Графический ускоритель GeForce GTX 280 и CUDA

Технология nVidia CUDA — это среда разработки на Си, которая дает возможность создателям и программистам чиркать программу
для решения трудных вычислительных задач за меньшее промежуток времени благодаря тому многоядерной вычислительной мощности графических процессоров.
Легче говоря, графическая подсистема персонального компьютера с помощей CUDA быть может принята на вооружение, как вычислительная.

Видеочип GT200 разрабатывался с прицелом на его энергичное применение в вычислительных дилеммах с помощью технологии CUDA. В следующим образом нарекаемом расчетном режиме, еще один видеочип вполне можно представить как программируемый мультипроцессор с 240 вычислительными ядрами, вмонтированной памятью, вероятностью беспричинной записи и чтения и гигабайтом удаленной памяти с огромный ПСП. Как говорят в NVIDIA, в таковом режиме GeForce GTX 280 трансформирует банальный ПК в не большой суперкомпьютер, обеспечивающий скорость почти не в терафлоп, что может быть полезно для бесчисленных прикладных и научных задач.

Несколько основных факторов проделывают GeForce GTX 200 высоким параллельным процессором. В первую очередь, это CUDA. Все же главнейшей приватью параллельных исчислений все время представляет собой программу. А CUDA — это обыкновенной и могучий метод для переноса исчислений с CPU на GPU. И еще самый лучший важно, что GT200 проектировался специально с учетом его использования для неграфических исчислений, в него добавили данные возможности, как общая память и поддержка исчислений двойной точности.

В результате, GeForce GTX 280, со своими 240 ядрами, работающими на частоте 1.3 ГГц, представляет собой 1-м из самых мощнейших процессоров по вычислениям с плавающей крапинкой. В данном для него может помочь и высочайшая пропускная способность доступа к памяти, которая обеспечивается 512-битной покрышкой обмена с локальной памятью и быстрая GDDR3 видеопамять.

Довольно огромное количество больше всего строгих задач имеют все шансы быть перенесены с CPU на GPU с помощью CUDA, и при всем при этом получить прирост производительности при перенесение части расчетов на видеочип. На картинке предъявлены образцы применения CUDA в настоящих дилеммах, приведены цифры, демонстрирующие кратность прироста производительности GPU сравнивая с CPU. 

Обеспечиваемые графические ускорители

Nvidia GeForce

GeForce GTX 295 GeForce GTX 285 GeForce GTX 280 GeForce GTX 260 GeForce 9800 GX2 GeForce 9800 GTX+ GeForce 9800 GTX GeForce 9800 GT GeForce 9600 GT GeForce 9600 GSO GeForce 9500 GT GeForce 9200M GS GeForce 8800 Ultra GeForce 8800 GTX GeForce 8800 GTS GeForce 8600 GTS GeForce 8800 GT GeForce 8800 GS GeForce 8600 GT GeForce 8500 GT GeForce 8400 GS GeForce 8800M GTX GeForce 8800M GTS GeForce 8700M GT GeForce 8600M GT GeForce 8600M GS GeForce 8400M GT GeForce 8400M GS

GeForce 8400M G

Nvidia Quadro

Quadro FX 5800

Quadro FX 5600 Quadro FX 4800 Quadro FX 4600 Quadro FX 3700 Quadro FX 1700 Quadro FX 570 Quadro FX 370 Quadro NVS 130M Quadro NVS 135M Quadro NVS 140M Quadro NVS 290 Quadro NVS 320M Quadro
FX 1600M Quadro FX 570M Quadro FX 360M Quadro Plex 2100 D4 Quadro Plex 2200 D2 Quadro Plex 2100 S4

Quadro Plex 2200 S4

 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *