Pievienot darbus Atzīmētie0
Darbs ir veiksmīgi atzīmēts!

Atzīmētie darbi

Skatītie0

Skatītie darbi

Grozs0
Darbs ir sekmīgi pievienots grozam!

Grozs

Reģistrēties

interneta bibliotēka
Atlants.lv bibliotēka
Akcijas un īpašie piedāvājumi 2 Atvērt
4,99 € Ielikt grozā
Gribi lētāk?
Identifikators:478155
 
Autors:
Vērtējums:
Publicēts: 30.12.2020.
Valoda: Latviešu
Līmenis: Augstskolas
Literatūras saraksts: Nav
Atsauces: Nav
Laikposms: 2016. - 2020. g.
SatursAizvērt
Nr. Sadaļas nosaukums  Lpp.
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
Darba fragmentsAizvērt

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.

Autora komentārsAtvērt
Parādīt vairāk līdzīgos ...

Atlants

Izvēlies autorizēšanās veidu

E-pasts + parole

E-pasts + parole

Norādīta nepareiza e-pasta adrese vai parole!
Ienākt

Aizmirsi paroli?

Draugiem.pase
Facebook

Neesi reģistrējies?

Reģistrējies un saņem bez maksas!

Lai saņemtu bezmaksas darbus no Atlants.lv, ir nepieciešams reģistrēties. Tas ir vienkārši un aizņems vien dažas sekundes.

Ja Tu jau esi reģistrējies, vari vienkārši un varēsi saņemt bezmaksas darbus.

Atcelt Reģistrēties