Libra.cs.put.poznan.pl/mailman/listinfo/skisrkolo.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Libra.cs.put.poznan.pl/mailman/listinfo/skisrkolo."

Transkrypt

1 Konrad Szałkowski

2 Libra.cs.put.poznan.pl/mailman/listinfo/skisrkolo

3 Po co? Krótka prezentacja Skąd? Dlaczego? Gdzie? Gdzie nie? Jak?

4 CPU Pamięć DDR ,2 GB/s Wydajność i7-3770k 120 GFLOPS Energia 120 GFLOPS / 120W = 1 GFLOPS/W (chłodzenie not included) GPU Pamięć GDDR5-224 GB/s Wydajność Radeon TFLOPS / 1 TFLOPS Energia 1000 GFLOPS / 314W = 3,1 GFLOPS/W

5 CPU (CORE 2 DUO QUAD Q6600 2,4GHZ 4GB DDR2) RayTracer 720p: 3-4 FPS SGEMM 1000: 5924 ms Sort 10^6: 43 ms Sort 10^8: 1 s GPU (NVIDIA GEFORCE GTX MB GDDR5) RayTracer 720p: 80 FPS SGEMM 1000: 528 ms Sort 10^6: 547 ms Sort 10^8: 800 ms

6 NBody simulation FluidSimulation2D MD5 Brute Force Attack

7

8 Piękne liczby, powodują dreszcze, ale gdzie jest haczyk?

9 Na początku było słowo Do komunikacji z komputerem wystarczały terminale znakowe. (nadal wystarczają ) Renderowanie obrazu składającego się z pixeli (piksli). Akceleracja 2D, rysowanie kształtów, z- bufory, sprite y.

10 Gry komputerowe zaczynają napędzać biznes Wejście w świat 3D obliczenia na wierzchołkach brył, wektorach, macierzach liczb zmiennoprzecinkowych. Akceleracja 3D coraz bogatsza grafika, coraz więcej smaczków, dynamiczne oświetlenie

11 Powstanie pierwszego GPU NV10. Karta graficzna przejmuje obliczenia Transform&Lightning. Pojawiają się shadery krótkie programiki ładowane do karty graficznej obrabiające znajdujące się w niej dane (NV30).

12 Coraz większe wymagania dla potoku przetwarzania i shaderów. Pomysł obrabiania zjawisk fizyki w grach na GPU. Pojawia się CUDA (chipset G80) dowolne programowanie na GPU z dostępem do prawie całej infrastruktury karty graficznej w kodzie pochodnym C.

13 Świat 3D jest konstruowany w karcie graficznej za pomocą liczb zmiennoprzecinkowych. Liczby te opisują wierzchołki brył które są rzutowane na ekran (lub inne urządzenia wyświetlające). Najczęściej są to liczby pojedynczej precyzji. Architektura GPU jest dostosowana do natury obliczeń obrazu 3D. Wiele wierzchołków, wiele pikseli, ale wszystkie obrabiane tym samym programem. GPU to procesory SIMD single instruction - multiple data

14 CONTROL UNIT CACHE DDR3 DRAM

15 CON TROL CACHE CON TROL CACHE GDDR5 DRAM

16 SHARED MEMORY INSTRUCTION MEMORY REGISTERS TEXTURE MEMORY CONSTANTS MEMORY REGISTERS GDDR5 DRAM

17 Symulacje objętościowe cieczy i gazów, Optymalizacja wydajności aerodynamicznej pojazdów, Analiza pogody, Wizualizacje, Obliczanie hashy, i wiele innych Gdziekolwiek gdzie zastosowanie znajdują algorytmy obliczeń równoległych najlepiej operujące na liczbach zmiennoprzecinkowych.

18 Nadzorowanie macierzy RAID Kontrola ruchu sieciowego Obliczenia wymagające dużej liczby rekurencji Bazy danych Gdziekolwiek, gdzie potrzebne są operacje IO.

19 Zwiększanie precyzji obliczeń (double naprawdę wchodzą do gry) Każdy producent chce mieć swoje GPU do liderów nvidii i ATI(AMD) dołączają Apple, Samsung, Intel, ARM Stopniowe odejście od typowych zastosowań rozrywkowych Programy użytkowe zaczynają czerpać korzyści z GPU: Photoshop, AutoCAD, ArchiCAD, pakery

20 C++ na kartach graficznych Rekurencja Pojawiają się struktury danych i rozwijają biblioteki (CuFFT, CuBLAS.) PRINTF!!! Debug na karcie graficznej

21 Kiepskie IO. (generalnie tylko O monitor komputera) Brak wydajnego mostu CPU-GPU. (PCI-E 16x jest za wolne) Ilość zużywanej energii. Sposób programowania.

22 Choose your destiny CUDA OpenCL ATI-Stream DirectCompute

23 Cytując stronę NVidii: CUDA jest opracowaną przez firmę NVIDIA, równoległą architekturą obliczeniową, która zapewnia radykalny wzrost wydajności obliczeń dzięki wykorzystaniu mocy układów GPU (graphics processing unit jednostka przetwarzania graficznego).

24 Jest to również synonim rozszerzenia standardowego języka C o składnię i biblioteki potrzebne do wygodnego przeprowadzania obliczeń na kartach graficznych.

