В чем разница между cpu и gpu?

Принцип использования CUDA для множественного параллельного программирования

В CUDA область выполнения программы разделена на две части: CPU (HOST) и GPU (DEVICE). Организация и отправка задач выполняются в CPU, а параллельные вычисления выполняются в GPU. Всякий раз, когда ЦП сталкивается с задачей, которую необходимо вычислить параллельно, он организует вычисление в ядро, а затем передает его на выполнение графическому процессору. Конечно, задача теряется из-за системы CUDA.Прежде чем CUDA официально отправит задачу на GPU, он произведет некоторую обработку в ядре, чтобы ядро ​​соответствовало архитектуре GPU.

Предположим, мы сначала просто рассматриваем графический процессор как процессор с сотнями ядер, а ядро ​​как функцию, которая должна быть создана как поток. Следовательно, CUDA теперь должен создать сотни потоков в вашем ядре, а затем отправить эти потоки на каждое ядро ​​графического процессора для запуска, но для того, чтобы лучше использовать ресурсы графического процессора и улучшить параллелизм, CUDA также необходимо добавить эти потоки в оптимизировать организацию, потоки, которые могут использовать общие ресурсы, организованы в блок потоков, потоки в одном блоке потока могут совместно использовать данные через общую память, и каждый блок потока может иметь до 512 потоков. Блоки потоков с одинаковым размером и одним и тем же ядром организованы в сетку, и самая большая единица задач обработки CUDA — это сетка.

Реализация видеокарты виртуальной машины

В настоящее время существует три способа использования обработки графики на виртуальной машине:

1. Используйте виртуальную видеокарту
2. Прямое использование физической видеокарты
3. Принять виртуализацию GPU

Технология встроенных видеокарт AMD Fusion

AMD Fusion (от англ. Fusion — слияние) — кодовое наименование микропроцессорной архитектуры, которая была разработана американской компанией AMD. Суть проекта «AMD Fusion» заключается в объединении центрального многозадачного универсального процессора с графическим параллельным многоядерным процессором в одном кристалле. Процессоры, создаваемые по такой микроархитектуре, называются APU — Accelerated Processing Unit, по аналогии с CPU. Энергопотребление процессоров Fusion достаточно неплохо оптимизировано, что обеспечивает десткопам на их основе бесшумность, а ноутбукам — длительное время автономной работы. APU — процессор, в котором скалярные и векторные вычисления выполняются в одной архитектуре. Цель проекта Fusиon — использовать гетерогенные вычисления для максимального увеличения эффективности. Например, наличие двух ядер позволит достичь высокого соотношения производительности к затраченной энергии. Правда, для этого необходимо, чтобы программы были написаны в соответствии со спецификой гетерогенной модели обработки информации.

Блок-схема FCH A75

В технологии AMD Fusиon исторически первой была разработана платформа на основе APU Llano с ядром K10 на базе 32-нм технологического процесса. Она была доступна в сериях APU A4, A6, A8 и E2. В качестве основы для APU Llano выступает так называемый FCH (Fusion Controller HUB), что на данный момент существует в двух модификациях — A75 FCH и A55 FCH. Платформа, состоящая из APU Llano и FCH A55 / A75, имеет имя Lynx. Она позиционируется на рынке в качестве mainstream — решений. На рисунке показана схематичная блок схема FCH A75. FCH A55 не поддерживает стандарта USB 3.0 в отличие от FCH A75. На кристалл этого процессора интегрированы следующие элементы:

• до четырех x86-совместимых вычислительных ядер поколения Stars (техпроцесс 32 нм) с 1 Мбайт кэша второго уровня для каждого ядра. Поддерживается технология AMD Turbo CORE;
• северный мост;
• графический SIMD-массив (количество ядер зависит от модели APU)
• набор цифровых интерфейсов ввода / вывода (DVI, HDMI, DisplayPort)
• контроллер PCI-Express, 24 линии. Шестнадцать из них используются для дискретной графики, четыре линии составляют интерфейс UMИ и четыре используются для других устройств;
• двухканальный контроллер памяти стандарта DDR-3.

При разработке APU Llano инженеры AMD в первую очередь ориентировались на графическую мощь при умеренной производительности x86-ядер, в то время как основной конкурент в лице Intel, наоборот, усилил классические ядра, уделив меньше внимания графической составляющей своих процессоров. С таким расположением приоритетов неудивительно, что графическая часть APU Llano серии A вышли значительно более продуктивной в сравнении с интегрированным графическим ядром процессоров Core i3 с микроархитектурой Sandy Bridge.

