图形处理器通用计算
Multi tool useClash Royale CLAN TAG #URR8PPP 图形处理单元上的通用计算 (英语:General-purpose computing on graphics processing units ,簡稱GPGPU 或GP²U),是利用处理图形任务的图形处理器来計算原本由中央处理器处理的通用计算任务。这些通用计算任务通常与图形处理没有任何关系。由于现代图形处理器有强大的并行处理能力和可编程流水线,令图形处理器也可以处理非图形数据。特别是在面对单指令流多数据流(SIMD)且数据处理的运算量远大于数据调度和传输的需要时,通用圖形處理器在性能上大大超越了传统的中央处理器应用程序。
目录 1 GPU技術大會 2 參見 3 參考文獻 4 外部連結 GPU技術大會 2011年的亞洲GPU技術大會在北京舉行,會上的GPGPU專題演講等還提供在線重溫。
NVIDIA準備每年都舉行GPU技術大會,以供GPGPU開發人員共同分享的機會。[1]
參見 OpenCL CUDA PhysX FireStreamDirectCompute C++ AMP 至强融核 參考文獻 ^ GPU Technology Conference 外部連結 3分鐘Keyword─GPGPU(繁体中文) GPGPU應用與技術平台 可製造性與計算架構之間的勝負(繁体中文) GPGPU::数学基础教程(简体中文) 开源GPU社区(简体中文) GPU加速計算功能應用 - 上海汽車集團使用GPGPU汽車設計模擬的應用實例 (MP4視頻)并行计算
概论 分布式计算 并行计算 大规模并行处理机 雲端運算 高性能计算 多元處理 大規模多核心處理器 GPGPU 计算机网络 Systolic array 层级 多线程 时间 同时多线程(SMT)投机 (SpMT)抢占式 协作 集群多线程(CMT)硬件侦测 理论 PRAM模型 并行算法分析 阿姆达尔定律 Gustafson's law Cost efficiency Karp–Flatt metric 减速 加速比 元素 协调 多元處理 内存一致性 快取一致性 高速缓存失效 屏障 同步 应用程序检查点 编程 硬件 費林分類法單指令流單數據流 单指令流多数据流 单指令多线程 (SIMT)多指令流單數據流 多指令流多数据流 数据流架构 指令管線化 超純量 并行向量处理机 多处理器内存 大规模并行处理机 计算机集群 网格计算 API Ateji PX Boost.Thread Charm++ Cilk Coarray Fortran CUDA Dryad C++ AMP Global Arrays MPI OpenMP OpenCL HMPP开放标准 OpenACC TPL PLINQ 并行虚拟机 (PVM)POSIX线程 RaftLib UPC TBB 问题 软件闭锁 可扩展性 競爭危害 死锁 活锁 饥饿 确定性算法 并行变慢 分類:并行计算 維基共享資源中有關图形处理器通用计算的多媒體資源
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