25 Kup GeForce'a/Quadro/Tesla/Tegra... CUDA Zone - nvidia dba o devów html Duże community, dużo wykładów i tutoriali

26 Kernel - funkcja ładowana do pamięci instrukcji multiprocesora. Przykładowo

27 Jak się wywołuje kernele?

28 Jak się wywołuje kernele?

29 Jak się wywołuje kernele?

30 Jak się wywołuje kernele?

31 Organizacja kerneli: Blok Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Wątek Wątek Wątek Wątek Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Wątek Wątek Wątek Wątek

32 Organizacja kerneli: Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Blok Blok Blok Blok Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Blok Blok Blok Blok

33 Organizacja kerneli: Wykonanie Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid Grid

34 Jak się wywołuje kernele?

35 Ilość wątków: 1024 na blok do ułożenia w 3 wymiarach w zakresach x,y:<1;1024> z: <1;64> (2^31-1)^3 bloków do ułożenia w 3 wymiarach na gridzie w zakresach x,y,z:<1;2^31-1>

36 Klucz do dobrego programowania w CUDA (moim zdaniem): Zmiana sposobu myślenia o programowaniu równoległym w bardziej masowy Opanowanie kruczków obsługi pamięci Opanowanie dobrego programowania w C

37 AMD x Intel Apple tion/performance/conceptual/opencl_macprogguid e/introduction/introduction.html ARM nvidia

38 Podobna koncepcja do CUDY: Thread work-item Block work-group Grid ND-range Dynamiczna kompilacja kerneli Dużo więcej formalizmu w zapisie programu

39 Krótka prezentacja

40 ZALETY Przodownik programowania na GPU Prędkość Dostęp do wszystkich smaczków programowania na GPU (zarządzanie pamięcią, wyrównywanie słów w pamięci) WADY You ll never know what next CUDA will be programy pisane są tylko na dany typ karty (chip) Monopol nvidii działa tylko na jej urządzeniach

41 ZALETY Stały standard Wszyscy go implementują Learn once Uniwersalny Dobrze integruje się z OpenGL em WADY Wolniejszy od CUDY Nie nadąża za sprzętem Formalny Dynamiczna kompilacja kerneli

42 Dziękuję za uwagę

43 ?

44 Libra.cs.put.poznan.pl/mailman/listinfo/skisrkolo

JCuda Czy Java i CUDA mogą się polubić? Konrad Szałkowski

JCuda Czy Java i CUDA mogą się polubić? Konrad Szałkowski JCuda Czy Java i CUDA mogą się polubić? Konrad Szałkowski Agenda GPU Dlaczego warto używać GPU Budowa GPU CUDA JCuda Przykładowa implementacja Co to jest? GPU GPU Graphical GPU Graphical Processing GPU

Bardziej szczegółowo

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego

Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Porównanie wydajności CUDA i OpenCL na przykładzie równoległego algorytmu wyznaczania wartości funkcji celu dla problemu gniazdowego Mariusz Uchroński 3 grudnia 2010 Plan prezentacji 1. Wprowadzenie 2.

Bardziej szczegółowo

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu inż. Daniel Solarz Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej AGH 1. Cel projektu. Celem projektu było napisanie wtyczki

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK

PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK 1 PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA 2 Część teoretyczna Informacje i wstępne wymagania Cel przedmiotu i zakres materiału Zasady wydajnego

Bardziej szczegółowo

Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1

Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1 Programowanie z wykorzystaniem technologii CUDA i OpenCL Wykład 1 Organizacja przedmiotu Dr inż. Robert Banasiak Dr inż. Paweł Kapusta 1 2 Nasze kompetencje R n D Tomografia 3D To nie tylko statyczny obraz!

Bardziej szczegółowo

Tesla. Architektura Fermi

Tesla. Architektura Fermi Tesla Architektura Fermi Tesla Tesla jest to General Purpose GPU (GPGPU), GPU ogólnego przeznaczenia Obliczenia dotychczas wykonywane na CPU przenoszone są na GPU Możliwości jakie daje GPU dla grafiki

Bardziej szczegółowo

Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1

Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1 Programowanie procesorów graficznych NVIDIA (rdzenie CUDA) Wykład nr 1 Wprowadzenie Procesory graficzne GPU (Graphics Processing Units) stosowane są w kartach graficznych do przetwarzania grafiki komputerowej

Bardziej szczegółowo

Architektury komputerów Architektury i wydajność. Tomasz Dziubich

Architektury komputerów Architektury i wydajność. Tomasz Dziubich Architektury komputerów Architektury i wydajność Tomasz Dziubich Przetwarzanie potokowe Przetwarzanie sekwencyjne Przetwarzanie potokowe Architektura superpotokowa W przetwarzaniu potokowym podczas niektórych

Bardziej szczegółowo

Programowanie procesorów graficznych GPGPU

Programowanie procesorów graficznych GPGPU Programowanie procesorów graficznych GPGPU 1 GPGPU Historia: lata 80 te popularyzacja systemów i programów z graficznym interfejsem specjalistyczne układy do przetwarzania grafiki 2D lata 90 te standaryzacja

Bardziej szczegółowo

Programowanie aplikacji równoległych i rozproszonych

Programowanie aplikacji równoległych i rozproszonych Programowanie aplikacji równoległych i rozproszonych Dr inż. Krzysztof Rojek krojek@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Strumienie operacji na GPU Domyślne

Bardziej szczegółowo

Sprzęt komputerowy 2. Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer

Sprzęt komputerowy 2. Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer Sprzęt komputerowy 2 Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer Budowa komputera Magistrala Procesor Pamięć Układy I/O 2 Procesor to CPU (Central Processing Unit) centralny układ elektroniczny realizujący

Bardziej szczegółowo

Moc płynąca z kart graficznych

Moc płynąca z kart graficznych Moc płynąca z kart graficznych Cuda za darmo! Czyli programowanie generalnego przeznaczenia na kartach graficznych (GPGPU) 22 października 2013 Paweł Napieracz /20 Poruszane aspekty Przetwarzanie równoległe

Bardziej szczegółowo

Podsystem graficzny. W skład podsystemu graficznego wchodzą: karta graficzna monitor

Podsystem graficzny. W skład podsystemu graficznego wchodzą: karta graficzna monitor Plan wykładu 1. Pojęcie podsystemu graficznego i karty graficznej 2. Typy kart graficznych 3. Budowa karty graficznej: procesor graficzny (GPU), pamięć podręczna RAM, konwerter cyfrowo-analogowy (DAC),

