiever is een GPU te gebruiken dan extra CPU’s te kopen en in te stellen.
Het belangrijkste nadeel van GPGPU is dat er gespecialiseerde programmeerkennis en codering voor nodig is. Dit kan een uitdaging zijn voor ontwikkelaars die niet bekend zijn met de technologie of niet de tijd hebben om te leren hoe ze deze moeten gebruiken. Bovendien kan GPGPU meer stroom verbruiken dan CPU-verwerking, wat betekent dat het meer elektriciteit kan kosten.
GPGPU kan worden gebruikt voor een aantal toepassingen, waaronder wetenschappelijke berekeningen, kunstmatige intelligentie, machinaal leren en gegevensanalyse. Het kan ook worden gebruikt voor gaming en andere grafische toepassingen, en voor videobewerking.
GPGPU vereist gespecialiseerde programmeerkennis en codering om het te kunnen gebruiken. Dit omvat programmeertalen zoals CUDA, OpenCL en Vulkan, en het gebruik van API’s zoals DirectX en OpenGL.
GPGPU is gebaseerd op een parallelle rekenarchitectuur, wat betekent dat meerdere threads van uitvoering tegelijkertijd worden uitgevoerd. Deze architectuur kan worden gebruikt om de prestaties van toepassingen te verhogen door gebruik te maken van de vele kernen en threads van de GPU.
GPGPU vertrouwt ook op bibliotheken met vooraf geschreven code die ontwikkelaars kunnen gebruiken om snel en gemakkelijk toepassingen te ontwikkelen. Deze bibliotheken bieden een reeks functies waarmee ontwikkelaars gemakkelijk gebruik kunnen maken van de mogelijkheden van de GPU.
Om het voor ontwikkelaars gemakkelijker te maken GPGPU te gebruiken, zijn er verschillende tools beschikbaar die kunnen helpen bij het ontwikkelen en debuggen. Voorbeelden hiervan zijn Nsight van Nvidia en CodeXL van AMD.
GPGPU is een veelbelovende technologie die kan worden gebruikt om het potentieel van GPU’s voor algemeen gebruik te ontsluiten. Hoewel het gespecialiseerde programmeerkennis vereist, zijn er veel tools en bibliotheken beschikbaar om de ontwikkeling te vergemakkelijken. Bovendien biedt GPGPU betere prestaties en efficiëntie dan traditionele CPU-verwerking, waardoor het een aantrekkelijke optie is voor ontwikkelaars.
Ja, CUDA is een GPGPU. Het is een hardware platform waarmee ontwikkelaars het CUDA programmeermodel kunnen gebruiken om krachtige toepassingen te ontwikkelen.
Nee, GPGPU is geen hardware. Het is software die het gebruik van een GPU voor algemeen rekenwerk mogelijk maakt.
NVIDIA is een CUDA bedrijf. CUDA is een parallel computing platform en programmeermodel uitgevonden door NVIDIA. Het maakt dramatische verhogingen van rekenprestaties mogelijk door de kracht van de grafische verwerkingseenheid (GPU) te benutten.
Er zijn verschillende belangrijke verschillen tussen FPGA’s en GPU’s. FPGA’s worden typisch gebruikt voor meer specifieke toepassingen waarbij de chip op maat wordt gemaakt voor de betreffende taak, terwijl GPU’s zijn ontworpen voor meer algemene berekeningen. FPGA’s zijn doorgaans ook veel sneller dan GPU’s als het gaat om bepaalde soorten berekeningen, maar GPU’s hebben over het algemeen meer verwerkingskracht. Ten slotte verbruiken FPGA’s minder stroom dan GPU’s, waardoor ze aantrekkelijker zijn voor gebruik in draagbare apparaten.
Cryptomijners gebruiken GPU’s voor hun rekenintensieve werk, omdat die veel sneller zijn dan CPU’s.