Технология Nvidia CUDA (L
Методически указания за лабораторната работа "Технология Nvidia CUDA" за курса "Организация на компютри и системи"
Съставител: доц. Андреев А.Е., Шаповалов О.В. Волгоградски държавен технически университет.
Съдържанието на ръководството (без снимки):
Списък на NVIDIA CUDA
Има още едно ниво, дори по-високо - две библиотеки:
CUBLAS - вариант CUDA на BLAS (Основни подпрограми за линейна алгебра), предназначен за изчисляване на линейни алгебрични проблеми и използване на директен достъп до GPU ресурси;
CUFFT - CUDA версия на библиотеката Fast Fourier Transform за изчисляване на Fast Fourier Transform, която се използва широко при обработката на сигнали. Поддържат се следните типове трансформация: сложен комплекс (C2C), реален комплекс (R2C) и сложен реален (C2R).
Писане на програми CUDA
При изпълнение на програма централният процесор изпълнява своите части от кода, а GPU изпълнява CUDA кода с най-тежките паралелни изчисления. Тази част, посветена на GPU, се нарича ядро. Ядрото определя операциите, които ще бъдат извършени върху данните.
По този начин CUDA използва паралелен изчислителен модел, където всеки от SIMD процесорите изпълнява една и съща инструкция на различни елементи от данни паралелно. GPU е изчислително устройство (устройство) за централен процесор (хост), което има собствена памет и паралелно обработва голям брой нишки. Ядрото е функция за GPU, която се изпълнява от нишки. Видеочипът се различава от процесора по това, че може да обработва едновременно стотици хиляди нишки, което обикновено е за графики, които са добре паралелизирани.