GPU
Wat is een GPU?
Een GPU, voluit Graphics Processing Unit, is een speciaal soort processor die gemaakt is om veel kleine berekeningen tegelijk te doen. Ze werd vroeger vooral gebruikt om beelden, video’s en 3D-grafieken te tonen. Vandaag speelt ze ook een grote rol bij toepassingen die veel rekenkracht nodig hebben, zoals data-analyse en artificiële intelligentie.
Hoe werkt een GPU?
Een GPU lijkt een beetje op de gewone processor van je computer, de CPU, maar ze werkt anders.
Een CPU voert taken stap voor stap uit. Dat is handig voor logische processen, zoals tekstverwerking of besturingssystemen.
Een GPU daarentegen voert duizenden eenvoudige berekeningen tegelijk uit. Dat noemen we parallel werken. Die eigenschap maakt ze ideaal voor taken waarbij dezelfde berekening heel vaak moet gebeuren, bijvoorbeeld bij het berekenen van pixels in een beeld of het verwerken van grote hoeveelheden data.
Waarom gebruiken we niet overal GPU’s voor?
Niet elke taak kan opgesplitst worden in kleine stukjes die tegelijk uitgevoerd kunnen worden. Veel programma’s moeten juist stap voor stap werken. Denk aan het laden van bestanden, het uitvoeren van berekeningen met afhankelijkheden of het afhandelen van gebruikersinvoer.
Daarom blijft de CPU beter geschikt voor algemene taken. Bovendien verbruikt een GPU meer energie, is ze duurder en heeft ze minder geheugen dan een CPU. Voor de meeste dagelijkse toepassingen is een GPU dus niet nodig.
Waarom zijn GPU’s nuttig bij artificiële intelligentie?
Bij het trainen van een model moeten miljoenen kleine berekeningen uitgevoerd worden. Dat gebeurt vaak met grote datasets en herhaalt zich duizenden keren.
Een GPU is hier ideaal voor omdat ze al die berekeningen tegelijk kan uitvoeren. Zo verloopt het leerproces veel sneller dan met een CPU.
Bedrijven zoals NVIDIA en AMD hebben hun GPU’s dan ook aangepast om beter om te gaan met dit soort rekenwerk. Daardoor zijn ze vandaag niet enkel belangrijk voor games, maar ook voor datatoepassingen en onderzoek.
Hoe werken GPU’s en CPU’s samen?
De CPU en GPU vullen elkaar aan. De CPU beslist wat er moet gebeuren en verdeelt het werk. De GPU neemt de zware berekeningen over en stuurt daarna de resultaten terug. Zo krijg je snelheid en flexibiliteit tegelijk. De CPU is de planner, de GPU de uitvoerder die zorgt dat het rekenwerk snel klaar is.
Gerelateerde Termen
embeddings
Embeddings zetten woorden om in cijfers die betekenis weerspiegelen. Ze worden g...
Reinforcement learning
Reinforcement learning is een AI-techniek waarbij systemen leren door ervaring. ...
transformer-architectuur
De transformer-architectuur is het brein achter moderne AI. Ze verwerkt tekst, b...
Microsoft opent drie datacenters in België en lanceert nieuwe Azure-regio
Microsoft heeft deze week zijn eerste Belgische cloudregio geopend.
Nov 20, 2025
RPA vs. BPA vs. Low-Code
Ontdek het verschil tussen RPA, BPA en low-code. Leer welke automatiseringstechnologie het best past...
Oct 11, 2025