Блок-схема APU Llano

Также AMD представила обновленную серию A своих гибридных решений, ранее известную под кодовым именем Trinity, которая имеет улучшенные потребительские характеристики, по сравнению с Llano.

Новые чипы соединяют два или четыре процессорных ядра «Piledriver», а также видеоядро серии «Northern Islands» с 384 вычислительными ядрами архитектуры VLI4. Главное преимущество APU — это высокая производительность в 3D играх. Новая серия APU от компании AMD основана на чипе, состоящий из 1300000000 транзисторов, выполненном на базе 32 нм HKMG техпроцесса, имеет площадь 246 мм2. Новые чипы серии A имеют до четырех x86-ядер, до 128 КБ кэш-памяти первого уровня (64 КБ для инструкций, 64 КБ для данных) и до 4 МБ кэш-памяти второго уровня. Графическое ядро содержит до 384 вычислительных ядер и имеет поддержку Direct 11 API, в состав чипа входят аппаратные блоки кодирования и декодирования видеоданных: UVD 3 и VCE.

Какой софт потребуется для разгона

Основной утилитой, которая отвечает за увеличение производительности графики посредством разгона видеокарты, считается MSI Afterburner. Программа позволяет изменять частоту ядра, памяти, а также манипулировать рабочим напряжением (не для всех моделей карт). Впрочем, последний параметр использовать для разгона не рекомендуется, поскольку обычно графическая подсистема рассчитана на работу именно с номинальным, штатным напряжением. При его увеличении последствия могут оказаться непредсказуемыми.

Нам понадобится также утилита, которая определит все характеристики вашего видеоадаптера. Мы рекомендуем GPU-Z: она выдаст и имя модели, и характеристики ядра и номинальной частоты. В числе определяемых параметров числится ширина шины памяти, а в графе Computing можно увидеть используемые в адаптере технологии.

Стоит также перед началом разгона видеокарт NVIDIA и AMD скачать и установить утилиты, измеряющие производительность графики (Heaven/Valley/Superposition Benchmark от Unigine). Последняя программа хороша для относительно новых видеоадаптеров. Если вашему графическому акселератору больше 5 лет, лучше воспользоваться первыми двумя бенчмарками. Кстати, использование подобных утилит имеет и побочное полезное действие, кроме измерений производительности: они позволяют «разогреть» адаптер после разгона, чтобы проверить его работу на стабильность.

СОВЕТ. Весь необходимый софт рекомендуется загружать с официальных сайтов – это позволит избежать риска установки «адаптированного» ПО, которое в лучшем случае может работать неправильно, а в худшем – заразить ПК вредоносным кодом.

NVIDIA GPU и сравнение GPU и CPU

Облачные вычисления кардинально изменили все отрасли промышленности, демократизировав дата-центры и полностью изменив принципы работы предприятий. Самые важные активы компании теперь хранятся в облаке выбранного вами провайдера. Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из имеющихся данных, требуется подходящее высокопроизводительное вычислительное решение.

ПО NVIDIA Deep Learning создано для обеспечения максимальной производительности на самых быстрых в мире GPU и содержит оптимизированные фреймворки глубокого обучения, библиотеки, драйверы и ОС.Это унифицированное ПО работает на различных вычислительных платформах, начиная от видеокарт TITAN X и GeForce GTX 1080Ti и заканчивая системами DGX и облаком, и доступно круглосуточно.

Облачные вычисления на GPU также доступны по запросу на всех основных облачных платформах.

КАК ПРИЛОЖЕНИЯ ПОЛУЧАЮТ УСКОРЕНИЕ НА GPU

GPU обрабатывает части приложения, требующие большой вычислительной мощности, при этом остальная часть приложения выполняется на CPU. С точки зрения пользователя, приложение просто работает значительно быстрее.

Простой способ понять разницу между GPU и CPU — сравнить то, как они выполняют задачи. CPU состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных, в то время как GPU имеет тысячи более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для выполнения нескольких задач одновременно.

GPU состоит из тысячи ядер для эффективной обработки параллельных задач

Посмотрите видеоролик ниже, что сравнить GPU и CPU

Видео: «Разрушители легенд наглядно показывают мощь вычислений GPU против CPU» (01:34)

Более 400 приложений,—включая 9 из 10 ведущих HPC-приложений, уже получили ускорение на GPU, благодаря чему все пользователи графических процессоров могут добиться значительно повышения производительности для своих задач. Посмотрите в нашем каталоге приложений, имеет ли приложение, с которым вы работаете, GPU ускорение (PDF 1,9 MБ).