Bardziej szczegółowo

i3: internet - infrastruktury - innowacje

i3: internet - infrastruktury - innowacje i3: internet - infrastruktury - innowacje Wykorzystanie procesorów graficznych do akceleracji obliczeń w modelu geofizycznym EULAG Roman Wyrzykowski Krzysztof Rojek Łukasz Szustak [roman, krojek, lszustak]@icis.pcz.pl

Bardziej szczegółowo

Implementacja sieci neuronowych na karcie graficznej. Waldemar Pawlaszek

Implementacja sieci neuronowych na karcie graficznej. Waldemar Pawlaszek Implementacja sieci neuronowych na karcie graficznej Waldemar Pawlaszek Motywacja Czyli po co to wszystko? Motywacja Procesor graficzny GPU (Graphics Processing Unit) Wydajność Elastyczność i precyzja

Bardziej szczegółowo

Sprzęt komputerowy 2. Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer

Sprzęt komputerowy 2. Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer Sprzęt komputerowy 2 Autor prezentacji: 1 prof. dr hab. Maria Hilczer Budowa komputera Magistrala Procesor Pamięć Układy I/O 2 Procesor to CPU (Central Processing Unit) centralny układ elektroniczny realizujący

Bardziej szczegółowo

Grafika komputerowa i wizualizacja

Grafika komputerowa i wizualizacja Grafika komputerowa i wizualizacja Radosław Mantiuk ( rmantiuk@wi.zut.edu.pl, p. 315 WI2) http://rmantiuk.zut.edu.pl Katedra Systemów Multimedialnych Wydział Informatyki, Zachodniopomorski Uniwersytet

Bardziej szczegółowo

Wysokowydajna implementacja kodów nadmiarowych typu "erasure codes" z wykorzystaniem architektur wielordzeniowych

Wysokowydajna implementacja kodów nadmiarowych typu erasure codes z wykorzystaniem architektur wielordzeniowych Wysokowydajna implementacja kodów nadmiarowych typu "erasure codes" z wykorzystaniem architektur wielordzeniowych Ł. Kuczyński, M. Woźniak, R. Wyrzykowski Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

Bardziej szczegółowo

PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK

PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK 1 PROGRAMOWANIE WSPÓŁCZESNYCH ARCHITEKTUR KOMPUTEROWYCH DR INŻ. KRZYSZTOF ROJEK POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA 2 Trendy rozwoju współczesnych procesorów Budowa procesora CPU na przykładzie Intel Kaby Lake

Bardziej szczegółowo

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O Budowa komputera Magistrala Procesor Pamięć Układy I/O 1 Procesor to CPU (Central Processing Unit) centralny układ elektroniczny realizujący przetwarzanie informacji Zmiana stanu tranzystorów wewnątrz

Bardziej szczegółowo

Julia 4D - raytracing

Julia 4D - raytracing i przykładowa implementacja w asemblerze Politechnika Śląska Instytut Informatyki 27 sierpnia 2009 A teraz... 1 Fraktale Julia Przykłady Wstęp teoretyczny Rendering za pomocą śledzenia promieni 2 Implementacja

Bardziej szczegółowo

Programowanie Współbieżne

Programowanie Współbieżne Programowanie Współbieżne Agnieszka Łupińska 5 października 2016 Hello World! helloworld.cu: #include global void helloworld(){ int thid = (blockidx.x * blockdim.x) + threadidx.x; printf("hello

Bardziej szczegółowo

CUDA część 1. platforma GPGPU w obliczeniach naukowych. Maciej Matyka

CUDA część 1. platforma GPGPU w obliczeniach naukowych. Maciej Matyka CUDA część 1 platforma GPGPU w obliczeniach naukowych Maciej Matyka Bariery sprzętowe (procesory) ok na. 1 10 00 la raz t y Gdzie jesteśmy? a ok. 2 razy n 10 lat (ZK) Rozwój 1985-2004 i dalej? O roku ów

Bardziej szczegółowo

Obliczenia Wysokiej Wydajności

Obliczenia Wysokiej Wydajności Obliczenia wysokiej wydajności 1 Wydajność obliczeń Wydajność jest (obok poprawności, niezawodności, bezpieczeństwa, ergonomiczności i łatwości stosowania i pielęgnacji) jedną z najważniejszych charakterystyk

Bardziej szczegółowo

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O

Budowa komputera. Magistrala. Procesor Pamięć Układy I/O Budowa komputera Magistrala Procesor Pamięć Układy I/O 1 Procesor to CPU (Central Processing Unit) centralny układ elektroniczny realizujący przetwarzanie informacji Zmiana stanu tranzystorów wewnątrz

Bardziej szczegółowo

RDZEŃ x86 x86 rodzina architektur (modeli programowych) procesorów firmy Intel, należących do kategorii CISC, stosowana w komputerach PC,

RDZEŃ x86 x86 rodzina architektur (modeli programowych) procesorów firmy Intel, należących do kategorii CISC, stosowana w komputerach PC, RDZEŃ x86 x86 rodzina architektur (modeli programowych) procesorów firmy Intel, należących do kategorii CISC, stosowana w komputerach PC, zapoczątkowana przez i wstecznie zgodna z 16-bitowym procesorem

Bardziej szczegółowo

Podręcznik użytkownika PCI-x Karta przechwytująca 4xHDMI

Podręcznik użytkownika PCI-x Karta przechwytująca 4xHDMI Podręcznik użytkownika PCI-x Karta przechwytująca 4xHDMI Spis treści 1. Specyfikacja... 3 1.1 Cechy:... 3 1.2 Rozdzielczość wideo na wejściu :... 3 1.3 Zawartość opakowania... 3 1.4 Wymagania systemowe...

