GPU-computing 101: alles wat je moet weten

GPU-computing is een innovatief paradigma in de informatica dat gebruikmaakt van de enorme verwerkingskracht van grafische verwerkingseenheden (GPU's) voor allerlei taken. GPU's worden voor veel meer doeleinden gebruikt dan alleen het weergeven van afbeeldingen.

Aanvankelijk waren GPU's ontworpen om het weergeven van afbeeldingen in games en multimediatoepassingen te versnellen, maar sindsdien zijn ze uitgegroeid tot veelzijdige parallelle processors die complexe rekenkundige taken efficiënt kunnen uitvoeren. In vergelijking met CPU's, die uitblinken in sequentiële verwerking, blinken GPU's uit in parallelle verwerking, waardoor ze duizenden taken tegelijk kunnen uitvoeren. Deze mogelijkheid maakt GPU's geschikt voor data-intensieve toepassingen zoals machine learning, wetenschappelijke simulaties, financiële modellering, deep learning en meer.

In dit artikel bespreken we alles wat u moet weten over GPU-computing en GPU-verwerking. Ook behandelen we veel GPU-toepassingen, zoals grafische weergave, deep learning en machine learning, en andere GPU-intensieve taken. Ten slotte bespreken we het gebruik van een dedicated server met een GPU-versneller. Laten we beginnen!

Wat zijn GPU's?

GPU's (Graphics Processing Units), ook wel grafische kaarten genoemd, zijn gespecialiseerde elektronische schakelingen die zijn ontworpen om de grafische weergave in spelconsoles, computers en andere apparaten te versnellen. Ze bestaan uit duizenden kleinere verwerkingskernen die zijn geoptimaliseerd voor parallelle berekeningen, waardoor GPU's meerdere taken tegelijk kunnen verwerken.

GPU's zijn krachtig genoeg om rekenintensieve taken uit te voeren. Enkele van die GPU-intensieve taken zijn het renderen van grafische afbeeldingen met hoge resolutie, videoverwerking en wetenschappelijke simulaties. GPU's hebben echter een breed scala aan gebruiksscenario's, die we hieronder uitgebreid zullen bespreken. Maar laten we eerst eens kijken wat GPU-computing en GPU-verwerking zijn.

GPU-computing en GPU-verwerking

GPU-computing, of General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU), is het gebruik van GPU's voor het uitvoeren van niet-grafische berekeningen. Bij GPU-computing worden taken die traditioneel worden uitgevoerd op Central Processing Units (CPU's) overgedragen aan de GPU. Hierdoor kunnen taken zoals simulaties, cryptografie, data-analyse en machine learning worden uitgevoerd.

Dit proces is afhankelijk van gespecialiseerde programmeerframeworks, bibliotheken en talen zoals CUDA (Compute Unified Device Architecture) of OpenCL (Open Computing Language). Deze worden gebruikt om ontwikkelaars in staat te stellen code te schrijven die efficiënt op GPU's kan worden uitgevoerd. Al met al heeft GPU-computing een revolutie teweeggebracht in high-performance computing door de verwerkingstijden aanzienlijk te verkorten en onderzoekers, ontwikkelaars en wetenschappers in staat te stellen complexe problemen aan te pakken.

Nu gaan we verder met GPU-verwerking. Graphics Processing Unit (GPU)-verwerking is het gebruik van gespecialiseerde hardware (GPU's) om verschillende rekenkundige taken uit te voeren. Net als GPU-computing versnelt GPU-verwerking berekeningen, wat leidt tot verbeteringen in prestaties en efficiëntie voor een breed scala aan gebruiksscenario's.

Gebruiksscenario's voor GPU's

Laten we nu eens kijken naar alle gebruiksscenario's voor GPU-intensieve taken die u kunt uitvoeren dankzij GPU-computing:

Grafische weergave

Grafische weergave is de primaire functie waarvoor GPU's zijn ontworpen. GPU's zijn uitstekend geschikt voor het weergeven van graphics voor videogames, films, virtual reality (VR) en augmented reality (AR) toepassingen. Ze kunnen ook efficiënt taken uitvoeren zoals het weergeven van complexe 3D-scènes, het toepassen van texturen en lichteffecten en het simuleren van realistische fysica.

