Graphics Processing Unit

GPU

A demanda por computadores mais poderosos vem aumentando a cada dia, seja em casa, empresas ou mesmo no desenvolvimento da ciência, onde normalmente se requer os melhores computadores, e os computadores atuais funcionam em “base” do CPU (Unidade Central de Processamento).
Para melhorar a CPU os engenheiros aumentaram a densidade de transistores por unidade de área, mas por volta de 2006 já não conseguiam mais aumenta-lo devido a limitações físicas como difração de fotolitografia limitada.
Para a evolução do computador deve-se evoluir então duas coisas, software e hardware. Software consiste em algoritmo de otimização. Essa otimização é projetava com a finalidade de diminuir as operações a serem executadas, e a evolução em hardware consiste em evoluções tecnológicas.
A GPU (Unidade de Processamento Gráfico) por sua vez, exerce uma função de melhora baseado em operações paralelas no lugar de reduções de operações. Este cálculo divide o conjunto de dados a ser calculado em subconjuntos iguais de dados que são processados simultaneamente por um hardware especializado.
Isso se torna possível pois a GPU tem mais transistores dedicados ao processamento de dados do que um CPU. Este fato significa que, para uma enorme quantidade de operações flutuantes, como renderização de gráficos, a GPU gasta menos transistores em controle de fluxo e memória cache do que uma CPU.
Como produto das diferenças de hardware, os núcleos de CPU são projetados para executar uma única linha por núcleo, mas em uma velocidade muito alta. A GPU, por outro lado, é projetada para execução rápida de muitos segmentos paralelos, rodando em centenas de Alus(unidade lógica aritmética). As operações de memória são distintas em GPUs comparada com a de CPUs. Por exemplo, normalmente a CPU não contém controladores de memória e, de fato, todas as GPUs têm vários deles. Além disso para usar a memória mais rápida, uma GPU tem largura de banda de memória maior do que uma CPU, que é importante no