2020 / 10 February

던그리드 다운로드

Share this:

그래서, 당신은 무엇을 기다리고 있습니까? 클라이언트를 다운로드하고 시작하십시오. CUDA (컴퓨팅 통합 장치 아키텍처의 약자)는 개발자와 개발자를 허용하기 위해 엔비디아에 의해 생성 된 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스 모델 (API)입니다 소프트웨어 엔지니어는 일반 처리를 위한 CUDA 용량의 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 코드 실행을 가속화합니다. [1] 커널을 통한 병렬 프로그램을 실행함으로써 스레드의 계층 구조는 스레드, 스레드 블록 및 그리드의 세 가지 범주를 포함하는 데 사용됩니다. 이러한 이미지는 오른쪽 이미지와 같이 정렬되어 있습니다. 블로그가 전역 메모리에 액세스하는 명령을 실행하면 블록 내스레드의 메모리 액세스를 각 스레드에서 액세스하는 단어의 크기와 주소 배포에 따라 하나 이상의 메모리 트랜잭션으로 변환합니다. 스레드를 통해 메모리의. 일반적으로 트랜잭션이 많을수록 스레드에 액세스하는 단어 외에 더 많은 사용되지 않는 단어가 전송되어 성능이 저하됩니다. 예를 들어 각 스레드의 4바이트 액세스에 대해 32바이트 메모리 트랜잭션이 생성되면 성능이 8로 분할됩니다. 이 데이터 유형 빌드 4 변수, 위치 식별자에 2 리퍼러 및 2 컨텍스트 크기 참조자: ASICBoost 기능에 대 한 자세한 내용은 여기 우리의 블로그 게시물을 참조 하 여 더 큰 대역폭 메모리를 얻을 수 공유 형식은 동시에 액세스할 수 있는 뱅크라는 크기의 메모리 모듈로 나뉩니다. N-made 메모리 에 있는 방향에 대한 읽기 또는 쓰기 요청은 N개의 다른 메모리 뱅크에 떨어지는, 즉, 결과적으로 단일 대역폭보다 더 높은 글로벌 대역폭을 제공함으로써 동시에 제공 될 수 있습니다. 모듈. 이 플랫폼은 C, C++ 및 Fortran과 같은 프로그래밍 언어와 함께 작업하는 것을 목표로 개발되었지만 이후 Java, Lua, MATLAB과 같은 광범위한 프로그래밍 언어로 구현되었습니다. 이 접근성은 병렬 프로그래밍 전문가가 GPU에서 제공하는 리소스를 사용하는 것을 용이하게 하며, 다른 네이티브 API와 는 달리 그래픽(예: Direct3D 또는 OpenGL)에서 제대로 사용할 수 있습니다.

이 야망에 큰 지식이 필요했습니다. 그러나 메모리 요청의 두 주소가 동일한 메모리 뱅크에 있는 경우 은행 충돌이 있으며 액세스를 직렬화해야 합니다. 하드웨어는 메모리 요청을 필요에 따라 은행 충돌로 나누어 별도의 메모리 요청 수와 동일한 비율로 성능을 저하시입니다. 별도의 메모리 요청 수가 N인 경우 초기 메모리 요청이 n. CUDA Bank 충돌을 일으켜 이러한 설명에 대한 두 가지 유형의 데이터를 도입하는 것으로 합니다. 에서 액세스는 32, 64 또는 128바이트의 메모리 트랜잭션을 통해 이루어집니다. 이러한 메모리 작업은 자연스럽게 정렬되어야 합니다: 크기에 정렬된 장치의 32, 64 또는 128바이트의 세그먼트에만 읽거나 쓸 수 있습니다(즉, 첫 번째 주소는 크기의 배수). GitHub에는 4천만 명 이상의 개발자가 협력하여 코드를 호스팅 및 검토하고 프로젝트를 관리하고 소프트웨어를 함께 빌드합니다.

Share this:

Comments are closed.

Recent Blog