Давайте вместе погрузимся в мир параллельных вычислений.

Вступление

«Реальный мир (природа) на самом деле очень параллелен». Примерами являются движения планет, формирование галактик и многое другое.

Во-первых, давайте посмотрим, что означают параллельные вычисления. Итак, мы идем

Параллельные вычисления - это тип« вычислений , при котором множество вычислений или выполнение процессов выполняются одновременно». Еще одна вещь, которую я хочу добавить, это то, что параллельные вычисления не являются параллельными вычисления, это совсем другое дело, которое обычно путают с параллельными вычислениями.

Проблемы с процессорами

  1. Температура,
  2. Ограничения литографии,
  3. Квантовое туннелирование,
  4. Скорость движения электричества.

Графические процессоры (графические процессоры)

Графический процессор (GPU) - это специализированная электронная схема, предназначенная для быстрого манипулирования и изменения памяти для ускорения создания изображений в буфере кадров. »Предназначен для вывода на устройство отображения .

  1. Невероятно более высокая чистая вычислительная мощность, чем у процессоров.
  2. Это могут быть тысячи одновременных вычислений.

Современные фреймворки для графических процессоров

OpenCL - он открытый, немного сложнее в использовании, работает как на архитектуре ATI, так и на NVIDIA.

CUDA - CUDA - это платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA для общих вычислений на графических процессорах (GPU). С помощью CUDA разработчики могут значительно ускорить вычислительные приложения, используя мощь графических процессоров. Для этого требуется карта графического процессора с поддержкой CUDA.

Вы можете проверить, поддерживает ли ваша карта GPU CUDA по ссылке ниже.



Графические процессоры CUDA
Графические процессоры NVIDIA работают на миллионах настольных компьютеров, ноутбуков, рабочих станций и суперкомпьютеров по всему миру, ускоряя… developer.nvidia.com



NVIDIA осознала потенциал предоставления этой производительности большему научному сообществу и инвестировала в модификацию графического процессора, чтобы сделать его полностью программируемым для научных приложений. Кроме того, добавлена ​​поддержка языков высокого уровня, таких как C, C ++ и Fortran. Это привело к созданию платформы параллельных вычислений CUDA для графического процессора.

Убедитесь, что вы установили последнюю версию драйвера, правильно настроили рабочую среду и приступили к параллельным вычислениям с CUDA.

Спасибо

Будьте на связи!! пока-пока!!