GPU (графический процессор) имеет массово-параллельную архитектуру по сравнению с обычным процессором. Эта конструкция, изначально предназначенная для обработки вычислений только для компьютерной графики (OpenGL / Direct3D), была адаптирована к языкам программирования, таким как CUDA или OpenCL, для выполнения вычислений в приложениях, которые традиционно обрабатываются центральным процессором.
Таким образом, для приложений, требующих большого количества параллельных задач (обработка изображений, биоинформатика, объемные данные ... ) архитектура графического процессора подходит как нельзя лучше, и может значительно ускорить обработку этих расчетов, которые часто являются очень ресурсоемкими.
С помощью видеокарт вы можете развертывать виртуализированные инфраструктуры, обеспечивающие ускоренное срабатывание и интерактивность для продвинутых пользователей, включая дизайнеров, оформителей и инженеров. Карты обеспечивает гибкость инфраструктуры виртуального рабочего стола (VDI), а также высокие графические характеристики, необходимые для 3D-приложений. Наконец, графический процессор карты также может выполнять ресурсоемкие операции, например, кодирование видео или анализ данных.
CUDA ядра видеокарты обрабатывают параллельные рабочие нагрузки для ускоренного кодирования видео.
Обуздайте вычислительную мощность GPU для генерации анимации/изображения.
Эффективное использование вычислительной мощности для разработки и тестирования Ваших приложений CUDA/OpenCL.
Совместите технологии Nvidia с ведущими на рынке гипервизорами для построения инфраструктуры высокопроизводительных виртуальных рабочих столов.
Обеспечьте своих пользователей (архитекторов, дизайнеров) удаленными рабочими местами для их 3D-приложений.
Подключите графический процессор к облаку для размещения приложений с высокими требованиями, как, например, онлайн-игры.
Раскройте потенциал возможностей CUDA/OpenCL карты для ускорения обработки Ваших HPC-приложений.
Воспользуйтесь вычислительной мощностью графического процессора для оптимизации методов машинного обучения.
Используйте ядра GPU для параллельной обработки ваших биоинформационных данных.