Deep learning en machine learning

GPU's zijn onmisbaar op het gebied van deep learning en machine learning vanwege hun vermogen om trainings- en inferentieprocessen te versnellen. Deep learning-algoritmen, met name neurale netwerken, omvatten bijvoorbeeld zware matrixbewerkingen die parallel kunnen worden uitgevoerd en efficiënt kunnen worden uitgevoerd op GPU's. Wat machine learning betreft, bieden frameworks zoals TensorFlow, PlyTorch en Keras GPU-versnelde implementaties van verschillende machine learning-modellen, waardoor onderzoekers en ontwikkelaars modellen sneller en op grotere schaal kunnen trainen.

Data-analyse en big data-verwerking

Het efficiënt analyseren van grote datasets is essentieel in sectoren als financiën, marketing, gezondheidszorg en wetenschappelijk onderzoek. GPU's versnellen taken op het gebied van gegevensverwerking, zoals transformatie, gegevensopschoning, statistische analyse en aggregatie. Technologieën zoals NVIDIA CUDA en cuDNN bieden bibliotheken en API's waarmee ontwikkelaars GPU-versnelling kunnen gebruiken voor data-analyse en big data-verwerkingstaken.

Wetenschappelijk computergebruik

Veel onderzoekers en wetenschappers gebruiken GPU's voor wetenschappelijke simulaties en berekeningen op gebieden als scheikunde, natuurkunde, biologie en techniek. Ook simulaties op het gebied van vloeistofdynamica, moleculaire dynamica, computationele chemie, klimaatmodellering en astrofysica profiteren van GPU-versnelling vanwege hun parallelle aard.

Computervisie

Computervisietoepassingen, zoals het detecteren van objecten, het classificeren van foto's, het herkennen van gezichten en zelfrijdende auto's, zijn afhankelijk van de realtime verwerking van grote hoeveelheden visuele gegevens. GPU's spelen hier een grote rol omdat ze snelle inferentie mogelijk maken voor op deep learning gebaseerde computervisie-modellen, waardoor beelden en video's snel en nauwkeurig kunnen worden geanalyseerd. Dit heeft toepassingen in beveiligingsbewaking, medische beeldvorming, industriële automatisering en zelfrijdende voertuigen zoals Tesla's.

Cloud computing en virtualisatie

GPU's zijn essentieel voor het leveren van gevirtualiseerde grafische en rekenkrachtbronnen in cloud computing-omgevingen. Cloudserviceproviders bieden GPU-instanties aan waarmee gebruikers intensieve rekenkundige taken kunnen uitbesteden aan externe servers die zijn uitgerust met krachtige GPU's. Hierdoor kunnen organisaties hun rekenkracht dynamisch opschalen en complexe apps uitvoeren zonder te investeren in meer hardware.

Rendering en visuele effecten in film en animatie

De film- en animatie-industrie maakt gebruik van GPU-versnelde rendering om hoogwaardige visuele effecten, animaties en computergegenereerde beelden (CGI) te creëren. De coole effecten die we in films zien, zijn dus allemaal te danken aan GPU's. Professionals gebruiken GPU's om complexe scènes te renderen met realistische belichting, texturen en deeltjeseffecten, die allemaal enorme rekenkracht vereisen. Softwaresuites zoals Autodesk Maya, Blender en Adobe After Effects bieden GPU-versnelde renderingopties voor animators en kunstenaars.

Virtual reality (VR) en gaming

GPU's vormen al geruime tijd de kern van de gamingindustrie. Ze zorgen voor realistische graphics, meeslepende omgevingen en soepele gameplay-ervaringen. Met de opkomst van virtual reality- en augmented reality-technologieën spelen GPU's een cruciale rol bij het leveren van meeslepende VR/AR-ervaringen door stereoscopische 3D-graphics te renderen en hoofd- en handbewegingen in realtime te volgen.

Ontwerpen van geneesmiddelen en medicijnen

Omdat GPU-computing zo krachtig is, geloven velen dat het de kosten voor het ontdekken van nieuwe medicijnen, die elk jaar stijgen, kan verlagen. Op dit moment bouwt NVIDIA Cambridge-1, dat zich zal richten op AI-onderzoek in medicijnontwerp en gezondheidszorg. Cambridge-1 wordt ook de krachtigste supercomputer in het Verenigd Koninkrijk.

