135,668 matches
-
anumite arhitecturi GPU sacrifică conformitatea cu IEEE în timp ce altele duc lipsă de precizie dublă. Au existat eforturi de a imita valorile virgulei mobile în dublă precizie pe GPU-uri; totuși, compromisul de viteză neagă orice beneficiu de a scăpa de calcul pe GPU de la bun început. Majoritatea operațiilor de pe GPU funcționează în mod vectorial: o singură operație poate fi executată cu până la patru valori simultan. De exemplu, dacă o culoare <R1, G1, B1> trebuie să fie modulată de culoarea <R2, G2
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
uz general. GPGPU comparat, de exemplu, cu acceleratorii tradiționali în virgulă mobilă cum ar fi plăcile CSX700 pe 64 de biți de la ClearSpeed care sunt utilizate în prezent în supercalculatoare, GPU-uri curente de top de la NVidia și AMD evidențiază calculul de precizie unică pe 32 de biți; calculul de dublă precizie pe 64 de biți execută mult mai încet. GPU-urile sunt proiectate în mod specific pentru grafică și de aceea sunt foarte restrictive în termeni de operații și programare
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
tradiționali în virgulă mobilă cum ar fi plăcile CSX700 pe 64 de biți de la ClearSpeed care sunt utilizate în prezent în supercalculatoare, GPU-uri curente de top de la NVidia și AMD evidențiază calculul de precizie unică pe 32 de biți; calculul de dublă precizie pe 64 de biți execută mult mai încet. GPU-urile sunt proiectate în mod specific pentru grafică și de aceea sunt foarte restrictive în termeni de operații și programare. Datorită naturii lor, GPU-urile sunt eficiente doar
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
În acest sens, GPU-urile sunt procesoare în flux - procesoare care pot opera în paralel prin rularea unui singur nucleu în același timp pe mai multe înregistrări dintr-un flux. Un flux este un set simplu de înregistrări care necesită calcul similar. Fluxurile furnizează paralelism de date. Nucleele (în engleză kernel) sunt funcțiile care sunt aplicate fiecărui element din flux. În GPU-uri, nodurile și fragmentele sunt elementele din fluxuri și shaderele vertex și fragment sunt nucleele pe care sunt rulate
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
și citită și scrisă în același timp. Intensitatea aritmetică este definită ca numărul de operații efectuate per cuvânt de memorie transferată. Este important pentru aplicațiile GPGPU să aibă intensitate aritmetică înaltă altfel latența de acces la memorie va limita accelerarea calculului. Aplicațiile GPGPU ideale au seturi mari de date, paralelism de nivel înalt, și dependență minimă între elementele de date. Există o varietate de resurse de calcul disponibile pe GPU: De fapt, programatorul poate înlocui o textură doar scriere pentru ieșire
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
să aibă intensitate aritmetică înaltă altfel latența de acces la memorie va limita accelerarea calculului. Aplicațiile GPGPU ideale au seturi mari de date, paralelism de nivel înalt, și dependență minimă între elementele de date. Există o varietate de resurse de calcul disponibile pe GPU: De fapt, programatorul poate înlocui o textură doar scriere pentru ieșire în loc de buffer-ul de cadre. Aceasta este realizată fie prin Randare de textură (în engleză Render to Texture (RTT)), Render-To-Backbuffer-Copy-To-Texture (RTBCTT), sau prin cel mai recent flux
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
RTT)), Render-To-Backbuffer-Copy-To-Texture (RTBCTT), sau prin cel mai recent flux de ieșire. Cea mai uzuală formă pentru un flux de a prelua GPGPU este o rețea 2D deoarece aceasta se încadrează natural cu modelul de randare construit în GPU-uri. Multe calcule mapează în rețele: algebra matricială, procesarea de imagini, simularea bazată pe fizică, și așa mai departe. Din moment ce texturile sunt folosite ca memorie, căutările de textură sunt folosite ca citiri de memorie. Anumite operații pot fi realizate automat de către GPU datorită
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
luminozitatea unei imagini). Operația de mapare este simplu de implementat pe un GPU. Programatorul generează un fragment pentru fiecare pixel de pe ecran și aplică un program fragment fiecăruia. Fluxul rezultat de aceeași dimensiune este stocat în bufferul de ieșire. Anumite calcule necesită un flux mai mic (posibil un flux de 1 element) de la un flux mai mare. Aceasta se numește reducere a fluxului. În general o reducere poate fi realizată în mai mulți pași. Rezultatele de la pasul anterior sunt utilizate ca
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
