<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=GPU_dalam_Komputasi_Paralel</id>
	<title>GPU dalam Komputasi Paralel - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=GPU_dalam_Komputasi_Paralel"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=GPU_dalam_Komputasi_Paralel&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-23T03:43:36Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=GPU_dalam_Komputasi_Paralel&amp;diff=4007&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=GPU_dalam_Komputasi_Paralel&amp;diff=4007&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-26T02:58:50Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;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.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Struktur dan Keunggulan GPU ==&lt;br /&gt;
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]].&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Bahasa Pemrograman GPU ==&lt;br /&gt;
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.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aplikasi GPU di Dunia Nyata ==&lt;br /&gt;
Penggunaan GPU dalam komputasi paralel sangat beragam, mulai dari [[rendering grafis]], simulasi ilmiah, hingga pelatihan model kecerdasan buatan yang membutuhkan daya komputasi tinggi.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>