Seismische beeldvorming

De olie- en gasindustrie maakt gebruik van seismische beeldvorming om de ondergrondse structuur van de aarde te ontdekken en oliereservoirs op te sporen. Er is een enorme vraag naar extra rekenkracht in deze industrie, omdat de algoritmen die worden gebruikt bij seismische gegevensverwerking snel evolueren en GPU's kunnen worden gebruikt om het hele proces te versnellen.

Gebruik van een dedicated server met een GPU-versneller

Het gebruik van eendedicated server met een GPU-versneller biedt verschillende voordelen voor allerlei taken, vooral taken die intensieve parallelle verwerking vereisen. Hier volgen enkele voorbeelden:

• Versnelde verwerking: Het belangrijkste voordeel van het gebruik van een dedicated server met een GPU-versneller is de mogelijkheid om computerintensieve taken over te hevelen naar de GPU, wat de verwerking aanzienlijk kan versnellen. Taken zoals machine learning-training, wetenschappelijke simulaties en data-analyse kunnen aanzienlijke prestatieverbeteringen opleveren wanneer ze worden uitgevoerd op GPU's in vergelijking met traditionele systemen die alleen gebruikmaken van CPU's.
• Parallelle verwerkingskracht: GPU's zijn ontworpen met duizenden cores die zijn geoptimaliseerd voor parallelle verwerking. Dit maakt ze zeer geschikt voor taken die kunnen worden opgedeeld in kleinere, onafhankelijke werkeenheden, zoals matrixbewerkingen in deep learning of simulaties in wetenschappelijke berekeningen.
• Verbeterde efficiëntie en prestaties: GPU-versnellers zijn zeer geschikt voor het uitvoeren van drijvende-kommaberekeningen, waardoor ze ideaal zijn voor workloads die intensieve numerieke berekeningen vereisen. Bovendien kunnen GPU-versnelde servers hogere prestaties per watt leveren in vergelijking met systemen die alleen op CPU's draaien. Dit leidt tot een verbeterde energie-efficiëntie en lagere kosten.
• Schaalbaarheid: Dedicated servers met GPU-versnellers kunnen worden opgeschaald en teruggeschaald om aan veranderende eisen te voldoen. Door extra GPU's aan uw serverinfrastructuur toe te voegen, kunt u allerlei taken uitvoeren, van het trainen van grotere machine learning-modellen tot het verwerken van grotere datasets.
• Speciale workloads verwerken: Als u zich bezighoudt met taken zoals het renderen van 3D-graphics, het uitvoeren van complexe simulaties of het trainen van diepe neurale netwerken, zult u veel baat hebben bij het gebruik van een dedicated server met een GPU-versneller. Door een dergelijke server te gebruiken, kunt u uw infrastructuur optimaliseren en betere prestaties en snellere inzichten bereiken.
• Geavanceerde visualisatie: GPU-versnellers zijn essentieel voor geavanceerde visualisatietaken, waaronder het renderen van afbeeldingen met hoge resolutie, het verwerken van grootschalige datasets en het stimuleren van meeslepende virtual reality-ervaringen. Of u nu complexe gegevens in onderzoek visualiseert, realistische graphics in videogames creëert of architecturale modellen ontwerpt, GPU's geven u de boost die u nodig hebt om boeiende visuele ervaringen te leveren.

Conclusie

GPU's en GPU-computing hebben een revolutie teweeggebracht in een breed scala van industrieën, van gaming en films tot financiën en gezondheidszorg en alles daartussenin. Ze zijn robuust en in staat om complexe taken uit te voeren, en velen zijn van mening dat ze de komende jaren verschillende sectoren zullen blijven verbeteren. Bovendien kunnen GPU's dedicated servers aanzienlijk verbeteren en nog krachtiger maken. Door beide samen te gebruiken, kunt u vrijwel alles wat u wilt met grotere snelheid en efficiëntie afhandelen.

In dit artikel zijn we dieper ingegaan op alles wat met GPU's te maken heeft en hebben we u hun enorme toepassingsmogelijkheden op allerlei gebieden laten zien. We hopen dat we u daarmee hebben geholpen om GPU's beter te begrijpen dan voorheen. Veel plezier met computeren!