Перейти к содержимому
UzScite
  • НСИ
    • Новости События
    • Методическая информация
    • Нормативные документы
  • Каталог журналов
  • Указатель авторов
  • Список организаций

Замонавий график процессорлар архитектураси ва технологиялари

Хужаяров И.Ш.

Вестник ТУИТ

  • № 1 (45) 2018

Страницы: 

22

 – 

41

Язык: узбекский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

В данной статье анализируется архитектура современных графических процессоров и основные особенности выполнения программ в GPU, анализ платформ программирования используемых в графических процессорах, а также методы оптимизации программного кода.

Маколада замонавий график процессорлар архитектураси тахлили ва уларда дастур бажарилишининг узига хусусиятлари, график процессорларда кулланиладиган дастурлаш платформаларининг тахлили, дастур кодини оптимизациялаш усуллари келтирилади.

The widespread need to implement high-quality, interactive 3D graphics has led in recent years to the significant technological development of graphics processors (GPU)s, which are an integral part of any personal computer. Graphic the processor has acquired the quality of a high-performance device based on the use of parallel technologies. At the same time, the graphical processor provides the ability to program the processing of initial data at the level of direct commands of the graphic processor. High-quality 3D graphics, which requires parallel processing of resource-intensive data from the GPU, led to the creation of a special, in a certain sense, unique GPU architecture. The modern graphics processor is designed so that the majority of its transistors in the processor chip are used for data processing, to the detriment of caching and control of the progress of the program.This article analyzes the architecture of modern graphics processors (GPUs) and the main particular qualities of executing programs in the GPU. The possibility of using the GPU for solving resource-intensive numerical problems such as the basic algorithms of digital signal processing and images is considered. The problems and limitations that arise when computing from the central processing unit to the graphic processor are transferred, the analysis of the programming platforms used in the GPU is analyzed, and variants of optimizations of applications using the graphics processor are also offered.

Список использованных источников

  1. Мусаев М.М., Кардашев М.С., “Спектральный анализ сигналов на многоядерных процессорах//” Цифровая обработка сигналов. 2014. №2. С. 82-86.
  2. Хужаяров И.Ш., Очилов М.М. CUDA технологияси ёрдамида тасвирларни спектрал усулда кайта ишлаш.// Вестник ТУИТ 2017, № 1(41). С. 54-63.
  3. Bart Pieters et al. Motion estimation for H.264/ AVC on multiple GPUs using NVIDIA CUDA. Proc. SPIE, Vol. 7443, 74430X (2009).
  4. John E. Stone et al. High Performance Computation and Interactive Display of Molecular Orbitals on GPUs and Multi-core CPUs. ACM International Conference Proceeding Series; Vol. 383 (2009).
  5. Hongsheng Li “Actin Filament Tracking Based on Particle Filters and Stretching Open Active Contour Models”, Int'l Conf. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2009.
  6. Пантелеев А.Ю.Цифровая обработка сигналов на современных графических процессорах. 15-я Международная конференция «Цифровая обработка сигналов и ее применение- DSPA'2013». стр. 68-75.
  7. C.Clemente. Processing of synthetic aperture radar data with GPGPU. IEEE Workshop on Signal Processing Systems. 2009. p.309-314.
  8. Guzhva A., Dolenko S., Persiantsev I. Multifold Acceleration of Neural Network Computations Using GPU. Artificial Neural Networks - ICANN 2009, DOI 10.1007/978-3-642-04274-4, 2009.
  9. Govindaraju N. K., Gray J., Kumar R., Manocha D. Gputerasort: High performance graphics coprocessor sorting for large database management. In SIGMOD, 2006.
  10. Govindaraju N. K., Lloyd B., Wang W., Lin M., Manocha D. Fast computation of database operations using graphics processors. In SIGMOD, 2004.
  11. He B., Lu M., Yang K., Fang R., Govindaraju N. K., Luo Q., Sander P. V. Relational query coprocessing on graphics processors. In TODS, 2009.
  12. С. А. Запрягаев, А. А. Карпушин. Применение графического процессора в ресурсоемких вычислениях на базе библиотеки OpenCL. Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2010, № 2. стр. 79-87.
  13. John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher. Professional CUDA® C Programming. Published by John Wiley & Sons, Inc.10475. 2014.
  14. А.Ивахненко. Оптимизации на основе архитектуры и управление потоками данных (https://compsciclub.ru/media/slides/gpucomputation_2017_spring/2 017_03_04_gpucomputation_2017_spring.pdf).2017.
  15. Jayshree Ghorpade, Jitendra Parande “GPGPU PROCESSING IN CUDA ARCHITECTURE” Advanced Computing: An International Journal ( ACIJ ), Vol.3, No.1, January 2012.
  16. Direct Compute Programming Guide. 2010. (http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/ DirectCompute/doc/DirectCompute_Programming_Guide.pdf).
  17. Борееков А. В., Харламов А. А. Основы работы с технологией CUDA. М.: ДМК Пресс, 2010. 232 с.: ил. ISBN 9785940745785.
  18. In Kyu Park, Nitin Singhal, Man Hee Lee, Student Sungdae Cho, and Chris Kim Members IEEE. Design and Performance Evaluation of Image Processing Algorithms on GPUs. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems ( Volume: 22, Issue: 1, Jan. 2011 ). p. 91 - 104.
  19. G. Shen, G.P. Gao, S. Li, H. Shum, and Y. Zhang, “Accelerate video decoding with generic GPU,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 15, no. 5, pp. 685-693, May 2005.
  20. J. Fung, S. Mann, and C. Aimone, “OpenVIDIA: Parallel GPU compute1 vision,” in P1oc. of ACM inte1national confe1ence on Multimedia, November 2005, pp. 849-852.
  21. Wong H., Papadopoulou M. et. al. Demystifying GPU Microarchitecture through Microbenchmarking//IEEE ISPASS, pp. 235-246. IEEE(2010).
  22. Sidi Ahmed Mahmoudi and Pie11e Manneback. Efficient Exploitation of Heterogeneous Platforms for Images Features Extraction. 2012 3rd International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA).

Список всех публикаций, цитирующих данную статью

Copyright © 2025 UzScite | E-LINE PRESS