Anonymous
Anonymous asked in 電腦與網際網路軟體 · 1 decade ago

可否請高手幫我翻譯這段文章

*

The advent of multicore CPUs and manycore GPUs means

that mainstream processor chips are now parallel systems.

Furthermore, their parallelism continues to scale with

Moore's law. The challenge is to develop application software

that transparently scales its parallelism to leverage the increasing

number of processor cores, much as 3D graphics applications

transparently scale their parallelism to manycore

GPUs with widely varying numbers of cores.

*

CUDA's parallel programming model is designed to overcome

this challenge while maintaining a low learning curve for

programmers familiar with standard programming languages such

as C.

*

At its core are three key abstractions – a hierarchy of thread

groups, shared memories, and barrier synchronization – that

are simply exposed to the programmer as a minimal set of language

extensions.

*

These abstractions provide fine-grained data parallelism and

thread parallelism,nested within coarse-grained data parallelism

and task parallelism. They guide the programmer to partition

the problem into coarse sub-problems that can be solved

independently in parallel, and then into finer pieces that can be

solved cooperatively in parallel. Such a decomposition preserves

language expressivity by allowing threads to cooperate when

solving each sub-problem, and at the same time enables transparent

scalability since each sub-problem can be scheduled to be solved

on any of the available processor cores: A compiled CUDA program

can therefore execute on any number of processor cores, and only

the runtime system needs to know the

physical processor count.

*

This scalable programming model allows the CUDA architecture

to span a wide market range by simply scaling the number of

processors and memory partitions:from the high-performance

enthusiast GeForce GTX 280 GPU and professional Quadro and

Tesla computing products to a variety of inexpensive, mainstream

GeForce GPUs (see Appendix A for a list of all CUDA-enabled GPUs).

3 Answers

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  • 1 decade ago
    Best Answer

    我這番ㄌ兩個

    1.多芯的CPUs和manycore GPUs出現意味 那主流处理机碎片現在是並行系统。 此外,他們的平行性继续稱與 Moore' s法律。 挑戰是開发明亮地稱它的平行性支持處理器核心的增長的数量的应用软件,作為3D圖表應用 明亮地稱他們的平行性對manycore 與核心的廣泛變化的數字的GPUs。 * CUDA' s並行程序设计模型被設計克服這個挑戰,當維護一條低经验曲线為时 程序員熟悉標準编程语言例如C。 * 在它的核心是三關鍵抽象-的螺紋小組、共享内存和障礙同步階層被暴露在程序員作為最小的套语言引申-。 * 這些抽象提供細顆粒的數據平行性和 穿線平行性,被築巢在粗大數據平行性和任務平行性之內。 他們引導程序員對分開 問題到可以解決的粗糙的次要問題里 獨立地平行,然后入可以合作地平行解決的更加美好的片斷。 這樣分解通过允許螺紋合作保存語言善於表達,當 因為在可以預定每個次要問題解決任何可利用的處理器核心,解決每個次要問題,和同時使能透明可測量性: 因此一個編寫CUDA節目在任何數量的處理器核心可能執行,並且僅執行時間的系統需要知道物理處理器計數。 * 這個可升級的編程的模型允許CUDA建築學 要跨過一個寬市場通过稱數字排列 處理器和記憶分開:從高性能 熱心者GeForce GTX 280 GPU和專業Quadro和 對各種各樣的低廉,主流GeForce GPUs的Tesla計算的產品(為所有CUDA使能GPUs名單参见附錄A

    2.的到來多核CPU和多核GPU的手段

    主流處理器芯片現在並行系統。

    此外,他們並行繼續規模

    摩爾定律。目前的挑戰是發展應用軟件

    這一透明的規模,利用其並行的增加

    處理器內核數量的,但作為3D圖形應用

    透明的規模,以多核的並行

    與GPU廣泛不同數量的核心。

    *

    採用CUDA技術的並行編程模型的目的是克服

    這一挑戰,同時保持較低的學習曲線

    程序員熟悉標準編程語言,例如

    作為角

    *

    其核心有三個關鍵的抽象-等級螺紋

    團體,共同的記憶,和屏障同步-即

    只是暴露在程序員作為一個最基本的語言

    擴展。

    *

    這些抽象提供細粒度的數據並行和

    線程並行,嵌套粗粒度數據並行

    和任務並行。他們指導程序員分區

    這個問題到粗分可以解決的問題

    獨立平行,然後進入細件,可

    解決合作中平行。這種分解保留

    語言表現力,讓線程進行合作時,

    解決每一分的問題,同時使透明

    可擴展性,因為每個子問題都可以得到解決計劃

    在任何可用的處理器核心:編譯CUDA技術計劃

    因此,可以運行於任何數量的處理器核心,只有

    運行時系統需要知道的

    物理處理器數量。

    *

    這種可擴展的編程模型允許採用CUDA架構

    跨越了廣闊的市場範圍的簡單的數量規模

    處理器和內存分割:從高性能

    發燒友的GeForce GTX的280 GPU和專業的Quadro和

    特斯拉計算產品的各種便宜,主流

    GeForce圖形芯片(見附錄A的清單,所有採用CUDA技術的GPU

    希望你能選我 不要刪除喔!

    Source(s): 網路
  • Anonymous
    5 years ago

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  • Anonymous
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