Zeigen Sie beispielsweise ein Bild auf dem Bildschirm an oder bieten Sie Fernzugriff auf Grafiken. Die ersten Computer die D Spiele spielen konnten funktionierten nach diesem Prinzip aber sie hatten keine separaten Grafikkarten. Jetzt ist die Verarbeitung von Grafikinformationen gefragt was ohne eine GPU einen Grafikprozessor unmöglich ist. Nur dank der Grafikkarte im Server ist es möglich mit komplexen Datenfeldern zu arbeiten die sich auf Grafiken beziehen. Arbeiten Sie beispielsweise aus der Ferne mit Fotobearbeitungsprogrammen wie Photoshop stellen Sie Cloud Zugriff auf Spiele bereit verwalten Sie Videos von einem Videoüberwachungssystem verwenden Sie beispielsweise ein System zur Gesichts oder Nummernschilderkennung. Darüber hinaus können GPU fähige Server für die D Modellierung und Programmierung mit CUDA verwendet werden.
Und ihre Anwesenheit erhöht im Allgemeinen die Rechenleistung aufgrund der Besonderheiten der Architektur. Der Unterschied zwischen CPU und GPU in der Serverhardware Auf technischer Seite liegt der Unterschied Handynummern-Datenbank zwischen CPU und GPU in den Prinzipien der Streaming Informationsverarbeitung. CPU Kerne führen Aufgaben nacheinander Erscheinen vorrangige Aufgaben mit hoher Wichtigkeit werden diese ebenfalls in der Reihenfolge der allgemeinen Warteschlange abgearbeitet. Wenn irgendwann ein Fehler auftritt tritt ein Fehler auf und der gesamte Prozess gerät ins Wanken. Durch mehrere Kerne wird Multitasking erreicht aber wie bisher werden alle Daten in einem einzigen Thread auf jedem Kern separat verarbeitet. eingefügtes Bild Die GPU Architektur ist etwas anders aufgebaut. Dort werden alle Aufgaben parallel ausgeführt.

Dadurch werden hohes Multitasking und Stabilität erreicht. Aus diesem Grund werden beim Kryptowährungs Mining mit sehr großen Mengen verarbeiteter Daten GPUs und keine CPUs verwendet. Deshalb werden Grafikkarten auch als Grafikbeschleuniger bezeichnet. Und der Unterschied liegt im Zugriff auf den Speicher jedes Prozessortyps. Die GPU benötigt einfach nicht viel Cache um riesige Datenmengen zu verarbeiten. Selbst bei der Arbeit mit Grafiken reichen ein paar hundert Kilobyte Cache aus. Moderne GPUs verwenden oder mehr Ausführungseinheiten während CPUs zwischen und haben.
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