GPU вычисления. Серверное решение: NVidia Tesla K20X/K20
Вычисление на GPU: общая характеристика и принципы работы. Графические процессоры Tesla. Платформа параллельных вычислений CUDA. Сравнение графических ускорителей Tesla, основанных на новых архитектурах Kepler и Fermi. Архитектура SMX процессоров.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.10.2017 |
| Размер файла | 2,4 M |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Еволюція 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 09.06.2012Сравнение 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 12.07.2015Преимущества 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 12.12.2012История 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 14.11.2013Процессоры AMD Athlon 64X2, их параметры и характеристики, возможности разгона. Двухъядерные процессоры Intel и их особенности, совместимость новых процессоров с материнскими платами. Методика, последовательность и результаты тестирования процессоров.
статья [31,6 K], добавлен 03.05.2010Загальна 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 14.05.2012История и перспективы развития производства процессоров компьютеров. Основы работы центрального процессора. Характеристика многоядерных процессоров. Ведущие производители: Intel и AMD, их планы по выпуску новых процессоров. Советы по выбору CPU.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 03.11.2011Программно-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 14.12.2013Математическая основа параллельных вычислений. Свойства Parallel Computing Toolbox. Разработка параллельных приложений в Matlab. Примеры программирования параллельных задач. Вычисление определенного интеграла. Последовательное и параллельное перемножение.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 15.12.2010Принцип работы ядра процессора, типы архитектур ядер операционных систем. Сокет(Socket), кэш-память, контроллер ОЗУ, северный мост. Внутренняя архитектура процессоров Intel и AMD: расшифровка названий, технологии процессоров, сравнение производительности.
реферат [214,9 K], добавлен 05.05.2014