Programowanie procesorów graficznych do obliczeń ogólnego przeznaczenia GPGPU

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Programowanie procesorów graficznych do obliczeń ogólnego przeznaczenia GPGPU"

Transkrypt

1 Programowanie procesorów graficznych do obliczeń ogólnego przeznaczenia GPGPU 1

2 GPGPU motywacja 2

3 GPGPU motywacja 3

4 Tendencje Mało dużych rdzeni rozbudowane potoki wykonanie poza kolejnością wyrafinowane przewidywanie rozgałęzień wiele jednostek funkcjonalnych Dużo małych rdzeni prostsza budowa, krótsze potoki wykonanie w kolejności proste przewidywanie rozgałęzień mniej jednostek funkcjonalnych 4

5 Architektura rdzeni CPU versus GPU 5

6 GPGPU Historia: lata 80 te popularyzacja systemów i programów z graficznym interfejsem specjalistyczne układy do przetwarzania grafiki 2D lata 90 te standaryzacja potoku przetwarzania grafiki 3D (OpenGL, DirectX) vertex shaders pixel shaders procesory graficzne 3D XXI wiek programowalne układy graficzne (programmable shaders) język Cg początek GPGPU 6

7 GPGPU historia 7

8 GPGPU historia 8

9 GPGPU historia 9

10 GPGPU Listopad 2006: architektura Tesla ujednolicona architektura, zamiast pixel shaders i vertex shaders standardowe skalarne procesory (nazywane obecnie rdzeniami CUDA CUDA cores ) procesor G80 karta graficzna NVIDIA GeForce 8800 model programowania CUDA (Compute Unified Device Architecture) środowisko programowania C for CUDA 10

11 TESLA architecture CUDA G

12 CUDA 12

13 Programowanie akceleratorów specyfikacja OpenCL 13

14 OpenCL OpenCL Open Computing Language język i środowisko programowania akceleratorów (procesorów wspierających standardowe CPU) Tzw. de facto standard, tworzony i wspierany przez grupę Khronos Na bazie języka C (z uwzględnieniem C++, niezależnie od standardu powstają wersje dla innych języków) Z założenia przeznaczony dla rozmaitych akceleratorów (CPU, karty Xeon Phi, GPU, procesory hybrydowe, takie jak IBM Cell) różne architektury, różni producenci 14

15 OpenCL Specyfikacja definiuje cztery modele : Dwa pierwsze modele dotyczą organizacji pracy Model platformy Model wykonania Model pamięci Model programowania Współpraca systemu bazowego i akceleratora Tworzenie i uruchamianie programów na akceleratorze Dwa ostatnie ujmują specyfikę programowania akceleratorów Abstrakcyjny model w ramach OpenCL Możliwość uwzględnienia specyficznych cech konkretnych akceleratorów (GPU, Cell, Xeon Phi) 15

16 OpenCL model platformy 16

17 OpenCL model platformy Model platformy abstrakcyjny model sprzętu Host system podstawowy (program uruchomiony na systemie hosta zarządza programami na akceleratorach Device akcelerator (urządzenie?, diwajs?) Platforma jest jednocześnie pojedynczym wybranym środowiskiem wykonania programu na akceleratorze (na jednym komputerze można zainstalować i uruchamiać wiele platform) 17

18 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clgetplatformids( cl_uint num_entries, cl_platform_id *platforms, cl_uint *num_platforms ) cl_int clgetplatforminfo( cl_platform_id platform, cl_platform_info param_name, size_t param_value_size, void *param_value, size_t *param_value_size_ret ) Parametry clgetplatforminfo: CL_PLATFORM_ PROFILE VERSION NAME VENDOR EXTENSION 18

19 OpenCL model platformy Akcelerator device (urządzenie z interfejsem pamięci) Składa się z compute units procesory?, rdzenie? (posiadają jednostki pobierania i dekodowania rozkazów) Każdy compute unit składa się z processing elements rdzenie?, potoki? (służą do ostatecznej realizacji rozkazów) Znaczenie pojęć compute unit (CU) i processing element (PE) może być różne dla różnych typów akceleratorów dlatego projektując oprogramowanie używać będziemy tylko określeń abstrakcyjnych CU i PE W fazie optymalizacji dla konkretnej architektury należy uwzględnić rzeczywiste znaczenie CU i PE 19

