GPGPU

GPGPU (англ. General-purpose graphics processing units — «GPU загального призначення») - техніка використання графічного процесору на відеокарті для проведення не графічних розрахунків. На даний час OpenCL є найросповсюдженішою мовою програмування GPU.

Особливості програмування

Відмінності розробки програм під CPU та GPU.

Тип відмінності	CPU	GPU
Створення потоку(нитки)	Займає дуже багато часу	Займає мало часу
Робота у потоці(нитці)	Може виконуватися усе що завгодно	Краще виконувати легкі математичні обчислення
Кількість потоків(ниток)	Мало	Дуже багато(чим більше тим краще)

Алгоритм роботи програми:

• Скопіювати дані з ПЗУ в пам'ять GPU.
• Запустити нитки обробки даних.
• Дочекатися завершення обробки даних.
• Скопіювати дані з пам'ять GPU в ПЗУ.

Нитки обробки даних представляють собою або окрему функцію(CUDA або OpenCL) або тіло цикла(C++ AMP).В середині нитки можна отримати індекс нитки, індекс може бути декількох вимірів, це індекс використовуються як індекс масиву який обробляється.

Реалізація

• OpenCL - відкритий стандарт по розробці програм котрі можуть виконуватися на графічних процесорах та центральних процесорах Мова програмування C.
• DirectCompute - прикладний програмний інтерфейс котрий дозволяє робити обчислення на відеоадаптері, даний інтерфейс є частиною DirectX, підтримується починаючи з 10 версії DirectX.
• C++ AMP - бібліотека розроблена компанією Microsoft для обчислень за допомогою графічних процесорів, для роботи необхідний DirectX 11. Мова програмування C++
• CUDA - архітектура для програмно апаратних обчислень за допомогою графічних процесорів від компанії NVIDIA. Мова програмування C.
• AMD FireStream - архітектура для програмно апаратних обчислень за допомогою графічних процесорів від компанії AMD.

Див. також

• SIMD
• OpenMP
• Паралельні обчислення
• Багатопотокове оброблення даних

Посилання

• http://www.gpgpu.ru/ Форум (рос.)
• OpenCL Офіційна сторінка стандарту (англ.)
• CUDA Домашня сторінка (англ.)
• AMD FireStream Домашня сторінка (англ.)
• C++AMP Опис на MSDN (англ.)
• http://gizmodo.com/5252545/giz-explains-gpgpu-computing-and-why-itll-melt-your-face-off (англ.)
• http://arstechnica.com/business/2011/04/ask-ars-what-is-a-cpu-thread/ (англ.)