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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、更的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
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、更的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计。
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、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。
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 CUDA 和 OpenCL，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。