20 OpenCL model platformy Standardowy procesor CU = PE = rdzeń AMD Radeon CU = SIMD unit, PE = SIMD lane NVIDIA GeForce CU = SM, PE = CUDA core IBM Cell CU = PE = SPE Intel Xeon Phi CU = PE = rdzeń 20

21 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clgetdeviceids ( cl_platform_id platform, cl_device_type device_type, cl_uint num_entries, cl_device_id *devices, cl_uint *num_devices ) Podstawowe typy: CL_DEVICE_TYPE_CPU CL_DEVICE_TYPE_GPU CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR + CL_DEVICE_TYPE_ALL dla wszystkich typów 21

22 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clgetdeviceinfo ( cl_device_id device, cl_device_info param_name, size_t param_value_size, void *param_value, size_t *param_value_size_ret ) Ponad 70 możliwych parametrów, m. in.: CL_DEVICE_GLOBAL_MEM_SIZE, CL_DEVICE_LOCAL_MEM_SIZE, CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS, CL_DEVICE_MAX_CLOCK_FREQUENCY Oraz wiele innych związanych np. z modelami pamięci i programowania 22

23 OpenCL model wykonania Kontekst zestaw danych wykorzystywanych do zarządzania wykonaniem programu na akceleratorach Pojedynczy kontekst istnieje w ramach konkretnej platformy i odnosi się do grupy akceleratorów (najczęściej tego samego typu) OpenCL wyróżnia 3 podstawowe typy akceleratorów: CPU GPU ACCELERATOR 23

24 OpenCL podstawowe funkcje cl_context clcreatecontext( const cl_context_properties *properties, cl_uint num_devices, const cl_device_id *devices, (void CL_CALLBACK *pfn_notify) ( const char *errinfo, const void *private_info, size_t cb, void *user_data), void *user_data, cl_int *errcode_ret ) 24

25 OpenCL podstawowe funkcje cl_context clcreatecontextfromtype( const cl_context_properties *properties, cl_device_type device_type, const cl_device_id *devices, (void CL_CALLBACK *pfn_notify) ( const char *errinfo, const void *private_info, size_t cb, void *user_data), void *user_data, cl_int *errcode_ret ) 25

26 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clgetcontextinfo ( cl_context context, cl_context_info param_name, size_t param_value_size, void *param_value, size_t *param_value_size_ret ) Przykładowe parametry: CL_CONTEXT_NUM_DEVICES, CL_CONTEXT_DEVICES 26

27 OpenCL model wykonania OpenCL dopuszcza możliwość realizacji poleceń przez akceleratory w sposób asynchroniczny i w kolejności niezależnej od kolejności zlecania Polecenia zlecane do wykonania na akceleratorze ustawiane są w kolejce command queue Pojedyncza kolejka przypisana jest do pojedynczego akceleratora w ramach konkretnego kontekstu 27

28 OpenCL podstawowe funkcje cl_command_queue clcreatecommandqueue( cl_context context, cl_device_id device, cl_command_queue_properties properties, cl_int *errcode_ret ) Własności: CL_QUEUE_OUT_OF_ORDER_EXEC_MODE_ENABLE CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE 28

29 OpenCL model wykonania Pojedyncze polecenie zlecane do wykonania akceleratorowi jest funkcją zwaną kernelem Kod składający się z jednego lub kilku kerneli nazywany jest programem Program jest tworzony z kodu źródłowego napisanego w języku OpenCL będącym ograniczona wersją C99 Podstawowym sposobem tworzenia programu jest kompilacja w trakcie wykonania programu po stronie hosta Możliwe jest także wcześniejsze kompilowanie kodu i tworzenie programu z pliku binarnego 29

