[5分で理解]GPUとは？CPUと違いや性能と活用 | カゴヤのサーバー研究室
この表の内容について、もう少し具体的にイメージするために、3Dゲームを例に説明してみます。 たとえば3Dゲームでは、精細な映像が、流れるようにモニタ上に映し出されます。この処理には膨大な計算が必要となりますが、これを担当するのがGPUです。ただし、当然のことながら映像を映し出すだけでは3Dゲームは成り立ちません。ゲームデータをハードディスクから読み出すことや、ユーザーがキーボードやマウスで入力したコマンドをプログラムに従って処理することなど、さまざまな処理が必要となります。これら映像の描写以外を担当するのがCPUであり、映像描写の部分はCPUがGPUに任せているわけです。 GPUは映像を描写するように、定型的かつ膨大な計算処理を行うのに適したプロセッサです。一方のCPUは、HDDやメモリ、OS、プログラム、キーボード、マウスなどを含むコンピューター全体から送られている情報をまとめて処理する
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Windows版TensorFlow 1.13～1.15でGPUを使う (CUDAのインストール) - Qiita
【目的】 Windows環境のTensorFlowでGPUを使えるようにします。 【内容】 Windows環境のTensorFlow1.13～1.15でCPUよりも高速で処理が行えるGPUを使えるようにします。 TensorFlow2.5以上の場合は下記の記事を参照してください。 【Windows版TensorFlow 2.5以上でGPUを使う (CUDAのインストール)】- Zenn 大まかには以下の手順を行います。 ディスプレイドライバのインストールまたは更新 CUDA 10.0のインストール cuDNN SDKのインストール PATHの設定 GPU版TensorFlowのインストール 詳細手順はTensorFlowの公式手順を参照してください。 【TensorFlow - GPU support】 【システム構成】 本記事を書いている2019年4月15日時点では以下の通り。 CUDA
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