GPU dalam Komputasi Paralel

GPU (Graphics Processing Unit) merupakan perangkat keras yang awalnya dirancang untuk pemrosesan grafis, namun kini telah menjadi komponen penting dalam komputasi paralel. GPU memiliki arsitektur yang memungkinkan ribuan thread berjalan secara bersamaan, menjadikannya sangat efisien untuk tugas-tugas paralel.

Struktur dan Keunggulan GPU

GPU memiliki banyak inti pemrosesan sederhana yang dapat menangani operasi matematika dalam jumlah besar secara bersamaan. Hal ini berbeda dengan CPU yang memiliki sedikit inti namun lebih kompleks. Keunggulan GPU terletak pada kemampuannya dalam mengolah data paralel, terutama pada aplikasi machine learning dan deep learning.

Bahasa Pemrograman GPU

Untuk memanfaatkan kemampuan GPU, tersedia bahasa pemrograman khusus seperti CUDA dari NVIDIA dan OpenCL. Bahasa-bahasa ini memungkinkan pengembang menulis program yang dapat dijalankan secara paralel di jutaan thread.

Aplikasi GPU di Dunia Nyata

Penggunaan GPU dalam komputasi paralel sangat beragam, mulai dari rendering grafis, simulasi ilmiah, hingga pelatihan model kecerdasan buatan yang membutuhkan daya komputasi tinggi.