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów

Podstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna 2 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna Komputer Komputer

Bardziej szczegółowo

Procesory wielordzeniowe (multiprocessor on a chip) Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Procesory wielordzeniowe (multiprocessor on a chip) Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. Procesory wielordzeniowe (multiprocessor on a chip) 1 Procesory wielordzeniowe 2 Procesory wielordzeniowe 3 Konsekwencje prawa Moore'a 4 Procesory wielordzeniowe 5 Intel Nehalem 6 Architektura Intel Nehalem

Bardziej szczegółowo

Programowanie procesorów graficznych GPGPU. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Programowanie procesorów graficznych GPGPU. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Programowanie procesorów graficznych GPGPU Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 OpenCL projektowanie kerneli Przypomnienie: kernel program realizowany przez urządzenie OpenCL wątek (work item) rdzeń

Bardziej szczegółowo

Programowanie współbieżne Wprowadzenie do programowania GPU. Rafał Skinderowicz

Programowanie współbieżne Wprowadzenie do programowania GPU. Rafał Skinderowicz Programowanie współbieżne Wprowadzenie do programowania GPU Rafał Skinderowicz Literatura Sanders J., Kandrot E., CUDA w przykładach, Helion. Czech Z., Wprowadzenie do obliczeń równoległych, PWN Ben-Ari

Bardziej szczegółowo

Karty graficzne możemy podzielić na:

Karty graficzne możemy podzielić na: KARTY GRAFICZNE Karta graficzna karta rozszerzeo odpowiedzialna generowanie sygnału graficznego dla ekranu monitora. Podstawowym zadaniem karty graficznej jest odbiór i przetwarzanie otrzymywanych od komputera

Bardziej szczegółowo

Autor: inż. Wojciech Zatorski Opiekun pracy: dr inż. Krzysztof Małecki

Autor: inż. Wojciech Zatorski Opiekun pracy: dr inż. Krzysztof Małecki Autor: inż. Wojciech Zatorski Opiekun pracy: dr inż. Krzysztof Małecki Cel Konfiguracja i testowanie serwera WWW Apache w celu optymalizacji wydajności. 2/25 Zakres Konfigurowanie serwera Apache jako wydajnego

Bardziej szczegółowo

Budowa komputera Komputer computer computare

Budowa komputera Komputer computer computare 11. Budowa komputera Komputer (z ang. computer od łac. computare obliczać) urządzenie elektroniczne służące do przetwarzania wszelkich informacji, które da się zapisać w formie ciągu cyfr albo sygnału

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone

Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI I TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH Przetwarzanie Równoległe i Rozproszone www.pk.edu.pl/~zk/prir_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2011/2012 Wykład nr 6 (27.04.2012) dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna Architektura harwardzka Zmodyfikowana architektura harwardzka. dr inż.

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna Architektura harwardzka Zmodyfikowana architektura harwardzka. dr inż. Rok akademicki 2011/2012, Wykład nr 6 2/46 Plan wykładu nr 6 Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2011/2012

Bardziej szczegółowo

Systemy operacyjne i sieci komputerowe Szymon Wilk Superkomputery 1

Systemy operacyjne i sieci komputerowe Szymon Wilk Superkomputery 1 i sieci komputerowe Szymon Wilk Superkomputery 1 1. Superkomputery to komputery o bardzo dużej mocy obliczeniowej. Przeznaczone są do symulacji zjawisk fizycznych prowadzonych głównie w instytucjach badawczych:

Bardziej szczegółowo

Karta graficzna karta rozszerzeo odpowiedzialna generowanie sygnału graficznego dla ekranu monitora. Podstawowym zadaniem karty graficznej jest

Karta graficzna karta rozszerzeo odpowiedzialna generowanie sygnału graficznego dla ekranu monitora. Podstawowym zadaniem karty graficznej jest KARTA GRAFICZNA Karta graficzna karta rozszerzeo odpowiedzialna generowanie sygnału graficznego dla ekranu monitora. Podstawowym zadaniem karty graficznej jest odbiór i przetwarzanie otrzymywanych od komputera

Bardziej szczegółowo

Załącznik nr 6 do SIWZ nr postępowania II.2420.1.2014.005.13.MJ Zaoferowany. sprzęt L P. Parametry techniczne

Załącznik nr 6 do SIWZ nr postępowania II.2420.1.2014.005.13.MJ Zaoferowany. sprzęt L P. Parametry techniczne L P Załącznik nr 6 do SIWZ nr postępowania II.2420.1.2014.005.13.MJ Zaoferowany Parametry techniczne Ilość sprzęt Gwaran Cena Cena Wartość Wartość (model cja jednostk % jednostkow ogółem ogółem i parametry

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 13 Jan Kazimirski 1 KOMPUTERY RÓWNOLEGŁE 2 Klasyfikacja systemów komputerowych SISD Single Instruction, Single Data stream SIMD Single Instruction, Multiple Data stream MISD

Bardziej szczegółowo

Architektura Systemów Komputerowych. Rozwój architektury komputerów klasy PC

Architektura Systemów Komputerowych. Rozwój architektury komputerów klasy PC Architektura Systemów Komputerowych Rozwój architektury komputerów klasy PC 1 1978: Intel 8086 29tys. tranzystorów, 16-bitowy, współpracował z koprocesorem 8087, posiadał 16-bitową szynę danych (lub ośmiobitową

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Mikrokontrolery z rdzeniem ARM

Wykład 6. Mikrokontrolery z rdzeniem ARM Wykład 6 Mikrokontrolery z rdzeniem ARM Plan wykładu Cortex-A9 c.d. Mikrokontrolery firmy ST Mikrokontrolery firmy NXP Mikrokontrolery firmy AnalogDevices Mikrokontrolery firmy Freescale Mikrokontrolery