• Использовать GPU-оптимизированные библиотеки
• Добавить директивы или «подсказки» компилятору для автоматического распараллеливания вашего кода
• Использовать расширения для языков программирования, которые вы уже знаете, например, C и Fortran

Узнать, как использовать GPU с моделью параллельного программирования CUDA, очень легко.

Бесплатные онлайн занятия и ресурсы для разработчиков доступны на CUDA Zone.

ЗАЙДИТЕ НА CUDA ZONE

Как проверить совместимость видеокарты и материнской платы

Установка новой видеокарты — на удивление простой процесс. Самое сложное в нем — убедиться, что графический адаптер совместим с текущим оборудованием, а также убедиться, что карта физически поместится внутри системного блока вашего ПК. Об этом мы и поговорим в приведенной ниже статье.

Если вам нужна большая производительность, чтобы играть в последние игры с высоким разрешением и максимальным качеством картинки, в первую очередь стоит задуматься о замене видеокарты на более современную. Ниже мы расскажем, как узнать, что графический адаптер поместится внутри системного блока компьютера и что он совместим с другим аппаратным обеспечением.

Многие компьютеры работают на так называемых «интегрированных» графических адаптерах. Подобный видеоадаптер может быть реализован как в виде отдельного чипа на материнской плате, так и в виде составной части центрального процессора. В других же компьютерах видеокарту нужно устанавливать отдельно в специально для этого предназначенный разъем на материнской плате.

Интегрированная у вас карта или она должна устанавливаться в виде отдельной платы легко определить по расположению порта подключения монитора.

Если порт находится рядом с другими портами, такими как USB и Ethernet, то у вас интегрированный графический адаптер.

В любом случае, для установки новой карты вам понадобится свободный слот расширения, называемый PCI Express, и достаточное пространство внутри корпуса для установки карты.

Найдите разъем PCI Express

На большинстве материнских плат несколько разных разъемов. Даже слотов PCI Express может быть несколько, но вам нужен именно разъем PCI Express x16. Существует три версии этого разъема, но все они обратно совместимы между собой, поэтому современная графическая карта PCI Express 3.0 будет работать и на материнской плате со слотом PCI Express версии 2.0.

На этой материнской плате (см. фото) два разъема PCI Express x16. В подобных случаях чаще всего видеокарту ставят в верхний разъем, но если у вас, например, пара карт nVidia SLI или AMD Crossfire, вам понадобятся оба слота. Перед покупкой пары видеокарт, обязательно убедитесь, что в вашу материнскую плату можно их поставить.

Длина и высота

На более мощных графических адаптерах обычно ставят большие вентиляторы, чтобы лучше охлаждались сильно перегревающиеся микросхемы. За счет этого они могут быть раза в два толще, чем видеокарты попроще.

Большинство системных блоков ПК собираются таким образом, чтобы кулер находился под видеокартой, а не над ней.

Поэтому вам понадобится неиспользуемый слот и свободная задняя панель прямо под разъемом PCI Express x16.

Если у вас не получается сделать замеры самостоятельно, уточните информацию у производителя или на соответствующих профильных форумах. У кого-то уже наверняка есть подобная карта и вы, с высокой долей вероятности, сможете узнать ее размеры.

Требования по питанию

Даже если у вас есть свободный разъем PCI Express x16 и достаточно места для установки, большинству современных видеокарт нужно дополнительное питание. С высокой долей вероятности в блоке питания ПК уже есть разъемы PCI-E. Если до этого никакая карта не ставилась, эти разъемы могут быть стянуты пластиком, который придется обрезать.

Разъемы обычно черного цвета, помечены как PCI-E и имеют шесть контактов, по три контакта в два ряда (3х2).

Если в блоке питания нет PCI-E, можно приобрести графический адаптер, подключающийся к стандартному питанию на четыре контакта или к SATA. Будьте осторожны при подключении графических адаптеров с двумя разъемами питания PCI Express. Подключать их нужно к разным шинам 12В блока питания. То есть, коннекторы PCI-E должны отдельно выходить из БП и не должны быть соединены между собой.