30 OpenCL model wykonania Podstawowym założeniem OpenCL jest przenośność kodu Poprawny kod źródłowy OpenCL powinien zostać skompilowany i uruchomiony przez dowolne środowisko wykonania dla dowolnego akceleratora Do programu zawierającego wywołania kerneli OpenCL dołącza się (linkuje) tylko bibliotekę konkretnego środowiska wykonania, która powinna poprawnie utworzyć kernele i zarządzać ich wykonaniem Procedury biblioteki OpenCL mogą odwoływać się do kompilatorów i ich bibliotek dedykowanych do konkretnego akceleratora 30

31 OpenCL podstawowe funkcje cl_program clcreateprogramwithsource ( cl_context context, cl_uint count, const char **strings, const size_t *lengths, cl_int *errcode_ret ) cl_program clcreateprogramwithbinary ( cl_context context, cl_uint num_devices, const cl_device_id *device_list, const size_t *lengths, const unsigned char **binaries, cl_int *binary_status, cl_int *errcode_ret ) 31

32 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clbuildprogram ( cl_program program, cl_uint num_devices, const cl_device_id *device_list, const char *options, void (CL_CALLBACK *pfn_notify)( cl_program program, void *user_data), void *user_data ) Standard OpenCL definiuje kilkanaście opcji kompilacji, można także przesyłać opcje dla konkretnych środowisk programowania 32

33 OpenCL podstawowe funkcje cl_program cllinkprogram ( cl_int clcompileprogram ( cl_context context, cl_program program, cl_uint num_devices, cl_uint num_devices, const cl_device_id *device_list, const cl_device_id *device_list, const char *options, const char *options, cl_uint num_input_programs, cl_uint num_input_headers, const cl_program *input_programs, const cl_program *input_headers, void (CL_CALLBACK *pfn_notify) ( const char **header_include_names, cl_program program, void (CL_CALLBACK *pfn_notify)( void *user_data), cl_program program, void *user_data, void *user_data), cl_int *errcode_ret void *user_data ) ) 33

34 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clgetprograminfo ( cl_program program, cl_program_info param_name, size_t param_value_size, void *param_value, size_t *param_value_size_ret ) cl_int clgetprogrambuildinfo ( cl_program program, cl_device_id device, cl_program_build_info param_name, size_t param_value_size, void *param_value, size_t *param_value_size_ret) Parametry clgetprograminfo: REFERENCE_COUNT CONTEXT NUM_DEVICES DEVICES BINARY_SIZES BINARIES NUM_KERNELS KERNEL_NAMES SOURCE clgetprogrambuildinfo: BUILD_STATUS BUILD_OPTIONS BUILD_LOG BINARY_TYPE 34

35 OpenCL podstawowe funkcje cl_kernel clcreatekernel ( cl_program program, const char *kernel_name, cl_int *errcode_ret ) cl_int clsetkernelarg ( cl_kernel kernel, cl_uint arg_index, size_t arg_size, const void *arg_value ) 35

36 OpenCL model wykonania OpenCL umożliwia ograniczone zarządzanie obiektami w pamięci akceleratora przez program po stronie hosta Wykorzystuje się w tym celu pojęcie obiektu pamięci memory object Istnieją dwa podstawowe rodzaje obiektów pamięci: Bufory buffers, standardowe tablice Obrazy images, obiekty o zoptymalizowanym, charakterystycznym sposobie przechowywania, których specyfikacja umożliwia zastosowanie formatów używanych przez procesory graficzne do przechowywania rzeczywistych obrazów Bufory i obrazy mogę być tworzone, niszczone, ich zawartość kopiowana z pamięci hosta do pamięci akceleratora i z pamięci akceleratora do pamięci hosta 36

37 Tworzenie obiektów w pamięci GPU cl_mem clcreatebuffer ( cl_context context, cl_mem_flags flags, size_t size, void *host_ptr, cl_int *errcode_ret); parametry typu cl_mem_flags: CL_MEM_READ_WRITE CL_MEM_WRITE_ONLY CL_MEM_READ_ONLY CL_MEM_USE_HOST_PTR CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR CL_MEM_COPY_HOST_PTR 37