Bardziej szczegółowo

CENA BRUTTO ADAXPC ADAX ALFA VBS1400 1653,63 ADAXPC ADAX ALFA VBX7750 1899,87 ADAXPC ADAX ALFA W7PX2400 1926,45

CENA BRUTTO ADAXPC ADAX ALFA VBS1400 1653,63 ADAXPC ADAX ALFA VBX7750 1899,87 ADAXPC ADAX ALFA W7PX2400 1926,45 NAZWA ADAXPC ADAX ALFA VBS1400 OPIS Opis ogólny: Komputer ADAX ALFA VBS1400 Zainstalowany model procesora: AMD Sempron 140 System operacyjny: MS Windows XP Professional PL (downgrade, licencja MS Windows

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Organizacja pamięci Organizacja pamięci współczesnych systemów komputerowych

Bardziej szczegółowo

Procesory. Schemat budowy procesora

Procesory. Schemat budowy procesora Procesory Procesor jednostka centralna (CPU Central Processing Unit) to sekwencyjne urządzenie cyfrowe którego zadaniem jest wykonywanie rozkazów i sterowanie pracą wszystkich pozostałych bloków systemu

Bardziej szczegółowo

WIDEOS O ER E WER E ÓW

WIDEOS O ER E WER E ÓW KATALOG WI IDEOSERWERÓW marzec 2010 CENY STANDARDOWYCH REJESTRATORÓW AVRS AVRS-4 1200 zł 1 180 zł 1 290 zł 1 410 zł AVRS-8 2200 zł 1 270 zł 1 380 zł 1 510 zł AVRS-12 2 900 zł 1 600 zł 1 720 zł 1 840 zł

Bardziej szczegółowo

GRAFIKA KOMPUTEROWA. Rozwiązania sprzętowe i programowe. Przyspieszanie sprzętowe. Synteza dźwięku i obrazu

GRAFIKA KOMPUTEROWA. Rozwiązania sprzętowe i programowe. Przyspieszanie sprzętowe. Synteza dźwięku i obrazu Synteza dźwięku i obrazu GRAFIKA KOMPUTEROWA Rozwiązania sprzętowe i programowe Przyspieszanie sprzętowe Generowanie obrazu 3D wymaga złożonych obliczeń, szczególnie jeżeli chodzi o generowanie płynnej

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność systemów a organizacja pamięci Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Motywacja - memory wall Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 2 Organizacja pamięci Organizacja pamięci:

Bardziej szczegółowo

Architektura von Neumanna

Architektura von Neumanna Architektura von Neumanna Klasyfikacja systemów komputerowych (Flynna) SISD - Single Instruction Single Data SIMD - Single Instruction Multiple Data MISD - Multiple Instruction Single Data MIMD - Multiple

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe wykład 12. OpenGL + algorytm n ciał. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej

Programowanie Równoległe wykład 12. OpenGL + algorytm n ciał. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej Programowanie Równoległe wykład 12 OpenGL + algorytm n ciał Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej CUDA z OpenGL 1. Dane dla kerneli znajdują się na karcie GFX. 2. Chcemy liczyć i rysować używając

Bardziej szczegółowo

Karty graficzne: budowa, zasada działania, standardy, parametry, dodatkowe funkcje

Karty graficzne: budowa, zasada działania, standardy, parametry, dodatkowe funkcje 018 URZĄDZENIA TECHNIKI KOMPUTEROWEJ Karty graficzne: budowa, zasada działania, standardy, parametry, dodatkowe funkcje 1 UTK Treść niniejszej prezentacji oparto na artykułach pisma Komputer Świat Ekspert

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 7 Jan Kazimirski 1 Pamięć podręczna 2 Pamięć komputera - charakterystyka Położenie Procesor rejestry, pamięć podręczna Pamięć wewnętrzna pamięć podręczna, główna Pamięć zewnętrzna

Bardziej szczegółowo

Praca dyplomowa magisterska

Praca dyplomowa magisterska Praca dyplomowa magisterska Implementacja algorytmów filtracji adaptacyjnej o strukturze transwersalnej na platformie CUDA Dyplomant: Jakub Kołakowski Opiekun pracy: dr inż. Michał Meller Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

Budowa Mikrokomputera

Budowa Mikrokomputera Budowa Mikrokomputera Wykład z Podstaw Informatyki dla I roku BO Piotr Mika Podstawowe elementy komputera Procesor Pamięć Magistrala (2/16) Płyta główna (ang. mainboard, motherboard) płyta drukowana komputera,

Bardziej szczegółowo

GPGPU General-Purpose computing on the GPU. Piotr Stańczyk

GPGPU General-Purpose computing on the GPU. Piotr Stańczyk GPGPU General-Purpose computing on the GPU Piotr Stańczyk GPGPU Brak wzrostu prędkości procesorów w ostatnim okresie Wprowadzanie technologii wielordzeniowej (Hyper Threading, Core Duo ) zrównoleglenie

Bardziej szczegółowo

Welcome to the waitless world. Inteligentna infrastruktura systemów Power S812LC i S822LC

Welcome to the waitless world. Inteligentna infrastruktura systemów Power S812LC i S822LC Inteligentna infrastruktura systemów Power S812LC i S822LC Przedstawiamy nową linię serwerów dla Linux Clouds & Clasters IBM Power Systems LC Kluczowa wartość dla klienta Specyfikacje S822LC Technical

Bardziej szczegółowo

CZYM JEST KARTA GRAFICZNA.

CZYM JEST KARTA GRAFICZNA. Karty Graficzne CZYM JEST KARTA GRAFICZNA. Karta graficzna jest kartą rozszerzeń, umiejscawianą na płycie głównej poprzez gniazdo PCI lub AGP, która odpowiada w komputerze za obraz wyświetlany przez monitor.

