विषय
- परिभाषा - सामान्य प्रयोजन ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPGPU) का क्या अर्थ है?
- Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
- Techopedia जनरल-पर्पस ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPGPU) की व्याख्या करता है
परिभाषा - सामान्य प्रयोजन ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPGPU) का क्या अर्थ है?
एक सामान्य-उद्देश्य ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPGPU), एक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) प्रोसेसर है, जिसका उपयोग ग्राफिक्स रेंडर करने के अलावा अन्य उद्देश्यों के लिए किया जाता है। GPGPU के उद्भव का पिछले कुछ दशकों में कंप्यूटर प्रोसेसर के विकास के साथ संबंध है।
Microsoft Azure और Microsoft क्लाउड का परिचय | इस गाइड के दौरान, आप जानेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग क्या है और Microsoft Azure आपको क्लाउड से अपना व्यवसाय चलाने और चलाने में कैसे मदद कर सकता है।
Techopedia जनरल-पर्पस ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPGPU) की व्याख्या करता है
पहला और सबसे आदिम प्रोसेसर केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) था। सीपीयू मेट्रिक्स का उपयोग अभी भी वर्चुअलाइज्ड वातावरण या अन्य सेटअप में कंप्यूटर प्रोसेसिंग के बारे में बात करने के लिए किया जाता है, लेकिन सीपीयू अब एकमात्र विकल्प नहीं है।
व्यक्तिगत कंप्यूटर क्रांति के आरंभ में, जैसा कि ग्राफिक्स रेंडरिंग ने सीपीयू की क्षमता पर जोर देना शुरू कर दिया था, इन ग्राफिक्स को संभालने के लिए जीपीयू विकसित किया गया था। सीपीयू के विपरीत, GPU में समानांतर प्रसंस्करण क्षमता होती है - यह परिष्कृत ग्राफिक्स को प्रस्तुत करने के लिए आवश्यक गणितीय गणनाओं की तीव्र संख्या के कारण, अधिक तेज़ी से संचालन कर सकता है।
समय के साथ, इंजीनियरों ने पाया कि एक जीपीयू बड़े डेटा को क्रंच करने, विस्तृत शारीरिक गणना के साथ काम करने या अन्य समानांतर प्रसंस्करण कार्यों को बनाए रखने में सहायक हो सकता है जो प्रदर्शन को गति देगा और क्षमता बढ़ाएगा। GPU ने अपने मल्टीकोर समानांतर प्रसंस्करण क्षमता के कारण प्रसंस्करण के नए और बेहतर तरीके के रूप में कई अलग-अलग प्रणालियों में लाना शुरू कर दिया। अब GPGPU नियमित रूप से उन प्रणालियों में डाल दिया जाता है जिनका प्रतिपादन ग्राफिक्स के साथ कुछ नहीं करना है, क्योंकि यह बड़े डेटा के लिए है।