2,208 matches
-
bloc de thread-uri deține un spațiu de memorie rezervat comunicării între thread-uri, schimb de date și rezultate. Grilele de blocuri de thread-uri pun rezultatele în memoria globală după ce s-a realizat în prealabil o sincronizare de-a lungul nucleelor. Un procesor video execută una sau mai multe grile de nuclee. Un multiprocesor pentru procesarea fluxurilor de date ("streaming multiprocessor") execută unul sau mai multe blocuri de thread-uri. Nucleele CUDA și celelalte unități de execuție din cadrul unui "SM" execută thread-uri. Un "SM
CUDA () [Corola-website/Science/322713_a_324042]
-
warp". În noiembrie 2006 NVIDIA a lansat prima placă video cu nucleul G80, GeForce 8800. În iunie 2008, arhitectura G80 a fost îmbunătățită seminficativ și redenumită GT200. Această îngloba 240 de nuclee CUDA față de cele 128 în cazul G80. Primul procesor grafic proiectat pe arhitectură Fermi conține 3 miliarde de tranzistoare. Dispune de 512 nuclee CUDA care sunt grupate în 16 "SM (streaming multiprocessors)". Principalele modificări aduse arhitecturii existente vizează: Exemplu de cod C++ care încărca o textura într-o matrice
CUDA () [Corola-website/Science/322713_a_324042]
-
proiectat pe arhitectură Fermi conține 3 miliarde de tranzistoare. Dispune de 512 nuclee CUDA care sunt grupate în 16 "SM (streaming multiprocessors)". Principalele modificări aduse arhitecturii existente vizează: Exemplu de cod C++ care încărca o textura într-o matrice din procesorul grafic: void foo() global void kernel(float* odată, int height, int width) Mai jos este un exemplu scris în Python care calculează în procesorul grafic produsul a doua matrice: import pycuda.compiler aș comp import pycuda.driver aș drv import
CUDA () [Corola-website/Science/322713_a_324042]
-
aduse arhitecturii existente vizează: Exemplu de cod C++ care încărca o textura într-o matrice din procesorul grafic: void foo() global void kernel(float* odată, int height, int width) Mai jos este un exemplu scris în Python care calculează în procesorul grafic produsul a doua matrice: import pycuda.compiler aș comp import pycuda.driver aș drv import numpy import pycuda.autoinit mod = comp.SourceModule (""" global void multiply them(float *deșt, float *a, float *b) """) multiply them = mod.get function("multiply them") a = numpy.random.randn
CUDA () [Corola-website/Science/322713_a_324042]
-
stimulentul creării de noi bitcoini pentru a înregistra tranzacțiile în blocuri, nodurile din această perioadă se așteaptă să depindă de abilitatea lor de a concura liber în colectarea taxelor de procesare a tranzacțiilor. Transferurile sunt facilitate direct fără ajutorul unui procesor de plăți între noduri. Acest tip de tranzacții fac imposibilă anularea tranzacției. Clientul Bitcoin transmite tranzacția nodurilor apropiate care la rândul lor propagă tranzacția în rețea. Tranzacțiile corupte sau invalide sunt respinse de nodurile oneste. Tranzacțiile sunt gratuite dar o
Bitcoin () [Corola-website/Science/322707_a_324036]
-
sau FP24 (virgulă mobilă pe 24 de biți per componentă) sau mai mare, iar precizia parțială a fost FP16. Seria ATI R300 de GPU a suportat precizia FP24 doar în pipeline-ul de fragment programabil (deși FP32 a fost suportat pe procesoarele vertex), în timp ce seria Nvidia NV30 a suportat și FP16 și FP32; alți vânzători cum ar fi S3 Graphics și XGI au suportat o mixtură de formate de până la FP24. Implementările în virgulă mobilă pe GPU-urile NVidia sunt în mare
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
pot procesa doar noduri și fragmente independente, dar poate procesa multe din ele în paralel. Acest lucru este eficient în mod deosebit atunci când programatorul dorește să proceseze multe noduri și fragmente în același mod. 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
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
noduri și fragmente independente, dar poate procesa multe din ele în paralel. Acest lucru este eficient în mod deosebit atunci când programatorul dorește să proceseze multe noduri și fragmente în același mod. 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
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
