Obszary badań przetwarzania obrazu przy użyciu GPU [zamknięte]

1. Czy przetwarzanie obrazu wymaga GPU?
2. Dlaczego wszystkie programy nie są wykonywane w GPU?
3. Do jakiego rodzaju przetwarzania danych można użyć GPU?
4. Czy OpenCl działa na GPU?

Czy przetwarzanie obrazu wymaga GPU?

Podczas przetwarzania obrazu potrzebujemy szybkiego dostępu do wartości pikseli. GPU są zaprojektowane do celów graficznych, a jednym z nich jest teksturowanie, dlatego sprzęt do dostępu i manipulowania pikselami jest dobrze zoptymalizowany.

Dlaczego wszystkie programy nie są wykonywane w GPU?

GPU nie ma bezpośredniego dostępu do żadnej pamięci, która jest mapowana przez system operacyjny, który ma dostęp do kodu klienta (i.mi. kod, który jest wykonywany w trybie użytkownika, podczas gdy instrukcje są wykonywane na procesorze). Ponadto procesor graficzny nie powinien wykonywać takich rzeczy, ma na celu wykonanie arytmetyki o zmiennym punkcie z dużą prędkością.

Do jakiego rodzaju przetwarzania danych można użyć GPU?

GPU mogą jednocześnie przetwarzać wiele danych, dzięki czemu są przydatne do uczenia maszynowego, edycji wideo i gier. GPU mogą być zintegrowane z procesorem komputera lub oferowane jako dyskretna jednostka sprzętowa.

Czy OpenCl działa na GPU?

OpenCL ™ (język komputerowy otwartego) to API niskiego poziomu dla heterogenicznych obliczeń, które działają na GPU zasilanych przez CUDA. Korzystając z interfejsu API OpenCL, programiści mogą uruchomić obliczeniowe jądra napisane za pomocą ograniczonego podzbioru języka programowania C na GPU.