Mentre le CPU (unità di elaborazione centrali) sono processori per scopi generali che gestiscono un'ampia varietà di compiti, le GPU sono processori altamente paralleli ottimizzati per eseguire molti calcoli più piccoli contemporaneamente. Questo li rende eccezionalmente bravi in compiti che coinvolgono un enorme parallelismo di dati, come ad esempio:
* Rendering 3D Graphics: Questa è la loro funzione principale, alimentando gli elementi visivi in videogiochi, film e software di modellazione 3D.
* Elaborazione video: Codifica, decodifica e video di modifica.
* Elaborazione delle immagini: Applicare filtri, migliorare le immagini e altre attività di manipolazione delle immagini.
* Machine Learning/Intelligenza artificiale (AI): Il potere di elaborazione parallelo delle GPU è estremamente utile per la formazione di modelli di apprendimento profondo.
* Calcolo scientifico: Le simulazioni e altri compiti intensivi computazionalmente possono beneficiare dell'accelerazione della GPU.
* Mining di criptovaluta: (anche se questo sta diventando meno comune a causa dei costi energetici)
La differenza chiave tra una CPU e una GPU sta nella loro architettura. Le CPU hanno alcuni potenti core progettati per l'elaborazione sequenziale, mentre le GPU hanno molti core più piccoli e meno potenti progettati per l'elaborazione parallela. Ciò consente alle GPU di gestire molti più calcoli contemporaneamente, portando a prestazioni significativamente più veloci per le attività ad alta intensità di grafica.
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