GPU加速教程 🚀

GPU（图形处理器）加速是利用图形处理器的并行计算能力，显著提升计算密集型任务的执行效率。以下是关键知识点：

什么是GPU加速？ 🔍

GPU加速通过数千个核心同时处理数据，适用于：

• 深度学习训练 🤖
• 渲染3D图形 🎨
• 科学计算 🧪

为什么使用GPU加速？ 💡

• 性能提升：单块GPU可提供数百GB的内存带宽
• 成本效益：相比CPU集群，GPU集群性价比更高
• 扩展性：支持多GPU并行计算，轻松扩展算力

应用场景 🌐

1. 机器学习：如TensorFlow、PyTorch的GPU支持
2. 游戏开发：实时物理模拟与图形渲染
3. 视频编码：硬件加速提升转码效率
4. 金融建模：高频交易数据处理

实现方法 🛠️

• 选择支持CUDA的NVIDIA显卡
• 使用OpenCL或Vulkan等跨平台框架
• 配置GPU计算集群（如NVIDIA DGX系统）
• 优化代码利用内存带宽（如使用cudaMalloc）

扩展阅读 📚

想深入了解并行计算？可参考：

• /tutorials/parallel_processing
• /tutorials/optimization_techniques