GPU（グラフィックプロセシングユニット）は、グラフィックスレンダリングを加速するためにもともと設計された特殊なプロセッサです。多種多様な汎用タスクを処理するCPU（中央処理ユニット）とは異なり、GPUは、特に画像処理、3Dレンダリング、および最近の機械学習で一般的なマトリックスおよびベクトル計算を含む多くの操作を並行して処理するために最適化されています。
最新のGPUは、ゲームや視覚効果だけでなく、科学的コンピューティング、AI、データ分析、暗号通貨マイニングにも使用されます。
平行プロセス歌う能力：
GPUは、複数のタスクを同時に処理するために設計された数百または数千の小さなコアで構成されています。
多くの小規模で同一の操作に分解できるワークロードに最適です（たとえば、画像の各ピクセルをレンダリング）。
ハイスループット：
CPUと比較して、GPUは、特に深い学習やシミュレーションなどのタスクで、大規模なデータセットを操作するときに1秒あたりはるかに多くの操作を処理できます。
グラフィックと視覚化における効率的なパフォーマンス：
テクスチャマッピング、シェーディング、フレームバッファリングなどのグラフィカルな計算を処理するために特別に設計されています。
ゲーム、3Dモデリング、仮想現実に不可欠です。
非グラフィックタスクの加速（GPGPU - GPUでの汎用コンピューティング）：
GPUは、CUDAやOpenCLなどのプラットフォームを使用した機械学習、財務モデリング、天気予報などのタスクに使用できます。
より良いエネルギー効率（操作ごと）：
並列ワークロードの場合、GPUは多くの場合、CPUと比較してワットあたりのパフォーマンスが向上します。
AIの改善と深い学習パフォーマンス：
最新のAIフレームワーク（例：Tensorflow、Pytorch）は、上で実行するように最適化されていますGPU、モデルのトレーニング時間を大幅に削減します。
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