operația este aplicată este redus până când rămâne un singur element de flux. Filtrarea fluxului este în esență o reducere ne-uniformă. Filtrarea implică înlăturarea elementelor din flux pe baza unui criteriu. Operația de dispersie este cel mai firesc definită pe procesoarele vertex. Procesorul vertex este capabil să ajusteze poziția vertexului, fapt ce permite programatorului să controleze unde informația este localizată în rețea. Alte extensii sunt de asemenea posibile, cum ar să se controleze cât de mare este aria pe care vertexul
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
aplicată este redus până când rămâne un singur element de flux. Filtrarea fluxului este în esență o reducere ne-uniformă. Filtrarea implică înlăturarea elementelor din flux pe baza unui criteriu. Operația de dispersie este cel mai firesc definită pe procesoarele vertex. Procesorul vertex este capabil să ajusteze poziția vertexului, fapt ce permite programatorului să controleze unde informația este localizată în rețea. Alte extensii sunt de asemenea posibile, cum ar să se controleze cât de mare este aria pe care vertexul o influențează
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
vertex este capabil să ajusteze poziția vertexului, fapt ce permite programatorului să controleze unde informația este localizată în rețea. Alte extensii sunt de asemenea posibile, cum ar să se controleze cât de mare este aria pe care vertexul o influențează. Procesorul de fragment nu poate realiza o operație de despersie directă deoarece locația fiecărui fragment din rețea este fixată la momentul creării fragmentului și nu poate fi modificată de către programator. Totuși, o operație logică de dispersie poate fi câteodată returnată sau
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
dispersie va emite la început o valoare de ieșire și o adresă de ieșire. O operație de adunare ce urmează imediat după utilizează comparatori de adresă pentru a vedea dacă valorile de ieșire se mapează la slotul de ieșire curent. Procesorul de fragment este capabil să citească texturi într-un mod de acces aleatoriu, astfel încât poate aduna informații din orice celulă din rețea, sau din celule multiple din rețea, dupa preferințe. Operația de sortare transformă un set neordonat de elemente într-
GPGPU () [Corola-website/Science/322733_a_324062]
-
Texas, pe o perioadă de patru ani începând din martie 2001 cu un buget conform Sony ce se apropie de 400 de milioane de dolari americani. Cell este prescurtarea de la Cell 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
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
utilizării lui ca microprocesor în PlayStation 3 se poate preta foarte bine și în procesarea imaginilor digitale în medicină sau în domeniul științific sau pentru simularea comportării fizice a unor modele virtuale complexe. Privit din punct de vedere al arhitecturii procesoarelor actuale el este o combinație între un procesor de uz general(precum Seria I de la Intel sau Athlon 64 de la AMD ) și unul grafic din seria GeForce de la Nvidia sau Radeon de la ATI. Până la apariția sa creșterile de performantă ale
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
poate preta foarte bine și în procesarea imaginilor digitale în medicină sau în domeniul științific sau pentru simularea comportării fizice a unor modele virtuale complexe. Privit din punct de vedere al arhitecturii procesoarelor actuale el este o combinație între un procesor de uz general(precum Seria I de la Intel sau Athlon 64 de la 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
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
el este o combinație între un procesor de uz general(precum Seria I de la Intel sau Athlon 64 de la 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
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
bandă maximă de 204,8 GB/s pentru transferul de date în interiorul cipului între PPE, SPE-uri, memorie și controlerul de intrare/ieșire. PPE constă dintr-un POWER Processing Unit (PPU), conectat la un cache L2 de 512KB. PPE este procesorul principal al Cell BE și este responsabil pentru rularea sistemului de operare și coordonarea SPE-urilor. Obiectivele cheie de proiectare ale PPE au fost maximizarea raportului performanta/putere disipată, precum și a raportului performanță/suprafață ocupată. PPU este un procesor cu
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
este procesorul principal al Cell BE și este responsabil pentru rularea sistemului de operare și coordonarea SPE-urilor. Obiectivele cheie de proiectare ale PPE au fost maximizarea raportului performanta/putere disipată, precum și a raportului performanță/suprafață ocupată. PPU este un procesor cu execuție a instrucțiunilor în ordine și suport "dual-threading". Nucleul PPE poate aduce patru și emite două instrucțiuni într-un ciclu de ceas. Pentru a îmbunătăți performanța pipeline-ului său cu execuție în ordine, PPE utilizează pipeline cu execuție întârziată și