Учтите, что для установки современной высокопроизводительной карты вам понадобится достаточно мощный блок питания. Хорошим картам нужен БП мощностью 600 Ватт и больше.

Стоит отметить, что блок питания не может постоянно работать на заявленной производителем максимальной мощности.

Если не знаете параметры энергопотребления графического адаптера, информацию можно найти в интернете, на сайте производителя или профильных форумах.

Does OmniSci Support CPU and GPU?

Yes. The and its first project, the GPU Data Frame (GDF, now cudf), was the first industry-wide step toward an open ecosystem for end-to-end GPU computing. Now known as the RAPIDS project, the principal goal is to enable efficient intra-GPU communication between different processes running on GPUs.

As cudf adoption grows within the data science ecosystem, users will be able to transfer a process running on the GPU seamlessly to another process without copying the data to the CPU. By removing intermediate data serializations between GPU data science tools, processing times decrease dramatically. Even more, since cudf leverages inter-process communication (IPC) functionality in the Nvidia CUDA programming API, the processes can pass a handle to the data instead of copying the data itself, providing transfers virtually without overhead. The net result is that the GPU becomes a first class compute citizen and processes can inter-communicate just as easily as processes running on the CPU.

‍

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.

Также можно сказать, что GPU — это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели — рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.

Что такое GPU и в чём разница с CPU?

Они отличаются архитектурой. CPU является многоцелевым девайсом, который отвечает за все процессы в компьютере. Для этого ему хватает нескольких ядер, с помощью которых он последовательно обрабатывает одну задачу за другой.

В свою очередь, GPU изначально разработан как специализированное устройство, предназначенное для выполнение графического рендеринга, с высокой скоростью обрабатывающее текстуры и сложные изображения. Для таких целей его оснастили многопоточной структурой и множеством ядер, чтобы он работал с большими массивами информации единовременно, а не последовательно.

В виду этого преимущества, лидеры среди производителей видеоадаптеров выпустили модели, в которых графические процессоры могут стать усовершенствованной заменой центральным. У бренда nVidia такой девайс называется GTX 10xx, а у его главного конкурента AMD — RX.

Дополнительное ПО

В списке дополнительного программного обеспечения каждый производитель предлагает свои решения. У Nvidia это GeForce Experience – программа, с помощью которой обновляются драйвера, делаются скриншоты и транслируется геймплей. Среди её преимуществ – автоматическая оптимизация с учётом характеристик компьютера. Для повышения качества изображения у производителя есть ещё одно решение – Nvidia G-Sync, но её поддерживают только специальные мониторы.

У AMD есть похожее программное обеспечение. Вместо GeForce Experience здесь – Radeon Adrenalin 2019 Edition для автоматического разгона и передачи потокового видео на другие устройства. Для оптимизации есть приложение Raptr, хотя по возможностям оно уступает решениям Nvidia. Синхронизацию FPS для карт AMD обеспечивает технология FreeSync, мониторы с поддержкой которой стоят намного дешевле аналогов с G-Sync.

С этим читают

В чем различия и почему они так называются?

Начнем с основ, процессора. CPU — это процессор ПК — «мозг», отвечающий за выполнение всех операций и контролирующий все, что происходит в системе.

С другой стороны, у нас есть GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР «процессор», который выделенные видеокарты и в отличие от процессоров, его набор инструкций и внутренних компонентов оптимизирован для графики , Хотя ЦП может выполнять большинство операций (не все) графического процессора и наоборот, поскольку они не оптимизированы для этого, производительность существенно ниже, поэтому они представляют собой два отдельных компонента.

Другими словами, процессор предназначен для общих операций, которые должен выполнять ПК, а графический процессор полностью предназначен для вычислений, связанных с графикой, которую мы видим на экране, таких как генерация сценариев, полигонов и т. Д. расчеты, они включают в себя различное оборудование внутри, и их набор инструкций также отличается.

Некоторые процессоры могут включать графический процессор в один и тот же кристалл, называемый iGPU , который является ничем иным, как встроенный графический процессор но это работает независимо. Таким образом, достигается то, что без необходимости в выделенной видеокарте мы можем просматривать контент на мониторе, хотя в этих случаях производительность довольно низкая из-за физических ограничений, которые они имеют.

Как вариант процессоров с iGPU, в 2011 г. AMD запустила концепцию APU, которая отличается от них тем, что интегрированное графическое оборудование не только значительно мощнее (фактически, AMD продает их как игровые устройства), но и имеет принципиальное отличие: HSA (Гетерогенный) архитектура .