Bardziej szczegółowo

Implementacje algorytmów oddziałujących cząstek na architekturach masywnie równoległych

Implementacje algorytmów oddziałujących cząstek na architekturach masywnie równoległych Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Informatyki Autoreferat rozprawy doktorskiej Implementacje algorytmów

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna. dr inż. Jarosław Forenc

Klasyfikacja systemów komputerowych. Architektura von Neumanna. dr inż. Jarosław Forenc Rok akademicki 2010/2011, Wykład nr 6 2/56 Plan wykładu nr 6 Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2010/2011

Bardziej szczegółowo

Nowoczesne technologie przetwarzania informacji

Nowoczesne technologie przetwarzania informacji Projekt Nowe metody nauczania w matematyce Nr POKL.09.04.00-14-133/11 Nowoczesne technologie przetwarzania informacji Mgr Maciej Cytowski (ICM UW) Lekcja 2: Podstawowe mechanizmy programowania równoległego

Bardziej szczegółowo

PROPOZYCJE KONFIGURACJI ZESTAWÓW KOMPUTERÓW STACJONARNYCH OPISANYCH ZGODNIE Z REKOMENDACJAMI UZP

PROPOZYCJE KONFIGURACJI ZESTAWÓW KOMPUTERÓW STACJONARNYCH OPISANYCH ZGODNIE Z REKOMENDACJAMI UZP PROPOZYCJE KONFIGURACJI ZESTAWÓW KOMPUTERÓW STACJONARNYCH OPISANYCH ZGODNIE Z REKOMENDACJAMI UZP Do opisów zestawów komputerów stacjonarnych zostały zastosowane testy rekomendowane przez Urząd Zamówień

Bardziej szczegółowo

GRAFIKA KOMPUTEROWA. Rozwiązania sprzętowe i programowe. Przyspieszanie sprzętowe. Synteza i obróbka obrazu

GRAFIKA KOMPUTEROWA. Rozwiązania sprzętowe i programowe. Przyspieszanie sprzętowe. Synteza i obróbka obrazu Synteza i obróbka obrazu GRAFIKA KOMPUTEROWA Rozwiązania sprzętowe i programowe Przyspieszanie sprzętowe Generowanie obrazu 3D wymaga złożonych obliczeń, szczególnie jeżeli chodzi o generowanie płynnej

Bardziej szczegółowo

Część I Komputery stacjonarne KONFIGURACJA WYMAGANE PARAMETRY PARAMETRY OFEROWANE 1 2 3

Część I Komputery stacjonarne KONFIGURACJA WYMAGANE PARAMETRY PARAMETRY OFEROWANE 1 2 3 Zadanie nr 1 Część I Komputery stacjonarne Katedra Chemii Rolnej Załącznik nr 3 A Do SIWZ DZP04311009/2009 ACAR Dostosowana do zaoferowanego procesora Posiadająca: Socket 775, chipset Intel P45 mostek

Bardziej szczegółowo

Komputer VIPER i x4,2ghz 8GB GTX 1050TI 4GB 1TB USB 3.0

Komputer VIPER i x4,2ghz 8GB GTX 1050TI 4GB 1TB USB 3.0 Dane aktualne na dzień: 11-01-2018 11:01 Link do produktu: http://exite.info/komputer-viper-i7-7700-4x4-2ghz-8gb-gtx-1050ti-4gb-1tb-usb-30-p-10049.html Komputer VIPER i7-7700 4x4,2ghz 8GB GTX 1050TI 4GB

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 12 Jan Kazimirski 1 Magistrale systemowe 2 Magistrale Magistrala medium łączące dwa lub więcej urządzeń Sygnał przesyłany magistralą może być odbierany przez wiele urządzeń

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność systemów a organizacja pamięci Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność obliczeń Dla wielu programów wydajność obliczeń można traktować jako wydajność pobierania z pamięci

Bardziej szczegółowo

Organizacja pamięci w procesorach graficznych

Organizacja pamięci w procesorach graficznych Organizacja pamięci w procesorach graficznych Pamięć w GPU przechowuje dane dla procesora graficznego, służące do wyświetlaniu obrazu na ekran. Pamięć przechowuje m.in. dane wektorów, pikseli, tekstury

Bardziej szczegółowo

Przyspieszanie sprzętowe

Przyspieszanie sprzętowe Synteza dźwięku i obrazu GRAFIKA KOMPUTEROWA Rozwiązania sprzętowe i programowe Przyspieszanie sprzętowe Generowanie obrazu 3D wymaga złoŝonych obliczeń, szczególnie jeŝeli chodzi o generowanie płynnej

Bardziej szczegółowo

16. Taksonomia Flynn'a.

16. Taksonomia Flynn'a. 16. Taksonomia Flynn'a. Taksonomia systemów komputerowych według Flynna jest klasyfikacją architektur komputerowych, zaproponowaną w latach sześćdziesiątych XX wieku przez Michaela Flynna, opierająca się

Bardziej szczegółowo

Transformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0

Transformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0 Transformacja Fouriera i biblioteka CUFFT 3.0 Procesory Graficzne w Zastosowaniach Obliczeniowych Karol Opara Warszawa, 14 kwietnia 2010 Transformacja Fouriera Definicje i Intuicje Transformacja z dziedziny

Bardziej szczegółowo

Przegląd architektury PlayStation 3

Przegląd architektury PlayStation 3 Przegląd architektury PlayStation 3 1 Your Name Your Title Your Organization (Line #1) Your Organization (Line #2) Sony PlayStation 3 Konsola siódmej generacji Premiera: listopad 2006 33,5 mln sprzedanych

