ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОРОВ В МАССОВЫХ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ
Универсальные процессоры (CPU) созданы для исполнения одного потока последовательных инструкций с максимальной производительностью, а графические процессоры (GPU) проектируются для быстрого исполнения большого числа параллельно выполняемых потоков инструкций.
Для увеличения производительности CPU стараются добиться выполнения как можно большего числа инструкций параллельно. Начиная с процессоров Intel Pentium, появилось суперскалярное выполнение, обеспечивающее выполнение двух инструкций за такт. Но у параллельного выполнения последовательного потока инструкций есть определённые базовые ограничения и увеличением количества исполнительных блоков кратного увеличения скорости не добиться.
Алгоритмы, реализуемые видеочипами, обладают естественным параллелизмом. Видеочип принимает на входе группу полигонов, проводит все необходимые операции, и на выходе выдаёт пиксели. Обработка полигонов и пикселей независима, их можно обpaбатывать параллельно, отдельно друг от друга. Высокая степень параллелизма в GPU вызывает необходимость использования большого количества исполнительных блоков, которые легко загрузить, в отличие от последовательного потока инструкций для CPU. Кроме того, современные GPU также могут исполнять больше одной инструкции за такт.
В универсальных процессорах большая часть транзисторов и площади чипа идут на буферы комaнд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объёмы внутри чиповой кэш-памяти. Все эти аппаратные блоки нужны для ускорения исполнения немногочисленных потоков комaнд. Видеочипы тратят транзисторы на массивы исполнительных блоков, разделяемую память небольшого объёма и контроллеры памяти на несколько каналов. Вышеперечисленное не ускоряет выполнение отдельных потоков, оно позволяет чипу обpaбатывать нескольких тысяч потоков, одновременно исполняющихся чипом и требующих высокой пропускной способности памяти.
CPU снижают задержки доступа к памяти при помощи кэш-памяти большого размера. Видеочипы обходят проблему задержек доступа к памяти за счет готовности исполнения тысяч потоков. В то время, когда один из потоков ожидает данных из памяти, видеочип может выполнять вычисления другого потока без ожидания и задержек. Можно сказать, что в отличие от современных универсальных CPU, видеочипы предназначены для параллельных вычислений с большим количеством арифметических операций. И значительно большее число транзисторов GPU работает по прямому назначению ‒ обработке массивов данных, а не управляет исполнением немногочисленных последовательных вычислительных потоков. На рисунке показаны соотношения объема чипа занимаемого разнообразной логикой в CPU и GPU.
Основой эффективного использования мощи GPU в научных и иных неграфических расчётах является распараллеливание алгоритмов на сотни исполнительных блоков, имеющихся в видеочипах. К примеру, множество приложений по молекулярному моделированию отлично приспособлено для расчётов на видеочипах, они требуют больших вычислительных мощностей и поэтому удобны для параллельных вычислений. А использование нескольких GPU даёт ещё больше вычислительных мощностей для решения подобных задач.
Выполнение расчётов на GPU показывает отличные результаты в алгоритмах, использующих параллельную обработку данных. При этом лучшие результаты достигаются, если отношение числа арифметических инструкций к числу обращений к памяти достаточно велико.
Области применения параллельных расчётов на GPU. Это анализ и обработка изображений и сигналов, моделирование физических процессов, выполнение финансовых расчётов, ведение баз данных, моделирование динамики газов и жидкостей, криптография, астрономия, биоинформатика, цифровое кино и телевидение, геоинформационные системы, магнитно-резонансная томография, нейросети, искусственный интеллект, анализ спутниковых данных, сейсмическая разведка.
Статья в формате PDF
242 KB...
11 06 2026 7:23:45
Статья в формате PDF
130 KB...
10 06 2026 9:24:24
Статья в формате PDF
737 KB...
09 06 2026 12:17:19
Статья в формате PDF
110 KB...
08 06 2026 22:41:39
Статья в формате PDF
104 KB...
06 06 2026 22:25:17
Статья в формате PDF
119 KB...
04 06 2026 17:22:18
Статья в формате PDF
112 KB...
03 06 2026 19:23:58
Статья в формате PDF
133 KB...
01 06 2026 1:27:34
Статья в формате PDF
299 KB...
31 05 2026 1:49:54
Статья в формате PDF
98 KB...
30 05 2026 0:30:33
Статья в формате PDF
105 KB...
29 05 2026 0:37:37
Статья в формате PDF
95 KB...
28 05 2026 4:40:18
Статья в формате PDF
111 KB...
25 05 2026 11:15:12
Статья в формате PDF
115 KB...
24 05 2026 3:10:43
Статья в формате PDF
90 KB...
23 05 2026 14:44:21
Статья в формате PDF
103 KB...
22 05 2026 15:27:34
Статья в формате PDF
173 KB...
21 05 2026 21:35:50
Статья в формате PDF
110 KB...
19 05 2026 3:18:48
Рассмотрены корреляты как дополнительные параметры описания объектов. Рассмотрены виды коррелят. Раскрывается понятие коррелятивные показатели. Показано, как влияют корреляты на качество анализа и оценки. Для этого использовано понятие информационная модель объекта. Введено понятие коррелятивной информационной модели объекта (КИМО) Введено понятие производного коррелятивного показателя. (ПКП) Показано, что использование коррелятивного показателя позволяет создавать нелинейные экономико-математические модели. Эти нелинейные модели дают более точное описание изменения стоимости комплексов из разных объектов при существенном влиянии коньюнктурных факторов. Раскрыты основы коррелятивного подхода как инструмента описания, анализа и экономической оценки. Приведены примеры использования коррелятивного подхода. Показаны преимущества коррелятивного подхода.
...
18 05 2026 13:24:47
Статья в формате PDF
122 KB...
16 05 2026 16:40:12
Статья в формате PDF
84 KB...
15 05 2026 2:54:13
Статья в формате PDF
92 KB...
14 05 2026 16:17:26
Статья в формате PDF
154 KB...
13 05 2026 19:21:39
Статья в формате PDF
206 KB...
12 05 2026 17:46:36
Статья в формате PDF
109 KB...
11 05 2026 5:22:44
Статья в формате PDF
133 KB...
10 05 2026 5:18:13
Статья в формате PDF
100 KB...
08 05 2026 4:39:21
Статья в формате PDF
109 KB...
07 05 2026 6:42:35
Статья в формате PDF
111 KB...
05 05 2026 15:53:21
Статья в формате PDF
121 KB...
03 05 2026 7:37:49
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