Таким образом, разница между APU и CPU с iGPU заключается в том, что в APU вычислительные ядра (CPU) обмениваются данными напрямую с графическими ядрами (iGPU), имея возможность использовать одно и другое независимо от типа операций, которыми мы являемся. выступать в ПК постоянно. Короче говоря, APU имеет архитектуру HSA, и это упрощает количество шагов, которые необходимо выполнить для выполнения любой инструкции.

Если нам нужно сделать очень грубое и простое изложение того, что представляет собой каждый из этих терминов, мы бы сказали следующее:

• CPU: процессор, отвечающий за повседневную работу ПК.
• GPU: это графический процессор, отвечающий за все, что с этим связано.
• iGPU: это небольшой графический процессор, который встроен в тот же кристалл, что и процессор.
• APU: В системах AMD это процессор с iGPU, имеющий гетерогенную архитектуру для повышения производительности.

Производители видеокарт

Есть много компаний, изготавливающих разработанные nVidia и AMD графические подсистемы – они получают от разработчиков эталонную модель, потом изменяют под свой вкус и под свои технические возможности

Нормальное качество у продукции, например, у Asus, MSI, Gigabyte и Palit. Причем Asus и MSI здесь уверенно лидируют. А если случайно наткнетесь на безымянные – не вздумайте покупать их, несмотря на дешевизну: не может быть никакой гарантии их качества!

Непосредственный производитель видеокарт

Sabvendor – тот или иной производитель графических систем, выпускающий продукт под своей маркой. Он получает от разработчика образец карты, а затем, применяя данную технологию и графические чипы, немного изменяет дизайн и/или компоновку , параметры графической карты и выставляет на продажу под своиим брендом.

Лучшие низкопрофильные видеокарты: краткий обзор

Лучший низкопрофильный графический процессор для игр

Графическая карта MSI GeForce GTX 1650 4GT LP OC

Рейтинг редактора — 4.8/ 5

Наша лучшая низкопрофильная видеокарта; высокая производительность, приличное охлаждение и достаточная мощность, чтобы играть в некоторые из ваших любимых игр AAA, хотя и с ограниченным разрешением и графическими настройками.

MSI не новичок в предоставлении одних из лучших графических процессоров, которые может предложить рынок. Хотя это не самый мощный графический процессор, это одна из самых мощных низкопрофильных альтернатив. С 4 ГБ видеопамяти и хорошей тактовой частотой прямо из коробки этот графический процессор должен служить геймерам, создающим небольшой ПК с отличной игровой производительностью.

Надежный исполнитель с большой универсальностью

Gigabyte Geforce GTX 1050 Ti OC, 4 ГБ

Рейтинг редактора — 4.7/ 5

Нам не хватает только Gigabyte 1050Ti — отличного игрока, который обеспечивает стабильный FPS в менее интенсивных играх, таких как CS: GO и Rainbow Six Siege. Не так хорошо, как наш лучший выбор по охлаждению, но все же достаточно хорошо для нашего места, занявшего второе место.

Этот привлекательный низкопрофильный графический процессор обеспечивает внушительную тактовую частоту 1442 МГц. Имея только один вентилятор, он с трудом может поддерживать низкую температуру при большой нагрузке. При этом он по-прежнему обеспечивает хорошее универсальное использование для тех, кто хочет построить корпус малого форм-фактора.

Лучший универсальный низкопрофильный графический процессор

Gigabyte Geforce GTX 1050 OC, 2 ГБ

Рейтинг редактора — 4.7/ 5

Младший брат 1050 Ti, больше подходит для обычного пользователя, который также любит время от времени играть в игры. Получит приличный FPS в старых играх, но будет бороться с новыми предложениями — особенно в более требовательных играх конца 2010-х годов.

Несмотря на то, что этот низкий профиль не такой мощный, как TI, он по-прежнему обеспечивает приличную частоту кадров для менее интенсивных заголовков. Благодаря тому же решению для охлаждения с одним вентилятором, что и в приведенном выше выборе, эта карта обеспечивает хорошее охлаждение — только не такое хорошее, как конфигурация с двумя вентиляторами.

