GPGPU (General-Purpose computation on Graphics Processing Units) Definition

Was ist GPGPU (General-Purpose computation on Graphics Processing Units)?

Steht für „General-Purpose computation on Graphics Processing Units“. GPGPU, oder GPU-Computing, ist die Verwendung einer GPU zur Durchführung allgemeiner Rechenoperationen. Moderne Betriebssysteme ermöglichen es Programmen, neben der CPU auf die GPU zuzugreifen und so die Gesamtleistung zu beschleunigen.

GPUs sind zwar für Grafikberechnungen ausgelegt, können aber auch für andere Operationen verwendet werden. GPGPU maximiert die Verarbeitungseffizienz, indem es einige Vorgänge von der Zentraleinheit (CPU) auf den Grafikprozessor verlagert. Anstatt im Leerlauf zu verharren, wenn keine Grafikverarbeitung stattfindet, steht der Grafikprozessor ständig für andere Aufgaben zur Verfügung. Da GPUs für die Verarbeitung von Vektorberechnungen optimiert sind, können sie einige Anweisungen sogar schneller als die CPU verarbeiten.

GPGPU ist eine Art der parallelen Verarbeitung, bei der Operationen im Tandem zwischen CPU und GPU verarbeitet werden. Wenn die GPU eine Berechnung abschließt, kann sie das Ergebnis in einem Puffer speichern und es dann an die CPU weitergeben. Da Prozessoren Millionen von Operationen pro Sekunde ausführen können, werden Daten oft nur für wenige Millisekunden im Puffer gespeichert.

GPU-Computing wird durch eine Programmiersprache ermöglicht, die es der CPU und der GPU erlaubt, sich die Verarbeitungsanforderungen zu teilen. Die bekannteste ist OpenCL, ein offener Standard, der von mehreren Plattformen und Videokarten unterstützt wird. Andere sind CUDA (Compute Unified Device Architecture), eine API von NVIDIA, und APP (Accelerated Parallel Processing), ein SDK von AMD.

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