Вычисления общего назначения на графических процессорах

• Основы графических процессоров

  • Графические процессоры (GPU) предназначены для обработки изображений и видео. 
  • GPU имеют специализированные вычислительные ядра для ускорения операций, связанных с графикой. 
  • Они используют параллельные вычисления для обработки данных, что повышает производительность. 

• Архитектура и функции GPU

  • GPU состоят из множества вычислительных блоков, называемых потоковыми мультипроцессорами (SM). 
  • SM выполняют операции с данными, используя специализированные инструкции. 
  • GPU поддерживают различные типы памяти, включая текстурную память и унифицированную память. 

• Вычислительные ядра и управление потоком

  • Ядра GPU могут быть настроены для выполнения определенных операций, таких как матричная алгебра или обработка изображений. 
  • Управление потоком в GPU включает условное ветвление и другие методы, которые не были доступны в процессорах. 

• Методы графического процессора

  • GPU используют операции сопоставления, уменьшения, фильтрации, сканирования и другие для обработки данных. 
  • Разброс и сбор данных являются важными операциями, которые могут быть реализованы с помощью специализированных инструкций. 

• Структуры данных и приложения

  • GPU поддерживают различные структуры данных, включая плотные массивы и адаптивные структуры. 
  • Они используются в широком спектре приложений, включая моделирование, обработку изображений и машинное обучение. 

• Производительность и сертификация

  • Производительность GPU зависит от конфигурации системы и поддерживаемых функций. 
  • Nvidia рекомендует определенные графические процессоры для конкретных приложений. 

• Дополнительные ресурсы

  • Статья содержит ссылки на другие ресурсы, такие как ускорители искусственного интеллекта и процессоры глубокого обучения. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.