Добавить работы Отмеченные0
Работа успешно отмечена.

Отмеченные работы

Просмотренные0

Просмотренные работы

Корзина0
Работа успешно добавлена в корзину.

Корзина

Регистрация

интернет библиотека
Atlants.lv библиотека
4,99 € В корзину
Добавить в список желаний
Хочешь дешевле?
Идентификатор:478155
 
Автор:
Оценка:
Опубликованно: 30.12.2020.
Язык: Латышский
Уровень: Университет
Литературный список: Нет
Ссылки: Не использованы
Рассмотреный период: 2016–2020 гг.
Содержание
Nr. Название главы  Стр.
1.  Ievads paralēlajā skaitļošanā    3
1.1.  Paralēlas datorarhitektūras pamati    4
1.2.  Paralēlas datorprogrammatūras risinājumi un metodes    5
2.  CUDA    6
2.1.  CUDA programmēšanas iespējas    7
2.2.  CUDA priekšrocības    9
3.  OpenCL    9
3.1.  Atmiņas hierarhija    11
4.  CUDA VS OpenCL    11
4.1.  Aparatūra un operētājsistēmu atbalsts    11
4.2.  Programmatūra un programmēšanas modelis    12
4.3.  CUDA raksturiezīmes un ierobežojumi    13
  Raksturiezīmes    13
  Ierobežojumi    14
4.4.  OpenCL raksturiezīmes un ierobežojumi    14
  Raksturiezīmes    14
  Ierobežojumi    15
4.5.  Veiktspējas salīdzinājums    15
4.6.  CUDA vs OpenCL priekš izstrādātāja    16
4.7.  Lietojumprogrammas priekš CUDA un OpenCL    17
4.8.  Nākotnes tendences    18
  Secinājumi    20
Фрагмент работы

Secinājumi
Ir diezgan skaidrs, ka GPGPU ir solis pareizajā virzienā visiem profesionālajiem lietotājiem. Ja to atbalsta, lietotnēm tiek nodrošinātas milzīgas veiktspējas priekšrocības, jo īpaši tad, ja tās nodarbojas ar attēlu un video apstrādi.
Pašlaik CUDA un OpenCL ir galvenās GPGPU struktūras. CUDA ir slēgta Nvidia struktūra, tā netiek atbalstīta tik daudzos lietojumos kā OpenCL (atbalsts tomēr joprojām ir plašs), bet tur, kur tas ir integrēts ir pieejams augstākās kvalitātes Nvidia atbalsts, kas nodrošina nepārspējamu veiktspēju.
OpenCL ir atvērtā pirmkoda rīks, un to atbalsta vairāk lietojumprogrammu nekā CUDA, bet tomēr atbalsts bieži vien ir nepietiekams, un tas pašlaik nenodrošina tādus pašus veiktspējas uzlabojumus, kādi ir pieejami CUDA infrastruktūrai.
Manuprāt, Nvidia GPUs (īpaši jaunāke) parasti ir labākā izvēle lietotājiem. Nvidia grafiskais procesors ir veidots ar CUDA atbalstu, kā arī ar spēcīgu OpenCL veiktspēju, kad CUDA netiek atbalstīta.
Vienīgā situācija, kad varētu ieteikt AMD GPU profesionāļiem, ir tad, ja viņi izmanto tikai programmas, kas atbalsta OpenCL un kurām nav CUDA opcijas.
Šķiet, ka CUDA ir labāka izvēle lietojumprogrammām, kur ir svarīgi sasniegt pēc iespējas augstāku veiktspēju, pretējā gadījumā izvēle starp CUDA un OpenCL var tikt izdarīta, apsverot tādus faktorus kā iepriekšēja pieredze ar sistēmu vai pieejamie izstrādes rīki mērķa GPU aparatūrai.

Коментарий автора
Загрузить больше похожих работ

Atlants

Выбери способ авторизации

Э-почта + пароль

Э-почта + пароль

Неправильный адрес э-почты или пароль!
Войти

Забыл пароль?

Draugiem.pase
Facebook

Не зарегистрировался?

Зарегистрируйся и получи бесплатно!

Для того, чтобы получить бесплатные материалы с сайта Atlants.lv, необходимо зарегистрироваться. Это просто и займет всего несколько секунд.

Если ты уже зарегистрировался, то просто и сможешь скачивать бесплатные материалы.

Отменить Регистрация