38 OpenCL model wykonania Program uruchomiony po stronie hosta zleca zadania do wykonania przez akcelerator Pojedyncze zlecenie jest nazywane zdarzeniem event Dzięki zdarzeniom system wykonania OpenCL może wprowadzić synchronizację realizowanych operacji Zależności między operacjami Oczekiwanie na zakończenie operacji Zdarzenia umożliwiają także pomiar czasu realizacji operacji i tworzenie profilu wykonania programu Zdarzeniami są np.: kopiowanie danych do i z pamięci akceleratora uruchomienie programu na akceleratorze 38

39 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clenqueuewritebuffer ( cl_command_queue command_queue, cl_mem buffer, cl_bool blocking_write, size_t offset, size_t cb, const void *ptr, cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event *event_wait_list, cl_event *event) 39

40 OpenCL model wykonania Wykonanie kernela jest zlecane środowisku wykonania OpenCL poprzez wywołanie odpowiedniej funkcji, z kernelem jako jednym z jej argumentów Z tego powodu przekazanie argumentów wywoływanemu kernelowi odbywa się w sposób różny od klasycznego Argumenty przypisuje się danemu kernelowi poprzez wywołanie specjalnej funkcji, która może jednocześnie spowodować przekazanie wartości argumentów do pamięci akceleratora 40

41 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clsetkernelarg ( cl_kernel kernel, cl_uint arg_index, size_t arg_size, const void *arg_value ) rozmiar danych najlepiej uzyskiwać operatorem sizeof np. sizeof(cl_mem) dla obiektów typu cl_mem tworzonych przez clcreatebuffer 41

42 OpenCL podstawowe funkcje cl_int clenqueuendrangekernel ( cl_command_queue command_queue, cl_kernel kernel, cl_uint work_dim, const size_t *global_work_offset, const size_t *global_work_size, const size_t *local_work_size, cl_uint num_events_in_wait_list, const cl_event *event_wait_list, cl_event *event ) 42

43 OpenCL podstawowe funkcje Po wykonaniu kernela należy zwolnić zasoby za pomocą funkcji: clreleasememobject clreleasekernel clreleaseprogram clreleasecommandqueue clreleasecontext clreleaseevent itp. 43

44 Sekwencja wykonania operacji OpenCL 44

45 OpenCL podsumowanie 45

Programowanie akceleratorów specyfikacja OpenCL. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Programowanie akceleratorów specyfikacja OpenCL. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Programowanie akceleratorów specyfikacja OpenCL Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 OpenCL OpenCL Open Computing Language język i środowisko programowania akceleratorów (procesorów wspierających standardowe

Bardziej szczegółowo

Programowanie równoległe Wprowadzenie do OpenCL. Rafał Skinderowicz

Programowanie równoległe Wprowadzenie do OpenCL. Rafał Skinderowicz Programowanie równoległe Wprowadzenie do OpenCL Rafał Skinderowicz OpenCL architektura OpenCL Open Computing Language otwarty standard do programowania heterogenicznych platform złożonych ze zbioru CPU,

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 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

Wstęp do OpenCL. Czyli jak wykorzystać moc drzemiącą w GPU. Marek Zając 2013r. zajacmarek.com

Wstęp do OpenCL. Czyli jak wykorzystać moc drzemiącą w GPU. Marek Zając 2013r. zajacmarek.com Wstęp do OpenCL Czyli jak wykorzystać moc drzemiącą w GPU Marek Zając 2013r. zajacmarek.com Przez większość użytkowników komputerów karta graficzna kojarzona jest jedynie jako element, który służy do wyświetlania

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

Wprowadzenie do GPGPU

Wprowadzenie do GPGPU (py)opencl na kartach graficznych: Wprowadzenie do GPGPU kolodziejj.info Tylko takie GPU? @ CSIRO Tylko takie GPU? @ nvidia @ nvidia @ benchmark.pl wyszukiwanie obiektów na zdjęciu CPU-bound 36 MPix wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do GPGPU

Wprowadzenie do GPGPU (py)opencl na kartach graficznych: Wprowadzenie do GPGPU kolodziejj.info wyszukiwanie obiektów na zdjęciu CPU-bound 32 MPix implementacje: Matlab: 6 godzin Python + OpenCL: 1 minuta Tak, słownie: jedna

