Как графический процессор ускоряет обработку параллельных задач в компьютерных системах?

Графический процессор (GPU) ускоряет обработку параллельных задач в компьютерных системах благодаря нескольким особенностям архитектуры: elar.urfu.ru nikscorp.github.io

• Параллелизм данных. www.geeksforgeeks.org Задачи разбиваются на более мелкие сегменты данных, которые обрабатываются одновременно. www.geeksforgeeks.org
• Использование подхода SIMD. www.geeksforgeeks.org В этой архитектуре инструкция выполняется для нескольких объектов данных одновременно. www.geeksforgeeks.org Такой выбор конструкции повышает эффективность обработки параллельных рабочих нагрузок. www.geeksforgeeks.org
• Большая пропускная способность памяти. nikscorp.github.io По сравнению с универсальными процессорами, GPU имеет более быструю графическую память, что важно для параллельных расчётов, оперирующих огромными потоками данных. nikscorp.github.io
• Конвейерная обработка данных. elar.urfu.ru При запросах к памяти не происходит приостановки вычислений. elar.urfu.ru В то время, когда один из потоков ожидает данных из памяти, GPU может выполнять вычисления другого потока без ожидания и задержек. wmw-magazine.ru
• Использование большого количества исполнительных блоков. wmw-magazine.ru В GPU их легко загрузить, в отличие от последовательного потока инструкций для CPU. wmw-magazine.ru

Благодаря этим особенностям GPU может обрабатывать несколько тысяч потоков, одновременно исполняющихся чипом и требующих высокой пропускной способности памяти. wmw-magazine.ru