2": Labus este un animal. "Concluzie": Labus este pisică. Concluzia e eronată, pentru că Labus poate la fel de bine să fie câine, cal etc... Eroarea evaluării probabilităților: Se referă la a judeca un eveniment pe baza probabilităților condiționale, fără a lua în calcul efectul probabilităților evenimentelor anterioare producerii evenimentului în cauză. Eroare de coroborare (conjuncție): Presupune că un rezultat datorat îndeplinirii simultane a mai multor condiții este mai probabil decât un rezultat datorat îndeplinirii uneia singure. "Exemplu": Linda are 31 de ani, e
Erori formale de logică () [Corola-website/Science/322764_a_324093]
-
Broadband Engine Architecture, prescurtat frecvent CBEA sau Cell BE. Procesorul Cell este format dintr-un nucleu de procesare de uz general cu arhitectură PowerPC cu performanțe relativ modeste și mai multe co-procesoare pentru accelerarea execuției aplicațiilor de tip multimedia, a calculelor vectoriale sau a altor tipuri de aplicații specializate. Prima aplicație comercială importantă Cell a fost încorporarea lui în consola de jocuri video PlayStation 3 a celor de la Sony. Toshiba a anunțat că are planuri pentru încorporarea microprocesorului Cell în televizoare
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
AMD ) și unul grafic din seria GeForce de la Nvidia sau Radeon de la ATI. Până la apariția sa creșterile de performantă ale unui procesor de uz general erau obținute din mărirea frecvenței de funcționare, folosirea unui număr mai mare de unități de calcul puse în paralel în interiorul unui nucleu(arhitectură super-scalară) sau a unei linii de execuție cu mai multe etape(arhitectură super-pipeline). Cu toate acestea, fără o creștere proporțională a vitezei memoriei, aceste abordări au dus doar la creșterea timpilor de acces
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
mai eficient. Această filosofie de design este oarecum similară cu tendințele actuale de a avea mai multe nuclee de uz general în același cip,însă în Cell nucleele sunt mai simple, dar mai multe și specializate pe diferite tipuri de calcule. Cell Broadband Engine include un nucleu de uz general pe 64 de biți ce poartă numele de POWER Processing Element(PPE) și opt Synergistic Processing Elements(SPEs) interconectate printr-o magistrală de mare viteză numită Element Interconnect Bus(EIB). Această
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
printr-o magistrală de mare viteză numită Element Interconnect Bus(EIB). Această implementare inițială a Cell BE este proiectată pentru a rula la 3,2GHz. Unitățile SIMD(engleză: single instruction-multiple data) din cele opt SPE-uri furnizează majoritatea puterii de calcul a microprocesorului. Când se utilizează instrucțiuni în virgulă mobilă cu precizie simplă, cele opt entități SPE din Cell pot efectua un total de 64 de operații în virgulă mobilă pe ciclu de ceas. Controlerul de memorie integrat ce poartă numele
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
să obțină unele dintre avantajele execuției de tip "ordine aleatoare", fără nici o creștere semnificativă în complexitate. SPE este un design modular constând dintr-un Synergistic Processing Unit(SPU) și un Memory Flow Controller(MFC). Un SPU este un motor de calcul cu suport SIMD(engleză: single instruction-multiple data) și 256KB de memorie dedicată locală. MFC conține un controler DMA(engleză:Direct memory access) cu un Memory Management Unit(MMU) asociat, precum și o unitate ce se ocupă de operațiunile de sincronizare cu
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
În programare un algoritm de calcul paralel sau concurent, în opoziție cu unul secvențial, este un algoritm care poate fi executat (simultan) pe porțiuni pe mai multe mașini de calcul, apoi reasamblat pentru aflarea rezultatului final. Algoritmii de calcul paralel sunt importanți datorită îmbunătățirilor aduse sistemelor
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
În programare un algoritm de calcul paralel sau concurent, în opoziție cu unul secvențial, este un algoritm care poate fi executat (simultan) pe porțiuni pe mai multe mașini de calcul, apoi reasamblat pentru aflarea rezultatului final. Algoritmii de calcul paralel sunt importanți datorită îmbunătățirilor aduse sistemelor de calcul multiprocesor. În general e mai ușor să construiești un singur microprocesor rapid decât o serie de microprocesoare lente care îndeplinesc aceeași funcție
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
În programare un algoritm de calcul paralel sau concurent, în opoziție cu unul secvențial, este un algoritm care poate fi executat (simultan) pe porțiuni pe mai multe mașini de calcul, apoi reasamblat pentru aflarea rezultatului final. Algoritmii de calcul paralel sunt importanți datorită îmbunătățirilor aduse sistemelor de calcul multiprocesor. În general e mai ușor să construiești un singur microprocesor rapid decât o serie de microprocesoare lente care îndeplinesc aceeași funcție. În prezent creșterea vitezei unui singur procesor nu mai
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
