WikiSort.ru - Не сортированное

Эта страница требует существенной переработки. Возможно, её необходимо викифицировать, дополнить или переписать. Пояснение причин и обсуждение — на странице Википедия:К улучшению/20 мая 2018.

GPGPU (также GPGP, GP²U, англ. General-purpose computing on graphics processing units, неспециализированные вычисления на графических процессорах) — техника использования графического процессора видеокарты, предназначенного для компьютерной графики, чтобы выполнять расчёты в приложениях для общих вычислений, которые обычно проводит центральный процессор. Это стало возможным благодаря добавлению программируемых шейдерных блоков и более высокой арифметической точности растровых конвейеров, что позволяет разработчикам ПО использовать потоковые процессоры для обработки не-графических данных.

Реализации

• CUDA — технология GPGPU, позволяющая программистам реализовывать на языке программирования Си (а также C++/C# и Fortran) алгоритмы, выполнимые на графических процессорах ускорителей GeForce восьмого поколения и новее (GeForce 8 Series, GeForce 9 Series, GeForce 200 Series, GeForce 300 Series, GeForce 400 Series, GeForce 500 Series, GeForce 600 Series, GeForce 700 Series), Nvidia Quadro и Nvidia Tesla компании Nvidia. Технология CUDA разработана компанией Nvidia.
• DirectCompute — вычислительный шейдер (англ. Compute Shader).
• OpenCL является языком программирования задач, связанных с параллельными вычислениями на различных графических и центральных процессорах.
• AMD FireStream — технология GPGPU, позволяющая программистам реализовывать алгоритмы, выполнимые на графических процессорах ускорителей ATI.
• OpenACC (группа 4 производителей)
• C++ AMP (Microsoft)

См. также

• Параллельные вычислительные системы
• SIMD

Примечания

Литература

• Embedded Computer Vision (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition) / Branislav Kisacanin, Shuvra S. Bhattacharyya, Sek Chai. — Springer, 2010. — P. 17—18. — 284 p. — ISBN 978-1849967761.
• Hyesoon Kim, Richard Vuduc, Sara Baghsorkhi. Performance Analysis and Tuning for General Purpose Graphics Processing Units (GPGPU). — Morgan & Claypool Publishers, 2012. — 96 p. — ISBN 978-1-60845-954-4.

Ссылки

• Официальная страница технологии AMD FireStream
• Официальная страница технологии NVIDIA CUDA
• Использование видеокарт для вычислений

Для улучшения этой статьи желательно: Проставив сноски, внести более точные указания на источники. Добавить иллюстрации.

В другом языковом разделе есть более полная статья General-purpose computing on graphics processing units (англ.). Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода. При этом, для соблюдения правил атрибуции, следует установить шаблон {{переведённая статья}} на страницу обсуждения, либо указать ссылку на статью-источник в комментарии к правке.

Это заготовка статьи об аппаратном обеспечении. Вы можете помочь проекту, дополнив её.