GPU通用计算及其在计算智能领域的应用

• 作者: 丁科 谭营
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算智能 群体智能 演化算法 机器学习 深度学习 图形处理器 GPU通用计算 异构计算 高性能计算
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP301
• 字数: 8920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201403072

摘要

在日趋复杂的图形处理任务的推动下，GPU已经演化成为具有众多计算核心、计算能力强大的通用计算设备，并被越来越多地应用于图形处理之外的计算领域。 GPU具有高并行、低能耗和低成本的特点，在数据并行度高的计算任务中，相比与传统的CPU平台有着显著的优势。随着GPU体系结构的不断演进以及开发平台的逐步完善，GPU已经进入到高性能计算的主流行列。 GPU通用计算的普及，使个人和小型机构能有机会获得以往昂贵的大型、超级计算机才能提供的计算能力，并一定程度上改变了科学计算领域的格局和编程开发模式。 GPU提供的强大计算能力极大地推动了计算智能的发展，并且已经在深度学习和群体智能优化方法等子领域获得了巨大的成功，更是在图像、语音等领域取得了突破性的进展。随着人工智能技术和方法的不断进步，GPU将在更多的领域获得更加广泛的应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁科	北京大学机器感知与智能教育部重点实验室	1	17	1.0	1.0
5	谭营	北京大学机器感知与智能教育部重点实验室	17	293	8.0	17.0