GPU加速是利用图形处理器（Graphics Processing Unit）提升计算效率的技术，广泛应用于机器学习、科学计算和游戏开发等领域。以下是关键知识点：
什么是GPU加速？
GPU拥有数千个核心，可并行处理大量数据。相比CPU，它在以下场景表现更优：
- 矩阵运算 📈
- 图像/视频处理 🖼️
- 深度学习训练 🤖
- 实时渲染 🎮
为什么使用GPU？
- 性能提升：NVIDIA GPU可提供高达10倍的CPU计算速度 💨
- 成本效益：云服务中GPU实例价格低于同等性能的CPU实例 💸
- 能效比：GPU在处理并行任务时功耗更低 ⚡
实现GPU加速的步骤
- 选择支持CUDA的显卡（如NVIDIA Tesla V100） 🖥️
- 安装驱动和开发工具（如NVIDIA Driver + CUDA Toolkit） 🛠️
- 使用Python的
cupy库或pytorch进行开发 📚 - 部署到云服务器（推荐使用AWS EC2 GPU实例） ☁️
应用场景示例
- 机器学习：训练深度神经网络 🤖
- 科学计算：流体动力学模拟 💡
- 游戏开发：实时物理引擎优化 🎮
- 视频编码：H.264/HEVC加速 📹
扩展阅读
如需深入了解并行计算框架，可参考：并行计算基础教程