GPU 的演進:從遊戲到人工智慧

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GPU 是什麼?

圖形處理器 (GPU) 是一種特殊類型的處理器,具有數百或數千個內核,經過最佳化,可並行運行大量運算。 GPU 支援廣泛的運算應用,從繪圖與超逼真的遊戲視覺效果到加速深度學習與 AI。

GPU 從最初作為專門用於電腦螢幕上渲染圖像的晶片,已經走過了漫長的道路。如今,GPU 已成為強大的運算引擎,推動著從尖端電子遊戲和沉浸式虛擬實境體驗到突破性的科學研究和人工智慧進步的發展。這一篇文章讓我們深入探討 GPU 的起源和革命性的演進。

 

早期:

第一批 GPU 出現於 20 世紀 70 年代末和 80 年代初,主要旨在加速街機遊戲和個人電腦的圖形渲染。這些早期的 GPU 相對簡單,只能處理繪製線條、多邊形和紋理等任務。德州儀器 (TI) 和 Matrox 等公司在開發這些基礎技術方面發揮了關鍵作用。

 

3D 時代:

20 世紀 90 年代標誌著 GPU 發展的一個重要轉折點。由於電玩遊戲的日益普及以及對逼真 3D 圖形的需求不斷增加,需要更多的處理能力。 3Dfx 和 Nvidia 等公司成為 3D 圖形領域的先驅,開發了能夠處理複雜 3D 渲染任務的專用 GPU。可程式著色器的引入使開發人員能夠創建更複雜且視覺上令人驚嘆的效果,從而突破了遊戲的界限。

 

平行處理的崛起:

2000 年代初期,GPU 架構技術發生了重大突破。 Nvidia的GeForce系列和ATI的Radeon系列開始整合大規模平行處理能力,利用數百甚至數千個核心同時處理複雜的運算。這種平行處理能力不僅徹底改變了遊戲,還為科學計算、數據分析和其他要求苛刻的應用開闢了新的可能性。

 

GPU 不再局限於遊戲領域:

GPU 的多功能性和處理能力很快就引起了遊戲界以外的關注。研究人員和開發人員開始探索其在深度學習、科學模擬和資料視覺化等領域處理計算密集型任務的潛力。 Nvidia 於 2007 年發布的 CUDA 平台使開發人員能夠更輕鬆地存取和利用 GPU 的強大功能進行通用運算。

 

人工智慧時代:GPU 作為創新催化劑

近年來人工智慧 (AI) 的興起進一步鞏固了 GPU 作為變革性技術的角色。深度學習演算法為許多人工智慧應用提供動力,需要大量的運算能力來訓練和運作。 GPU 憑藉其平行處理能力,使研究人員和開發人員能夠比傳統 CPU 更有效地訓練複雜的神經網路並處理大量資料。 GPU 對於訓練和部署 AI 模型至關重要,從而推動影像辨識、自然語言處理和機器人等領域的進步。 GPU 加速了醫療保健、金融、汽車和娛樂等各行業的人工智慧應用程式的開發和部署。 Nvidia、AMD 和 Intel 等公司不斷創新和開發專為 AI 工作負載設計的 GPU 架構,進一步推動 AI 研究的進步和 AI 技術在行業中的採用。

 

GPU 的未來:突破運算的界限

從簡單的像素推動器到多功能運算引擎,GPU的發展之路仍在不斷延伸。隨著科技的進步,我們可以預見到更強大、更高效的GPU將會出現,能夠處理更複雜、更具挑戰性的任務,涵蓋從遊戲和多媒體到科學研究和人工智慧等各個領域。預計到2030年,全球GPU市場將達到約1,106億美元,並且在2024年至2030年間將以22.5%的複合年增長率持續增長。

我們強大的GPU 伺服器適用於遊戲、影片製作、直播、人工智慧等。如果您對 GPU 專屬伺服器有任何疑問,請隨時透過即時聊天和Telegram與我們聯繫。

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