GPU'larda Stream İşlemcilerin Önemi Nedir?

Yeni video kartlarının çoğunda, grafik işlem birimlerine yerleşik akış işlemcileri bulunur. GPU, anakarta veya merkezi işlem ünitesinin içine de yerleştirilebilir. Akış işleme, donanım ve yazılım paralel işlemeyi basitleştiren bir programlama tekniğidir. GPU'daki akış işlemcileri, geleneksel grafik oluşturma görevlerinin çoğunu idare eder veya alternatif olarak daha genel amaçlı numara sıkma için programlanabilir.

Uygulamalar

Akış işlemcileri, görüntü, video ve sinyal işleme gibi geleneksel GPU odaklı görevler için çok uygundur. Bununla birlikte, genel işlemlerde ve bilimsel sayı işlemelerinde GPU'daki akış işlemcilerinden faydalanmak giderek daha yaygın hale geliyor. Akarsu işleme teknikleri ışın izleme, hesaplamalı akışkanlar dinamiği, hava durumu modellemesi ve protein katlanması hesaplamaları için iyi çalışır. Büyük vektör işlemleri ve yüksek verimli hesaplamalar gerektiren uygulamalar, geleneksel CPU sayısının sıkıştırılmasına karşı büyük kazanımlar görüyor. Genel amaçlı uygulamalar hız iyileştirmeleri görmeyebilir.

Tarihçe

Geleneksel CPU'lar, tek bir hafıza konumunda depolanan veriler üzerinde çalışan tek bir komut akışını çalıştıran tek bir işlemci olarak çalıştı. Bu yapı "tek komut, tek veri" olarak adlandırılır. Aynı anda birden fazla veri bölgesinde işlem yapılmasını sağlamak için işlenmesi gereken veri miktarının artmasıyla başa çıkmak için paralel teknikler geliştirilmiştir. Dere işleme, bu gelişmelerin, önceki teknolojilerde bulunan gerçek dünyadaki bazı uygulamalarını kolaylaştıran bir dalıdır.

hususlar

Akış işleme kullanmak isteyen uygulamalar, teknolojiden etkin bir şekilde yararlanmak için baştan tasarlanmalıdır. Tüm programlar fayda sağlamayacak ve çoğu genel amaçlı iş başvurusu, çok özel programlardan veya geliştirme tekniklerinden elde edilen büyük kazanımlara karşı hızlanma ile sınırlı kalmayacak. Akış işleme, paralel yürütme modeline uyan yüksek hesaplama yoğunluğu gerektiren programlar için uygundur.

Diğer Performans Ölçümleri

Akış işlemcisi sayısı (ve hızları) GPU performansı için tek önemli ölçüm değildir. Farklı GPU'lar, GPU'nun kendisi, bellek ve işlemciler arasında değişen saat hızlarına sahiptir. Ayrıca, bu ayrı bileşenler arasında farklı mimari ve bant genişliği kısıtlamaları vardır. Bunların hepsi bir arada GPU’nun etkin performansını bir bütün olarak belirler. İncelemeler ve kıyaslamalar, GPU'nun diğer karşılaştırılabilir birimlere kıyasla toplam performansını değerlendirmenin en iyi yoludur.

Tavsiye

Toplu Plan Belirleme Yöntemleri
2019
İşletme Sahipleri Birliğine Nasıl Katılabilirsiniz
2019
Promosyon Reklamcılığı İçin Fikirler
2019