CUDA

Xakep #194

Вычисляем на GPU. Изучаем гетерогенный параллелизм на C++ с помощью AMP

Когда увеличивать количество транзисторов на ядре микропроцессора стало физически невозможно, производители начали помещать на один кристалл несколько ядер. Появились фреймворки, позволяющие распараллеливать исполнение кода. И это было только начало: производители видеоадаптеров — графических процессоров тоже не стояли на месте.

Суперкомпьютер из видеокарты: задействуем возможности GPU для ускорения софта

Сегодня новости об использовании графических процессоров для общих вычислений можно услышать на каждом углу. Такие слова, как CUDA, Stream и OpenCL, за каких-то два года стали чуть ли не самыми цитируемыми в айтишном интернете

Еженедельный дайджест

«ХАКЕР» ДОСТУПЕН ТОЛЬКО В ЭЛЕКТРОННОЙ ВЕРСИИ
Оформи подписку — получи:
  • доступ к платным материалам сайта
  • доступ ко всем номерам PDF
9300 р.
на год
870 р.
на месяц
120 р.
за 1 статью

«Хакер» в соцсетях

Telegram ВКонтакте Twitter Facebook

Материалы для подписчиков