Bardziej szczegółowo

Architektura mikroprocesorów TEO 2009/2010

Architektura mikroprocesorów TEO 2009/2010 Architektura mikroprocesorów TEO 2009/2010 Plan wykładów Wykład 1: - Wstęp. Klasyfikacje mikroprocesorów Wykład 2: - Mikrokontrolery 8-bit: AVR, PIC Wykład 3: - Mikrokontrolery 8-bit: 8051, ST7 Wykład

Bardziej szczegółowo

Informatyka Studia II stopnia

Informatyka Studia II stopnia Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki Politechnika Łódzka Informatyka Studia II stopnia Katedra Informatyki Stosowanej Program kierunku Informatyka Specjalności Administrowanie

Bardziej szczegółowo

komputery dla firm Katalog komputerów przenośnych Oferta specjalnie dla biznesu

komputery dla firm Katalog komputerów przenośnych Oferta specjalnie dla biznesu komputery dla firm Katalog komputerów przenośnych Oferta specjalnie dla biznesu dokonaj atwego wyboru Komputery przenośne mają coraz więcej zastosowań w każdym biznesie, dlatego tp wprowadza do swojej

Bardziej szczegółowo

która metoda jest najlepsza

która metoda jest najlepsza która metoda jest najlepsza dr inż. Marek Żabka Instytut Matematyki Wydział Matematyki Stosowanej Politechnika Śląska 20 września 2012r Nowa metoda tworzenia grafiki na stronie internetowej: element,,canvas

Bardziej szczegółowo

Sprawdzian test egzaminacyjny GRUPA I

Sprawdzian test egzaminacyjny GRUPA I ... nazwisko i imię ucznia Sprawdzian test egzaminacyjny GRUPA I 1. Na rys. 1 procesor oznaczony jest numerem A. 2 B. 3 C. 5 D. 8 2. Na rys. 1 karta rozszerzeń oznaczona jest numerem A. 1 B. 4 C. 6 D.

Bardziej szczegółowo

CUDA. obliczenia na kartach graficznych. Łukasz Ligowski. 11 luty Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36

CUDA. obliczenia na kartach graficznych. Łukasz Ligowski. 11 luty Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty / 36 CUDA obliczenia na kartach graficznych Łukasz Ligowski 11 luty 2008 Łukasz Ligowski () CUDA 11 luty 2008 1 / 36 Plan 1 Ogólne wrażenia 2 Obliczenia na kartach - wstęp 3 Wprowadzenie 4 CUDA Łukasz Ligowski

Bardziej szczegółowo

Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK,

Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK, Dr inż. hab. Siergiej Fialko, IF-PK, http://torus.uck.pk.edu.pl/~fialko sfialko@riad.pk.edu.pl 1 Osobliwości przedmiotu W podanym kursie główna uwaga będzie przydzielona osobliwościom symulacji komputerowych

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność systemów a organizacja pamięci Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność obliczeń Dla wielu programów wydajność obliczeń można traktować jako wydajność pobierania z pamięci

Bardziej szczegółowo

XIV International PhD Workshop OWD 2012, October 2012 NOWOCZESNE TECHNIKI WYKONYWANIA ZAAWANSOWANYCH OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH

XIV International PhD Workshop OWD 2012, October 2012 NOWOCZESNE TECHNIKI WYKONYWANIA ZAAWANSOWANYCH OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH XIV International PhD Workshop OWD 2012, 20 23 October 2012 NOWOCZESNE TECHNIKI WYKONYWANIA ZAAWANSOWANYCH OBLICZEŃ NUMERYCZNYCH MODERN ADVANCED COMPUTATIONAL METHOD Konrad Andrzej Markowski, Warsaw University

Bardziej szczegółowo

Architektura Systemów Komputerowych Rozwój akceleratorów grafiki 3D po 2001r.

Architektura Systemów Komputerowych Rozwój akceleratorów grafiki 3D po 2001r. Architektura Systemów Komputerowych Rozwój akceleratorów grafiki 3D po 2001r. Piotr Ploch, Sebastian Pudełko Gr. 24 Karta graficzna to element komputera tworzący sygnał dla monitora. Podstawowym zadaniem

Bardziej szczegółowo

Jednostka centralna. Miejsca na napędy 5,25 :CD-ROM, DVD. Miejsca na napędy 3,5 : stacja dyskietek

Jednostka centralna. Miejsca na napędy 5,25 :CD-ROM, DVD. Miejsca na napędy 3,5 : stacja dyskietek Ćwiczenia 1 Budowa komputera PC Komputer osobisty (Personal Komputer PC) komputer (stacjonarny lub przenośny) przeznaczony dla pojedynczego użytkownika do użytku domowego lub biurowego. W skład podstawowego

Bardziej szczegółowo

Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E.

Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E. Obliczenia równoległe na klastrze opartym na procesorze CELL/B.E. Łukasz Szustak Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V szustak.lukasz@gmail.com Streszczenie W artykule

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jarosław Forenc

dr inż. Jarosław Forenc Informatyka 1 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr II, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2010/2011 Wykład nr 6 (28.03.2011) Rok akademicki 2010/2011, Wykład

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie architektury Intel MIC w obliczeniach typu stencil

Wykorzystanie architektury Intel MIC w obliczeniach typu stencil Wykorzystanie architektury Intel MIC w obliczeniach typu stencil Kamil Halbiniak Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok IV Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

Bardziej szczegółowo

Wybrane bloki i magistrale komputerów osobistych (PC) Opracował: Grzegorz Cygan 2010 r. CEZ Stalowa Wola

Wybrane bloki i magistrale komputerów osobistych (PC) Opracował: Grzegorz Cygan 2010 r. CEZ Stalowa Wola Wybrane bloki i magistrale komputerów osobistych (PC) Opracował: Grzegorz Cygan 2010 r. CEZ Stalowa Wola Ogólny schemat komputera Jak widać wszystkie bloki (CPU, RAM oraz I/O) dołączone są do wspólnych

