952
Научный журнал «Инновации. Наука. Образование»
Индексация в РИНЦ
н
Инновации. Наука. Образование
Мартыщенко Дарья Олеговна
Магистрант
ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет»
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИДЕОКАРТЫ GPU В ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ
Аннотация: Мир компьютерных вычислений тяжело
представить без расчетов на
системах GPU (Graphics Processing Unit). Современные GPU, по сути, являются
многопроцессорными системами SIMD-архитектуры, имеющими очень высокую пиковую
производительность. По сравнению с традиционными архитектурами (например,
кластерами),
они
обладают
несопоставимо
низкой
характеристикой
«цена/производительность», что стимулирует интерес к
использованию GPU не только
для обработки графической информации, но и для решения произвольных
вычислительных задач. В
частности, к таким задачам относятся сортировки больших
объемов данных, решения систем линейных уравнений,
уравнений математической
физики и т.п.
Ключевые слова
:
параллельные вычисления, графический процессор, параллельное
программирование.
Keywords:
parallel computing, graphics processing unit, parallel programming.
Видеокарта GPU способна быстро проводить расчёты,
где используется одна или
схожая формула (например, вычисление точки затенения графики при попадании тени на
текстуру), центральный процессор же ориентирован на проведение расчётов сразу в
несколько потоков, когда пользователь работает одновременно с большим количеством
приложений.
GPU постепенно переходит от одноядерной
модели к многоядерной модели, так
что различные задачи могут выполняться в рамках одного чипа CPU параллельно. GPU
имеет несколько тысяч вычислительных ядер, поэтому, используя гетерогенную систему
CPU-GPU, можно значительно сократить время и стоимость численного моделирования.
Например, CUDA, выпущенная корпорацией NVIDIA, может эффективно управлять GPU
для программирования, и его можно использовать для параллельного решения различных