Библиографическое описание:Возможности использования видеокарт для расчетов и их преимущества перед классическими процессорами : доклад, тезисы доклада / А. В. Ветошкин, С. Н. Баранов. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // ИТ. Наука. креатив : Материалы VI Всероссийской конференции, в рамках I Международного форума / Системы управления, информационные технологии и математическое моделирование (2024 ; 14.05 - 16.05 ; Омск). - Москва, 2024. - С. 377-380. - ISBN 9785001294450.
Аннотация:В недавнее время был достигнут лимит максимальной производительности отдельных процессорных ядер. Были достигнуты технические и физические лимиты, преодолеть которые нету физической или практической возможности. Распараллеливание может улучшить производительность в некоторых задачах, но добиться высокой параллельности, используя классические процессоры для вычислений, очень сложно. Выходом из этой ситуации может быть совместное использование GPU (Графических процессорных устройств) и CPU (Центральных процессорных устройств) для лучшего распараллеливания некоторых задач. Лучше всего для этого использовать видеокарты Nvidia, так как они имеют программно-аппаратную архитектуру CUDA, удобную для использования программистами, не знакомыми с параллельным программированием.
Today, increase in the performance of individual processor cores can't directly lead to a significant increase in computational speed anymore. Problem arises both from physical and mechanical limitations. Parallelization can improve performance in some tasks, but achieving high parallelism using classical processors for computing is very difficult. A way to solve this situation may be the use of GPUs (Graphics processing Units) and CPUs (Central Processing Units) together to better parallelize some tasks. Nvidia graphics cards are best suited for this, as they have CUDA hardware-software architecture, that is convenient for use by programmers, that are not familiar with parallel programming.
