GPU skaičiavimai naudojant CUDA ir OPENCL

Gpu skaičiavimai naudojant cuda ir opencl. Įžanga. Nuoseklių ir lygiagrečių skaičiavimų palyginimas. Lygiagretus ir nuoseklus apdorojimas. Nuoseklieji skaičiavimai. Panaudojimas. Aplikacijų spartinimas. Galimybė programai mokytis pačiai. Keletas kitų panaudojimo būdų. Kodėl ir kam pritaikoma. Implementacija ir programavimas. Apibendrinimas.

Įžanga 2. CPU vs GPU 3. Panaudojimas 4. Kaip ir kada pritaikoma 5. Implementacija 6. Apibendrinimas.

Grafinis procesorius (GPU) – tai specializuota elektros grandinė sprojektuota greitai manipuliuoti ir keisti atmintį, kad pagreitintų vaizdo sukūrimą prietaisuose, kaip monitoriuje. Personaliniame kompiuteryje, GPU galima rasti vaizo plokštėje arba integruotas motininėje plokštėje.

Tai procesus apibūdinantis, ar kompiuterinė sistema gali išsklaidyti skaičiavimo užduotis, tuo pačiu metu naudoti keletą procesorių arba branduolių, arba jei ji yra priklausoma nuo užduočių atlikimo su vienu procesoriaus branduoliu.

Tiek įprastiniuose grafinio vaizdo apdorojimo uždaviniuose, tokiuose kaip vaizdo žaidimai ar 3D modelių generavimas, tiek vis plačiau naudojama mokslinių tyrimų sferoje ir spartinti kasdien naudojamas aplikacijas.

Vaizdo plokštė dažnai yra naudojama paspartinti aplikacijos veikimą, tai yra išgaunama dalį procesoriaus darbo perduodant vaizdo plokštei.

Su GPU tobulėjimu atsirado ir galimybė programoms mokytis pačioms, be zmogaus intervencijos, tai yra pasiekiama atliekant daug skaičiacimų.

Grafikos atvaizdavimas (3D, VR) Kripto valiutų „kasimas“ „Nvidia“ Physx – Fizinių veiksnių apskaičiavimas ir simuliavimas.

Kodėl verta atlikti skaičiavimus naudojant GPU? GPU perima dalį CPU darbo, todėl skaičiavimai vyksta greičiau bei nėra taip stipriai apkraunamas procesorius GPU sugeba atlikti lygiagrečiuosius skaičiavimus GPU tampa naudingas įrankis skaičiuojant lauko atstumus.