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

Programowanie procesorów graficznych GPU

Programowanie procesorów graficznych GPU Programowanie procesorów graficznych GPU Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej Wydział Matematyki, Fizyki i Informatyki Instytut Informatyki Programowanie procesorów graficznych GPU Marcin Denkowski Paweł

Bardziej szczegółowo

Programowanie w modelu równoległości danych oraz dzielonej globalnej pamięci wspólnej. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Programowanie w modelu równoległości danych oraz dzielonej globalnej pamięci wspólnej. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Programowanie w modelu równoległości danych oraz dzielonej globalnej pamięci wspólnej Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Model równoległości danych Model SPMD (pierwotnie dla maszyn SIMD) Zrównoleglenie

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 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

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 Projektowanie kerneli Zasady optymalizacji: należy maksymalizować liczbę wątków (w rozsądnych granicach, granice zależą

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

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

OpenGL - Open Graphics Library. Programowanie grafiki komputerowej. OpenGL 3.0. OpenGL - Architektura (1)

OpenGL - Open Graphics Library. Programowanie grafiki komputerowej. OpenGL 3.0. OpenGL - Architektura (1) OpenGL - Open Graphics Library Programowanie grafiki komputerowej Rados$aw Mantiuk Wydzia$ Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny! OpenGL: architektura systemu do programowania grafiki

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

Obliczenia Wysokiej Wydajności

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

Bardziej szczegółowo

Programowanie Równoległe Wykład, CUDA praktycznie 1. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej

Programowanie Równoległe Wykład, CUDA praktycznie 1. Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej Programowanie Równoległe Wykład, 07.01.2014 CUDA praktycznie 1 Maciej Matyka Instytut Fizyki Teoretycznej Motywacja l CPU vs GPU (anims) Plan CUDA w praktyce Wykład 1: CUDA w praktyce Wykład 2: Cuda +

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

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

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

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

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

Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Opracował Jan T. Biernat

Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Opracował Jan T. Biernat Programowanie Strukturalne i Obiektowe Słownik podstawowych pojęć 1 z 5 Program, to lista poleceń zapisana w jednym języku programowania zgodnie z obowiązującymi w nim zasadami. Celem programu jest przetwarzanie

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 niskopoziomowe. dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl

Programowanie niskopoziomowe. dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl Programowanie niskopoziomowe dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Literatura Randall Hyde: Asembler. Sztuka programowania, Helion, 2004. Eugeniusz Wróbel: Praktyczny kurs asemblera, Helion,

Bardziej szczegółowo

Programowanie współbieżne i rozproszone

Programowanie współbieżne i rozproszone Programowanie współbieżne i rozproszone WYKŁAD 11 dr inż. CORBA CORBA (Common Object Request Broker Architecture) standard programowania rozproszonego zaproponowany przez OMG (Object Management Group)

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych cd. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych cd. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych cd. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Metodologia programowania równoległego Przykłady podziałów zadania na podzadania: Podział ze względu na funkcje (functional

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

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

Spis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII

Spis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII Spis treści Od autora..................................................... Obliczenia inżynierskie i naukowe.................................. X XII Ostrzeżenia...................................................XVII

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce

Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce Zaawansowane programowanie w języku C++ Funkcje uogólnione - wzorce Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Programowanie kart graficznych

Programowanie kart graficznych Programowanie kart graficznych Sławomir Wernikowski swernikowski@wi.zut.edu.pl Wykład #1: Łagodne wprowadzenie do programowania w technologii NVIDIA CUDA Terminologia: Co to jest GPGPU? General-Purpose

Bardziej szczegółowo

Grzegorz Cygan. Wstęp do programowania mikrosterowników w języku C

Grzegorz Cygan. Wstęp do programowania mikrosterowników w języku C Grzegorz Cygan Wstęp do programowania mikrosterowników w języku C Mikrosterownik Inne nazwy: Microcontroler (z języka angielskiego) Ta nazwa jest powszechnie używana w Polsce. Mikrokomputer jednoukładowy

Bardziej szczegółowo

Laboratorium 1 Temat: Przygotowanie środowiska programistycznego. Poznanie edytora. Kompilacja i uruchomienie prostych programów przykładowych.

