Описание тега gpgpu

GPGPU - это аббревиатура области компьютерных наук, известная как "универсальные вычисления на графическом процессоре (GPU)". Двумя крупнейшими производителями графических процессоров являются NVIDIA и AMD, хотя Intel недавно двигалась в этом направлении, выпустив APU Haswell. Есть две популярные платформы для GPGPU - CUDA от NVidia, которая поддерживается только на собственном оборудовании, и OpenCL, разработанная Khronos Group.. Последний представляет собой консорциум, в который входят все AMD, NVidia, Intel, Apple и другие, но стандарт OpenCL поддерживается только NVidia без особого энтузиазма, что частично отражает соперничество между производителями графических процессоров в соперничестве сред программирования.

Привлекательность использования графических процессоров для других задач во многом связана с возможностями параллельной обработки многих современных видеокарт. На некоторых картах могут быть тысячи потоков, обрабатывающих похожие данные с невероятной скоростью.

В прошлом процессоры сначала эмулировали многопоточность / множественные потоки данных посредством интерполяции задач обработки. Со временем мы получили несколько ядер с несколькими потоками. Теперь видеокарты содержат несколько графических процессоров, на которых размещается гораздо больше потоков или потоков, чем на многих процессорах, и чрезвычайно быстрая память, интегрированная вместе. Такое огромное увеличение количества выполняемых потоков достигается благодаря технологии SIMD, которая расшифровывается как Single Instruction Multiple Data. Это делает среду уникально подходящей для тяжелых вычислительных нагрузок, которые могут подвергаться распараллеливанию. Кроме того, этот метод также отмечает одно из основных различий между графическими процессорами и процессорами, поскольку они лучше всего справляются с тем, для чего были разработаны.

Дополнительная информация на http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU.