Использование параллельных вычислений для графических процессоров с использованием технологий Nvidia Cuda
Определение сущности технологии Cuda, как программно-аппаратной архитектуры Nvidia, основанной на расширении языка программирования C. Изучение ее основных характеристик: оптимизированного обмена данными, поддержки 32- 64-битных операционных систем.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Информатика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | incognito |
| Дата добавления | 02.07.2014 |
| Размер файла | 340,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Сравнение центрального и графического процессора компьютера в параллельных расчётах. Пример применения технологии CUDA для неграфических вычислений. Вычисление интеграла и сложение векторов. Технические характеристики ПК, применяемого для вычислений.
курсовая работа [735,9 K], добавлен 12.07.2015Программно-аппаратный комплекс производства компании Nvidia. Код для сложения векторов, представленный в CUDA. Вычислительная схема СPU с несколькими ядрами SMP. Выделение памяти на видеокарте. Проведение синхронизации работы основной и GPU программ.
презентация [392,5 K], добавлен 14.12.2013Загальна термінологія CUDA. Структура NVIDIA CUDA, особливості створення, принципи оптимізації програм. Проблеми CUDA. Основні поняття і модель програмування, демонстрація технології CUDA на прикладі підрахунку CRC32-коду. Мінімальні вимоги до програми.
курсовая работа [4,5 M], добавлен 14.05.2012Еволюція GPU та поява GPGPU. OpenCL – відкритий стандарт для паралельного програмування гетерогенних систем. Сутність та особливості технології Nvidia CUDA. Програмно-апаратна платформа CUDA. Програмування за допомогою CUDA SDK. Огляд архітектури Fermi.
курсовая работа [3,0 M], добавлен 09.06.2012История развития графических адаптеров и их характеристики. Конкуренция изготовителей ATI и NVIDIA как "двигатель прогресса" графических адаптеров. Обзор основных моделей: ATI Radeon, Nvidia GeForce FX. Критерии выбора графических адаптеров при покупке.
реферат [134,7 K], добавлен 14.11.2013Преимущества архитектуры CUDA по сравнению с традиционным подходом к организации вычислений общего назначения посредством возможностей графических API. Создание CUDA проекта. Код программы расчёта числа PI и суммирования вектора CPU, ее технический вывод.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 12.12.2012Понятие и особенности организации технологии CUDA, принципы реализации алгоритма с его помощью. Генерация случайных чисел. Оценка производительности исследуемой технологии, специфика построения графических программ на основе, преимущества использования.
контрольная работа [102,7 K], добавлен 25.12.2014История видеокарт, их назначение и устройство. Принципы обеспечения работы графического адаптера. Характеристики и интерфейс видеокарт. Сравнительный анализ аналогов производства компаний NVIDIA GeForce и AMD Radeon. Направления их совершенствования.
контрольная работа [295,6 K], добавлен 04.12.2014Изучение особенностей операционной системы, набора программ, контролирующих работу прикладных программ и системных приложений. Описания архитектуры и программного обеспечения современных операционных систем. Достоинства языка программирования Ассемблер.
презентация [1,3 M], добавлен 22.04.2014Знакомство с историей развития многопроцессорных комплексов и параллельных вычислений. Персональные компьютеры как распространенные однопроцессорные системы на платформе Intel или AMD, работающие под управлением однопользовательских операционных систем.
презентация [1,1 M], добавлен 22.02.2016