Unité de traitement graphique polyvalente (GPGPU)

Auteur: Roger Morrison
Date De Création: 24 Septembre 2021
Date De Mise À Jour: 9 Peut 2024
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Unité de traitement graphique polyvalente (GPGPU) - La Technologie
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Définition - Que signifie unité de traitement graphique polyvalente (GPGPU)?

Une unité de traitement graphique à usage général (GPGPU) est un processeur d'unité de traitement graphique (GPU) utilisé à des fins autres que le rendu de graphiques. L'émergence du GPGPU est liée à l'évolution des processeurs informatiques au cours des dernières décennies.


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Techopedia explique son unité de traitement graphique polyvalente (GPGPU)

Le premier et le plus primitif des processeurs était l’unité centrale de traitement (CPU). Les métriques de la CPU sont toujours utilisées pour parler du traitement informatique dans les environnements virtualisés ou d'autres configurations, mais la CPU n'est plus le seul choix disponible.

Au début de la révolution des ordinateurs personnels, alors que le rendu graphique commençait à mettre l'accent sur la capacité du processeur, le GPU a été développé pour gérer ces graphiques. Le processeur graphique, contrairement au processeur, dispose d'une capacité de traitement parallèle: il peut effectuer des opérations plus rapidement en raison du nombre important de calculs mathématiques nécessaires pour rendre des graphiques sophistiqués.


Au fil du temps, les ingénieurs ont découvert qu’un processeur graphique pouvait également être utile pour traiter des données volumineuses, travailler avec des calculs physiques complexes ou maintenir d’autres tâches de traitement en parallèle qui accéléreraient les performances et augmenteraient les capacités. Le processeur graphique a été introduit dans de nombreux systèmes différents en tant que nouvelle méthode de traitement améliorée en raison de sa capacité de traitement parallèle multicœur. Maintenant, le GPGPU est systématiquement utilisé dans des systèmes n’ayant aucun rapport avec le rendu des graphiques, en raison de ses applications pour le Big Data.