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
289 KB...
02 05 2026 5:35:54
Статья в формате PDF
114 KB...
01 05 2026 11:34:14
Статья в формате PDF
297 KB...
30 04 2026 22:29:23
Статья в формате PDF
115 KB...
29 04 2026 22:17:55
Статья в формате PDF
89 KB...
28 04 2026 1:40:40
Статья в формате PDF
114 KB...
27 04 2026 8:54:52
Статья в формате PDF
130 KB...
26 04 2026 12:16:22
Статья в формате PDF 352 KB...
25 04 2026 5:18:31
Статья в формате PDF
122 KB...
24 04 2026 1:43:10
Статья в формате PDF
115 KB...
23 04 2026 6:49:40
Статья в формате PDF
267 KB...
22 04 2026 6:16:27
Статья в формате PDF
121 KB...
21 04 2026 22:48:22
Статья в формате PDF
111 KB...
20 04 2026 5:15:33
Аграрная реформа высветила многие проблемы, носящие хаpaктер долговременного действия на экономику России и, в частности, на ее агропромышленный комплекс, от успешного развития которого зависит продовольственная безопасность страны и жизненный уровень населения. К их числу относится и проблема земельных отношений.
...
18 04 2026 10:33:51
Статья в формате PDF
257 KB...
17 04 2026 6:19:37
Статья в формате PDF
111 KB...
16 04 2026 16:41:52
Статья в формате PDF
207 KB...
15 04 2026 16:20:17
Статья в формате PDF
96 KB...
14 04 2026 15:24:28
Статья в формате PDF
498 KB...
13 04 2026 17:24:30
Статья в формате PDF
97 KB...
11 04 2026 12:40:27
Статья в формате PDF
284 KB...
10 04 2026 13:36:19
Статья в формате PDF
113 KB...
09 04 2026 2:34:41
Статья в формате PDF
110 KB...
08 04 2026 6:58:29
Статья в формате PDF
133 KB...
06 04 2026 18:38:22
Статья в формате PDF
348 KB...
05 04 2026 15:22:55
Сравнительным исследованием костного мозга больных, перенесших
острую и хроническую кровопотери, установлено, что после острой кровопотери общее количество миелокариоцитов, количества эритрокариоцитов и гранулоцитов были существенно меньше аналогичных показателей морфологического состава костного мозга после хронической кровопотери. Уменьшение содержания гранулоцитарных миелокариоцитов после острой кровопотери было обусловлено резким снижением количества их созревающих форм, чего не наблюдалось после хронической кровопотери. При этом содержание в костном мозге зрелых форм гранулоцитов было одинаковым после обоих видов кровопотери. Уменьшение содержания в костном мозге после острой кровопотери созревающих форм гранулоцитов сопровождалось значительным уменьшением индекса созревания нейтрофилов, что свидетельствует об ускорении их созревания и выброса в кровеносное русло. Для хронической кровопотери была хаpaктерна эритроидная гиперплазия костного мозга.
...
04 04 2026 9:38:53
Основная задача при работе с одаренными детьми заключается в том, чтобы поддержать в ребенке стремление к освоению высших ценностей, создать условия, в которых ребенок сможет строить свою личность самостоятельно, накапливать индивидуальный познавательный опыт. Физика наряду с другими фундаментальными науками дает возможность развивать творческие способности учащихся, навыки системного мышления.
...
03 04 2026 1:22:50
Статья в формате PDF
114 KB...
02 04 2026 14:49:41
Статья в формате PDF
111 KB...
01 04 2026 4:58:40
Статья в формате PDF
127 KB...
31 03 2026 1:55:37
Статья в формате PDF
263 KB...
30 03 2026 10:39:38
Статья в формате PDF
111 KB...
29 03 2026 14:26:53
Статья в формате PDF
286 KB...
28 03 2026 0:40:47
Статья в формате PDF
144 KB...
26 03 2026 20:50:42
Статья в формате PDF
119 KB...
25 03 2026 20:27:50
Статья в формате PDF
154 KB...
24 03 2026 14:59:44
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 ::
