پردازش عمومی روی پردازنده های گرافیکی

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 719

This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

COMPUTER01_018

تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1394

Abstract:

پردازنده ی گرافیکی یک نیروی عظیم محاسباتی است. قدرت پردازشی این پردازنده حاصل معماری ویژه ی آن است که برای دستیابی به حداکثر کارایی روی وظایف بسیار موازی گرافیک کامپیوتری سنتی توسعه یافته است. اما بهره برداری از این توان بالقوه ی پردازشی برای محاسبات عمومی، منوط به شناخت مشخصات بنیادین سخت افزاری- نرم افزاری این پردازنده ها و ناتوانی های ذاتی برخاسته از این طراحی منحصر به فرد است. به علاوه، لازمست کارکردهای مناسب آن ها در کنار نقاط ضعف و قوت شان در مقایسه با پردازنده های سنتی نیز مدنظر قرار داده شود. هدف از این مقاله، مروری بر معماری، ساختار پردازشی و نیز قابلیت های این پردازنده ها برای اجرای موازی محاسبات عمومی است. چالش های پیش رو و برخی راه کارهای ارائه شده نیز از دیگر موضوعاتی است که طی این مقاله بدان ها پرداخته می شود.

Keywords:

پردازنده گرافیکی , پردازش عمومی بر بستر پردازنده گرافیکی , پردازش موازی , پردازش با کارایی بالا , کودا

Authors

فاطمه ناظمی جنابی

دانشگاه پیام نور واحد تهران شمیرانات

حمیدرضا حمیدی

دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Software and Concurrency Revolution. Sutter, Herb and Larus, James. 7, ...
  • Kirk, David B. and Hwu, Wen-mei W. Programming Massively Parallel ...
  • The GPU Computing Era. Nickolls, John and Dally, William J. ...
  • Debunking the 100X GPU v, CPU Myth: An Evaluation of ...
  • A Survey of genera I-purpose computation on graphics hardware. Owens, ...
  • Rise of the Graphics Processor. Blythe, David. 2008. Proceedings of ...
  • GPU Computing. Owens, John D., et al. 2008. Proceedings of ...
  • GPGPU. General- Purpose computation on Graphics Processing Units. [Online] http ...
  • NVIDIA. NVIDIA Developer Zone. [Online] https : /developer. nvidia. co ...
  • An in-depth look at computer performance growth. Ekman, Magnus, Warg, ...
  • Introduction o GPGPU, a hardware and software background. de Verdiere, ...
  • Graphics processing unit (GPU) programming strategies and trends in GPU ...
  • Owens, John. Streaming architectures and technology trends. [book auth.] Matt ...
  • Wei, Li-Yi. A Crash Course _ Programmable Graphics Hardware. Microsoft ...
  • Cozzi, Patrick. The Graphics Pipeline. s.l. : University of Pennsylvania, ...
  • Anderson, Derek and Luke, Robert. Speed-up of Algorithms With Graphics ...
  • Introduction. [book auth.] Randima Fernando and Mark J. Kilgard. The ...
  • Harris, Mark. Mapping computational concepts to GPUs. [book auth.] Matt ...
  • Lefohn, Aaron E. GPU Data Formatting and Addressing. 2)4. http ...
  • Harris, Mark and Buck, Ian. GPU Flow-Control Idioms. [book auth.] ...
  • Lefohn, Aaron, Kniss, Joe and Owens, John. Implementing efficient parallel ...
  • Brook for GPUs: Stream computing on graphics hardware. Buck, Ian, ...
  • Glift: Generic, efficicent, random-access GPU data structures. Lefohn, Aaron E., ...
  • NVIDIA Corporation. OpenCL- NVIDIA Developer Zone. [Online] www .nvidia. com/opencl. ...
  • HPC Challenge Benchmack. [Online] http ://icl.cs .utk.edu/hpcc/. ...
  • Asanovic, Krste, et al. The Landscape of Parallel Computing Research: ...
  • Stratton, John A., et al. Parboil: A Revised Benchmark Suite ...
  • A Cha racterization of the Rodinia Benchmark Suite with Comparison ...
  • The Scalable He terOgeneous Computing (SHOC) Benchmark Suite. Danalis, Anthony, ...
  • Believe it or not!: mult-core CPUs can match GPU performance ...
  • Keane, A. "GPUs are only up to 14 times faster ...
  • Where is the Data? Why You Cannot Debate CPU vs. ...
  • NVIDIA Corporation. Popular GPU -Accelerated Applications. [Online] 2012. [Cited: may ...
  • Farber, Rob. Cuda Application Design and Development. s.l. : Morgan ...
  • NVIDIA Corporation. GPU Accelerated Applications. NVIDIA. [Online] 2014. http : ...
  • Boyer, Michael, Skadron, Kevin and Weimer, Westley. Automated Dynamic Analysis ...
  • A performance prediction model for the CUDA GPGPU platform. Kothapalli, ...
  • A Performance Analysis Framework for Identifying Potential Benefits in GPGPU ...
  • GPUs and the Future of Parallel Computing. Keckler, Stephen W., ...
  • نمایش کامل مراجع