[x]
Вход
Amazon
AMD
ATI
brute force
bruteforce
cloud
CUDA
GPGPU
gpgpu.ru
GPU Gems
Intel
Larrabee
Linpack
MapReduce
MD5 crack
Nexus
NVidia
NVidia 8800
NVidia CUDA
NVidia G200
NVidia GTX280
NVidia Nexus
OpenCL
Parallel Nsight
signal processing
sparse matrices
Stream SDK
VISPL
VMWare
web
ВМиК МГУ
МГУ
Москва
Т-Платформы
Физфак МГУ
бенчмарки
блогосфера
вычисления
конкурсы
курсы
новости сайта
обработка изображений
подбор паролей
поиск
программирование GPU
работа
разное
сортировка
фильтрация трафика
численные методы
Navigation
Cвежие комментарии
-
1 day 20 hours ago
-
4 days 14 hours ago
-
2 weeks 2 days ago
-
3 weeks 1 day ago
-
4 weeks 11 hours ago
-
4 weeks 2 days ago
-
5 weeks 20 hours ago
-
5 weeks 1 day ago
-
6 weeks 9 hours ago
-
6 weeks 1 day ago
Новое на форуме
Популярно
- Как начать с самого начала работу с CUDA (37,339)
- Форумы NVidia CUDA: обзор за май (34,203)
- GPGPU и видеокарты AMD (19,178)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (16,466)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (15,542)
В куде потоки - это данные на обработку(пиксели в графике) которые обрабатываются по одной функции на SIMD мультипроцессоре, каждый из которых в свою очередь может обрабатывать собственный кернел и набор данных. В случае если несколько процессоров работают над одним кернелом, для синхронизации потоков используется разделяемая мультипроцессорами регистровая память. ХЗ что там с бранчем, ибо в графике то пиксели квадами обрабатываются, после ветвления новые варпы записываются в планировщик без каких-либо перегруппировок данных(после бранча варп в худьшем случае может быть заполнен лишь на 1/8) что собственно и дает ощутимый пефоманс хит, в будущем GT300 могут сделают динамическую композицию варпов(пока соседние варпы находятся в очереди планировщика из них можно собирать новые более плотные, при условии что они принадлежат к одному кернелу и условию) ну или сделают декодеры для каждого ALU (MIMD).