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 133 KB...
31 10 2026 21:10:14
Статья в формате PDF
102 KB...
29 10 2026 18:15:31
Статья в формате PDF
117 KB...
28 10 2026 11:41:57
Статья в формате PDF
95 KB...
27 10 2026 21:53:33
Статья в формате PDF
121 KB...
24 10 2026 1:56:16
Статья в формате PDF
240 KB...
23 10 2026 11:39:24
Статья в формате PDF
107 KB...
22 10 2026 15:14:24
Статья в формате PDF
240 KB...
21 10 2026 0:14:56
Статья в формате PDF
253 KB...
20 10 2026 22:32:41
Статья в формате PDF
114 KB...
19 10 2026 20:25:20
Статья в формате PDF
100 KB...
18 10 2026 11:25:38
Статья в формате PDF
260 KB...
17 10 2026 10:48:29
Статья в формате PDF
161 KB...
15 10 2026 12:25:58
Статья в формате PDF
113 KB...
14 10 2026 5:50:34
Статья в формате PDF
344 KB...
13 10 2026 8:23:27
Статья в формате PDF
145 KB...
12 10 2026 11:10:25
Статья в формате PDF
114 KB...
11 10 2026 7:46:55
Статья в формате PDF
124 KB...
10 10 2026 9:50:29
Статья в формате PDF
111 KB...
09 10 2026 10:44:25
Статья в формате PDF
261 KB...
08 10 2026 7:20:39
Статья в формате PDF
97 KB...
07 10 2026 21:59:56
Статья в формате PDF
132 KB...
06 10 2026 16:53:40
Статья в формате PDF
112 KB...
05 10 2026 12:20:47
Статья в формате PDF
122 KB...
04 10 2026 17:56:18
Среди населения Муганской зоны Азербайджана проведены медико-генетические исследования по выявлению нарушений ЦНС и органов чувств, установлены типы наследования патологий. Путем цитогенетического анализа идентифицированы кариотипы больных синдромом Клайнфельтера. Среди 352 больных с 21 наследственными и врожденными заболеваниями большая часть приходится на моногенные патологии с аутосомно-рецессивным типом наследования, что объясняется кровнородственными бpaками среди родителей пробандов.
...
03 10 2026 20:48:59
Статья в формате PDF
264 KB...
02 10 2026 17:54:55
Статья в формате PDF
98 KB...
01 10 2026 5:35:19
Статья в формате PDF
87 KB...
30 09 2026 4:54:58
Статья в формате PDF
136 KB...
29 09 2026 2:52:11
Статья в формате PDF
253 KB...
28 09 2026 15:36:38
В статье излагается в систематизированном в виде эконометрический анализ в сфере планирования и обосновании плана по прибыли. Проведено статистическое исследование факторов, влияющих на прибыль предприятия, на основе временных рядов. Рассматривается алгоритм построения прогноза цеховой прибыли предприятия. Построен комплекс эконометрических моделей для анализа взаимосвязи результата хозяйственной деятельности предприятия с внутренними и внешними факторами на него влияющими.
...
27 09 2026 18:52:35
Статья в формате PDF
186 KB...
26 09 2026 3:19:26
Статья в формате PDF
249 KB...
25 09 2026 16:33:20
Статья в формате PDF
119 KB...
24 09 2026 4:47:45
Анализ данных литературы свидетельствует о том, что инициирующими патогенетическими факторами развития гестоза являются недостаточность инвазии трофобласта в стенку матки и неполноценность плацентации, то есть ограничение ее поверхностной плацентарной площадкой. Последнее обусловлено генетически детерминированными факторами, в частности, аномалиями структуры интегринов, приводящими к нарушению инвазии трофобласта в децидуальную оболочку матки, в том числе в маточно-плацентарные артерии. При этом в сосудах плаценты и субплацентарной зоны сохраняются мышечные элементы, реагирующие развитием спазма и ишемии на действие вазопрессорных нервных и гумopaльных влияний.
...
23 09 2026 6:46:43
Статья в формате PDF
121 KB...
22 09 2026 10:40:57
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 ::
