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igpu异构能力:
1、就是异构计算,让日益强大的融合型GPU通过异构计算技术辅助CPU来进行计算,就是说GPU的运算量比重在加大,软件更依赖GPU运行。比如打游戏经常用的DX12软件,游戏下用DX12和不用的性能能有快翻番的差距。
2、相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行。时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题。以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行。数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理起来比任务并行简单。
3、它追求的最终目标是使计算任务的执行具有短时间。
扩展资料:
(1)异构计算技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文作者还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。
(2)随着通信和网络技术的迅速发展,网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起,接着很快涌现出异构网络计算系统,从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主要研究热点之一。
(3)在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算。人们已从不同角度对异构计算进行定义,综合起来我们给出如下定义:异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算,它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个独立计算机,或是用由高速网络互连的一组独立计算机来完成计算任务。它能协调地使用性能、结构各异地机器以满足不同的计算需求,并使代码(或代码段)能以获取较大总体性能方式来执行。
(4)它所使用的计算资源具有多种类型的计算能力,如simd、mimd、向量、标量、专用等;
(5)它需要识别计算任务中各子任务的并行性需求类型;
(6)它需要使具有不同计算类型的计算资源能相互协调运行;
(7)它既要开发应用问题中的并行性,更要开发应用问题中的异构性,即追求计算资源所具有的计算类型与它所执行的任务(或子任务)类型之间的匹配性;
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