sau concurent, în opoziție cu unul secvențial, este un algoritm care poate fi executat (simultan) pe porțiuni pe mai multe mașini de calcul, apoi reasamblat pentru aflarea rezultatului final. Algoritmii de calcul paralel sunt importanți datorită îmbunătățirilor aduse sistemelor de calcul multiprocesor. În general e mai ușor să construiești un singur microprocesor rapid decât o serie de microprocesoare lente care îndeplinesc aceeași funcție. În prezent creșterea vitezei unui singur procesor nu mai este posibilă atingăndu-se pragul superior în ceea ce privește mărimea și temperatura
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
pragul superior în ceea ce privește mărimea și temperatura de funcționare. Atingerea acestui prag face practică implementarea de sisteme multiprocesor și pe sistemele de dimensiuni reduse cum ar fi calculatoarele personale. Conceptul de paralelism a fost investigat în ultimele trei decenii. În trecut, calculul paralel rămăsese la nivel de concept, deoarece costurile inițiale legate de implementare erau ridicate. Din aceste cauze nu era practică investitia inițială într-un sistem de calcul paralel. În ultimii ani o dată cu scaderea costurilor tehnologiei au apărut o multitudine de
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
personale. Conceptul de paralelism a fost investigat în ultimele trei decenii. În trecut, calculul paralel rămăsese la nivel de concept, deoarece costurile inițiale legate de implementare erau ridicate. Din aceste cauze nu era practică investitia inițială într-un sistem de calcul paralel. În ultimii ani o dată cu scaderea costurilor tehnologiei au apărut o multitudine de mașini de calcul care pot reduce timpul de rezolvare al problemelor prin implementarea unor algoritmi de calcul paralel. Orice rezolvare de problemă prin programare paralelă, necesită în
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
la nivel de concept, deoarece costurile inițiale legate de implementare erau ridicate. Din aceste cauze nu era practică investitia inițială într-un sistem de calcul paralel. În ultimii ani o dată cu scaderea costurilor tehnologiei au apărut o multitudine de mașini de calcul care pot reduce timpul de rezolvare al problemelor prin implementarea unor algoritmi de calcul paralel. Orice rezolvare de problemă prin programare paralelă, necesită în prealabil determinarea necesității adoptării unei soluții paralele, deoarece pot exista soluții de rezolvare secvențiale mai eficiente
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
cauze nu era practică investitia inițială într-un sistem de calcul paralel. În ultimii ani o dată cu scaderea costurilor tehnologiei au apărut o multitudine de mașini de calcul care pot reduce timpul de rezolvare al problemelor prin implementarea unor algoritmi de calcul paralel. Orice rezolvare de problemă prin programare paralelă, necesită în prealabil determinarea necesității adoptării unei soluții paralele, deoarece pot exista soluții de rezolvare secvențiale mai eficiente. Un exemplu de problemă de calcul paralel ar fi simularea unui cutremur și determinarea
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
rezolvare al problemelor prin implementarea unor algoritmi de calcul paralel. Orice rezolvare de problemă prin programare paralelă, necesită în prealabil determinarea necesității adoptării unei soluții paralele, deoarece pot exista soluții de rezolvare secvențiale mai eficiente. Un exemplu de problemă de calcul paralel ar fi simularea unui cutremur și determinarea punctului cel mai afectat de acesta. Pe de altă parte calculul seriei Fibonacci folosind formula: F(n) = F(n-1) + F(n-2) nu poate fi făcut folosind un algoritm paralel deoarece
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
prealabil determinarea necesității adoptării unei soluții paralele, deoarece pot exista soluții de rezolvare secvențiale mai eficiente. Un exemplu de problemă de calcul paralel ar fi simularea unui cutremur și determinarea punctului cel mai afectat de acesta. Pe de altă parte calculul seriei Fibonacci folosind formula: F(n) = F(n-1) + F(n-2) nu poate fi făcut folosind un algoritm paralel deoarece fiecare termen depinde de cel anterior. Următorii pași presupun: Una dintre cele mai importante trăsături ale unui algoritm paralel
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]
-
complexitatea este exprimată în spațiu (mărimea memoriei ocupate) și timp (numărul de cicli de ceas) necesar pentru a executa un program, la cel paralel trebuie luat în considerare și modul în care se comunică între procese. Există unii algoritmi de calcul paralel care nu au nevoie de comunicare între procese. Spre exemplu dacă ne imaginăm un algoritm paralel care face conversia unei imagini color în una alb negru. Datele din acea imagine pot fi distribuite pe mai multe taskuri independente. Acest
Algoritmi de calcul paralel () [Corola-website/Science/322791_a_324120]