Bardziej szczegółowo

Redukcja czasu wykonania algorytmu Cannego dzięki zastosowaniu połączenia OpenMP z technologią NVIDIA CUDA

Redukcja czasu wykonania algorytmu Cannego dzięki zastosowaniu połączenia OpenMP z technologią NVIDIA CUDA Dariusz Sychel Wydział Informatyki, Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie 71-210 Szczecin, Żołnierska 49 Redukcja czasu wykonania algorytmu Cannego dzięki zastosowaniu połączenia OpenMP

Bardziej szczegółowo

Zrównoleglenie i przetwarzanie potokowe

Zrównoleglenie i przetwarzanie potokowe Zrównoleglenie i przetwarzanie potokowe Zrównoleglenie wysoka wydajność pozostaje osiągnięta w efekcie jednoczesnego wykonania różnych części zagadnienia. Przetwarzanie potokowe proces jest rozdzielony

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe wykład, 21.01.2013. CUDA, przykłady praktyczne 1. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej

Programowanie Równoległe wykład, 21.01.2013. CUDA, przykłady praktyczne 1. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej Programowanie Równoległe wykład, 21.01.2013 CUDA, przykłady praktyczne 1 Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej Motywacja l CPU vs GPU (anims) Plan CUDA w praktyce Wykład 1: CUDA w praktyce l aplikacja

Bardziej szczegółowo

MMX i SSE. Zbigniew Koza. Wydział Fizyki i Astronomii Uniwersytet Wrocławski. Wrocław, 10 marca 2011. Zbigniew Koza (WFiA UWr) MMX i SSE 1 / 16

MMX i SSE. Zbigniew Koza. Wydział Fizyki i Astronomii Uniwersytet Wrocławski. Wrocław, 10 marca 2011. Zbigniew Koza (WFiA UWr) MMX i SSE 1 / 16 MMX i SSE Zbigniew Koza Wydział Fizyki i Astronomii Uniwersytet Wrocławski Wrocław, 10 marca 2011 Zbigniew Koza (WFiA UWr) MMX i SSE 1 / 16 Spis treści Spis treści 1 Wstęp Zbigniew Koza (WFiA UWr) MMX

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. Podstawy programowania procesorów graficznych. realizowanego w ramach projektu PO WER

Karta przedmiotu. Podstawy programowania procesorów graficznych. realizowanego w ramach projektu PO WER Karta przedmiotu Podstawy programowania procesorów graficznych realizowanego w ramach projektu PO WER 2017-2019 Wydział Inżynierii Elektrycznej i Komputerowej Kierunek studiów: Informatyka Profil: Ogólnoakademicki

Bardziej szczegółowo

PODZESPOŁY KOMPUTERA PC. Autor: Maciej Maciąg

PODZESPOŁY KOMPUTERA PC. Autor: Maciej Maciąg PODZESPOŁY KOMPUTERA PC Autor: Maciej Maciąg Spis treści 1. Płyta główna 4. Dysk twardy 1.1. Formaty płyt głównych 4.1. Interfejsy dysków twardych 1.2. Chipset 4.2. Macierze RAID 1.3. BIOS 2. Mikroprocesor

Bardziej szczegółowo

Maciej Sypniewski. lato 2014, Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Maciej Sypniewski. lato 2014, Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych lato 2014,, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych SSE, SSE2, SSE3, SSE4, AVX, C++11 threads OpenMP, OpenACC CUDA, OpenCL, C++ AMP 2 Prawo Amdahla Prawo Gustafsona Czy warto zajmować się obliczeniami

Bardziej szczegółowo

Program Obliczeń Wielkich Wyzwań Nauki i Techniki (POWIEW)

Program Obliczeń Wielkich Wyzwań Nauki i Techniki (POWIEW) Program Obliczeń Wielkich Wyzwań Nauki i Techniki (POWIEW) Maciej Cytowski, Maciej Filocha, Maciej E. Marchwiany, Maciej Szpindler Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego

Bardziej szczegółowo

System obliczeniowy laboratorium oraz. mnożenia macierzy

System obliczeniowy laboratorium oraz. mnożenia macierzy System obliczeniowy laboratorium.7. oraz przykładowe wyniki efektywności mnożenia macierzy opracował: Rafał Walkowiak Materiały dla studentów informatyki studia niestacjonarne październik 1 SYSTEMY DLA

Bardziej szczegółowo

Mikroprocesory rodziny INTEL 80x86

Mikroprocesory rodziny INTEL 80x86 Mikroprocesory rodziny INTEL 80x86 Podstawowe wła ciwo ci procesora PENTIUM Rodzina procesorów INTEL 80x86 obejmuje mikroprocesory Intel 8086, 8088, 80286, 80386, 80486 oraz mikroprocesory PENTIUM. Wprowadzając

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. dr inż. Adam Piórkowski. Jakub Osiadacz Marcin Wróbel

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. dr inż. Adam Piórkowski. Jakub Osiadacz Marcin Wróbel Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Problem magazynowania i przetwarzania wielkoformatowych map i planów geologicznych. Promotor: dr inż. Adam Piórkowski Autorzy: Jakub Osiadacz

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Akcelerator 3D Potok graficzny

Plan wykładu. Akcelerator 3D Potok graficzny Plan wykładu Akcelerator 3D Potok graficzny Akcelerator 3D W 1996 r. opracowana została specjalna karta rozszerzeń o nazwie marketingowej Voodoo, którą z racji wspomagania procesu generowania grafiki 3D

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie obrazów w czasie rzeczywistym za pomocą GPU

Przetwarzanie obrazów w czasie rzeczywistym za pomocą GPU Politechnika Warszawska Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Praca dyplomowa magisterska Kamil Rocki Przetwarzanie obrazów w czasie rzeczywistym za

Bardziej szczegółowo