Лучший низкопрофильный графический процессор среднего уровня

EVGA GeForce GT 1030 SC 2 ГБ GDDR5

Рейтинг редактора — 4.5/ 5

Будь то бюджетная карта или высокопроизводительный графический процессор, EVGA всегда уделяет одинаковое внимание качеству сборки своих продуктов. Низкопрофильный 1030 ничем не отличается, предлагая все, что вы можете пожелать, в своей игровой сборке малого форм-фактора

Несмотря на то, что эта карта является наиболее эстетичной в этом руководстве и очень похожа на некоторые из последних эталонных карт AMD, она не самая мощная из предлагаемых. В то время как вы можете получить хорошую производительность в менее интенсивных играх, вы не будете набирать 144 кадра в секунду в Call Of Duty и подобных.

Лучший низкопрофильный графический процессор от AMD

MSI RX 560 4 ГБ LP OC

Рейтинг редактора — 4.5/ 5

Первый и лучший низкопрофильный графический процессор AMD — RX 560 LP. Эта карта на самом деле чрезвычайно привлекательна и может похвастаться одним из лучших дизайнов в этом руководстве. Хотя эта карта была воплощена в жизнь до появления AMD GPU, она по-прежнему обеспечивает хорошую производительность — даже в некоторых играх AAA.

RX 560 с конфигурацией с двумя вентиляторами — лучший из всех, представленных в команде Red. Качество сборки отличное, а температура всегда поддерживается на оптимальном уровне. Для тех, кто хочет хранить все свои компоненты в доме AMD, это то, что нужно.

Лучший бюджетный низкопрофильный графический процессор от AMD

MSI AMD Radeon RX 460 4GT LP 4 ГБ GDDR5

Рейтинг редактора — 4.3/ 5

И последнее, но не менее важное, это MSI RX 460 — бюджетное предложение, которое ставит галочки во многих правильных пунктах для обычного игрока / пользователя. Конфигурация с двумя вентиляторами обеспечивает отличное охлаждение даже при большой нагрузке

Качество сборки этой карты не так хорошо, как у RX 560, и не так хорошо, как другие варианты Nvidia в этом руководстве. Однако при нынешней цене это одна из самых экономичных низкопрофильных карт в этом руководстве.

NVIDIA GPU и сравнение GPU и CPU

Облачные вычисления кардинально изменили все отрасли промышленности, демократизировав дата-центры и полностью изменив принципы работы предприятий. Самые важные активы компании теперь хранятся в облаке выбранного вами провайдера. Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из имеющихся данных, требуется подходящее высокопроизводительное вычислительное решение.

ПО NVIDIA Deep Learning создано для обеспечения максимальной производительности на самых быстрых в мире GPU и содержит оптимизированные фреймворки глубокого обучения, библиотеки, драйверы и ОС.Это унифицированное ПО работает на различных вычислительных платформах, начиная от видеокарт TITAN X и GeForce GTX 1080Ti и заканчивая системами DGX и облаком, и доступно круглосуточно.

Облачные вычисления на GPU также доступны по запросу на всех основных облачных платформах.

КАК ПРИЛОЖЕНИЯ ПОЛУЧАЮТ УСКОРЕНИЕ НА GPU

GPU обрабатывает части приложения, требующие большой вычислительной мощности, при этом остальная часть приложения выполняется на CPU. С точки зрения пользователя, приложение просто работает значительно быстрее.

Простой способ понять разницу между GPU и CPU — сравнить то, как они выполняют задачи. CPU состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных, в то время как GPU имеет тысячи более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для выполнения нескольких задач одновременно.

GPU состоит из тысячи ядер для эффективной обработки параллельных задач

Посмотрите видеоролик ниже, что сравнить GPU и CPU

Видео: «Разрушители легенд наглядно показывают мощь вычислений GPU против CPU» (01:34)

Более 400 приложений,—включая 9 из 10 ведущих HPC-приложений, уже получили ускорение на GPU, благодаря чему все пользователи графических процессоров могут добиться значительно повышения производительности для своих задач. Посмотрите в нашем каталоге приложений, имеет ли приложение, с которым вы работаете, GPU ускорение (PDF 1,9 MБ).

• Использовать GPU-оптимизированные библиотеки
• Добавить директивы или «подсказки» компилятору для автоматического распараллеливания вашего кода
• Использовать расширения для языков программирования, которые вы уже знаете, например, C и Fortran

Узнать, как использовать GPU с моделью параллельного программирования CUDA, очень легко.

Бесплатные онлайн занятия и ресурсы для разработчиков доступны на CUDA Zone.

ЗАЙДИТЕ НА CUDA ZONE

От: admin

Эта тема закрыта для публикации ответов.