Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Марта 2015 в 17:12, курсовая работа
Известно, что вычислительные задачи требуют значительного количества операций, а значит, и ресурсов. Долгое время одним из основных методов повышения производительности было увеличение тактовой частоты процессора. Однако, из-за фундаментальных ограничений при производстве интегральных схем (ограничения на потребляемую мощность и на тепловыделение, физический предел размера транзистора), рассчитывать на увеличение производительности за счет увеличения тактовой частоты процессора в дальнейшем не приходится.
Введение
Постановка задачи
Реализация
Результат
Сравнение производительности приложения на CPU и GPU
Выводы
Список литературы
Как видно из результатов тестирования, одна и та же задача с разным временем решается на вычислительных системах. В любом случае, на малых объемах вычислений преимущество расчета на CPU неоспоримо: время расчета минимально. По мере усложнения задачи, что проявляется как в увеличении объема вычислений (при увеличении количества элементов массива), так и усложнении операций вычисления (см. пример вычисления функции экспоненты), выполнение расчета с использованием многоядерной архитектуры видеоадаптера становится намного эффективнее. Таким образом, вычислительные системы с архитектурой CUDA не заменимы для решения ресурсоемких задач и могут быть использованы для научных и технических вычислений.
7. Литература
Информация о работе Программирование графических процессоров