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
care două funcționează în sensul acelor de ceasornic, iar celelalte două în sensul invers acelor de ceasornic. Fiecare inel poate permite maxim până la trei transferuri simultane de date, atâta timp cât căile lor nu se suprapun. BEI funcționează la jumătate din viteza procesorului. Fiecare unitate din BEI poate trimite și primi simultan 16 octeți de date în fiecare ciclu de magistrala. Deoarece fiecare cerere de adresa poate transfera până la maxim 128 de octeți, teoretic lățimea de bandă maximă a EIB la 3,2GHz
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
2006 în Japonia, consola celor de la Sony s-a lovit în prima parte a existenței sale de probleme cu portarea de pe alte platforme a jocurilor sau cu dezvoltarea exclusiv a acestora pentru PlayStation 3 datorită modului complicat de programare a procesorului Cell. La început, programatorii au întâmpinat dificultăți în programarea și optimizarea pentru folosirea la maxim a resurselor disponibile în dezvoltarea de jocuri. Aceasta a fost și principala critică adusă procesorului, însă în prezent aceste probleme au fost depășite și unele
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
acestora pentru PlayStation 3 datorită modului complicat de programare a procesorului Cell. La început, programatorii au întâmpinat dificultăți în programarea și optimizarea pentru folosirea la maxim a resurselor disponibile în dezvoltarea de jocuri. Aceasta a fost și principala critică adusă procesorului, însă în prezent aceste probleme au fost depășite și unele jocuri video dezvoltate exclusiv pentru PlayStation 3 au impresionat print calitatea efectelor vizuale și a simulării fizicii.
Cell (procesor) () [Corola-website/Science/322782_a_324111]
-
Arhitecturile cu memorie partajată sunt arhitecturi ce se găsesc in calculatoarele cu memorie partajată, unde există un spațiu comun de memorie pentru toate procesoarele din sistem. Aceste calculatoare mai sunt numite și multiprocesoare, iar datorită gradului mare de interacțiune între procesoare, care împart aceeași memorie și între care există o bună sincronizare, se spune că aceste sisteme au un cuplaj strâns. În cazul arhitecturilor
Arhitectură cu memorie partajată () [Corola-website/Science/322787_a_324116]
-
Arhitecturile cu memorie partajată sunt arhitecturi ce se găsesc in calculatoarele cu memorie partajată, unde există un spațiu comun de memorie pentru toate procesoarele din sistem. Aceste calculatoare mai sunt numite și multiprocesoare, iar datorită gradului mare de interacțiune între procesoare, care împart aceeași memorie și între care există o bună sincronizare, se spune că aceste sisteme au un cuplaj strâns. În cazul arhitecturilor cu memorie partajată s-a pornit de la mașina von Neumann, iar fiecărui procesor i s-a adăugat
Arhitectură cu memorie partajată () [Corola-website/Science/322787_a_324116]
-
mare de interacțiune între procesoare, care împart aceeași memorie și între care există o bună sincronizare, se spune că aceste sisteme au un cuplaj strâns. În cazul arhitecturilor cu memorie partajată s-a pornit de la mașina von Neumann, iar fiecărui procesor i s-a adăugat o memorie cache, pentru un acces mai rapid la date și instrucțiuni. Deoarece memoria este partajată, dezavantajul major îl constituie scăderea performanțelor sistemului odată cu creșterea numărului de procesoare. În funcție de resurse, există două tipuri de sisteme, care
Arhitectură cu memorie partajată () [Corola-website/Science/322787_a_324116]
-
a pornit de la mașina von Neumann, iar fiecărui procesor i s-a adăugat o memorie cache, pentru un acces mai rapid la date și instrucțiuni. Deoarece memoria este partajată, dezavantajul major îl constituie scăderea performanțelor sistemului odată cu creșterea numărului de procesoare. În funcție de resurse, există două tipuri de sisteme, care la rândul lor se împart în următoarele arhitecturi: Calculatoarele din această categorie au ca trăsătură esențială faptul că procesoarele care folosesc o memorie partajată, au același timp de acces la memorie. Totuși
Arhitectură cu memorie partajată () [Corola-website/Science/322787_a_324116]