Laboratorium 1 Temat: Przygotowanie środowiska programistycznego. Poznanie edytora. Kompilacja i uruchomienie prostych programów przykładowych. Laboratorium 1 Temat: Przygotowanie środowiska programistycznego. Poznanie edytora. Kompilacja i uruchomienie prostych programów przykładowych. 1. Przygotowanie środowiska programistycznego. Zajęcia będą

Bardziej szczegółowo

Alternatywne modele programowania równoległego

Alternatywne modele programowania równoległego Alternatywne modele programowania równoległego 1 PRAM Teoretyczne modele obliczeń (do analizy algorytmów) maszyna o dostępie swobodnym (RAM) procesor, rejestry, magistrala, pamięć równoległa maszyna o

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe zastosowanie języka Java SE

Programowanie obiektowe zastosowanie języka Java SE Programowanie obiektowe zastosowanie języka Java SE Wstęp do programowania obiektowego w Javie Autor: dr inŝ. 1 Java? Java język programowania obiektowo zorientowany wysokiego poziomu platforma Javy z

Bardziej szczegółowo

Raport Hurtownie Danych

Raport Hurtownie Danych Raport Hurtownie Danych Algorytm Apriori na indeksie bitmapowym oraz OpenCL Mikołaj Dobski, Mateusz Jarus, Piotr Jessa, Jarosław Szymczak Cel projektu: Implementacja algorytmu Apriori oraz jego optymalizacja.

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

METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE. Wykład 02

METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE. Wykład 02 METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE Wykład 02 NAJPROSTSZY PROGRAM /* (Prawie) najprostszy przykład programu w C */ /*==================*/ /* Między tymi znaczkami można pisać, co się

Bardziej szczegółowo

Programowanie równoległe i rozproszone. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz

Programowanie równoległe i rozproszone. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz Programowanie równoległe i rozproszone Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz 23 października 2009 Spis treści Przedmowa...................................................

Bardziej szczegółowo

Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów

Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów Sprzęt komputera - zespół układów wykonujących programy wprowadzone do pamięci komputera (ang. hardware) Oprogramowanie komputera - zespół programów przeznaczonych do wykonania w komputerze (ang. software).

Bardziej szczegółowo

Programowanie sterowników przemysłowych / Jerzy Kasprzyk. wyd. 2 1 dodr. (PWN). Warszawa, Spis treści

Programowanie sterowników przemysłowych / Jerzy Kasprzyk. wyd. 2 1 dodr. (PWN). Warszawa, Spis treści Programowanie sterowników przemysłowych / Jerzy Kasprzyk. wyd. 2 1 dodr. (PWN). Warszawa, 2017 Spis treści Przedmowa 11 ROZDZIAŁ 1 Wstęp 13 1.1. Rys historyczny 14 1.2. Norma IEC 61131 19 1.2.1. Cele i

Bardziej szczegółowo

6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT.

6. Algorytmy ochrony przed zagłodzeniem dla systemów Linux i Windows NT. WYDZIAŁ: GEOLOGII, GEOFIZYKI I OCHRONY ŚRODOWISKA KIERUNEK STUDIÓW: INFORMATYKA STOSOWANA RODZAJ STUDIÓW: STACJONARNE I STOPNIA ROK AKADEMICKI 2014/2015 WYKAZ PRZEDMIOTÓW EGZAMINACYJNYCH: I. Systemy operacyjne

Bardziej szczegółowo

Procesy i wątki. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Procesy i wątki. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Procesy i wątki Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Procesy i wątki Proces: ciąg rozkazów (wątek główny) i ewentualnie inne wątki stos (wątku głównego) przestrzeń adresowa dodatkowe elementy tworzące

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Wykład 6 Wskaźniki. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1

Podstawy programowania. Wykład 6 Wskaźniki. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Podstawy programowania. Wykład 6 Wskaźniki Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Adresy zmiennych Język C pozwala na operowanie adresami w pamięci stąd, między innymi, kwalifikowanie C jako języka relatywnie

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

Podstawy programowania skrót z wykładów:

Podstawy programowania skrót z wykładów: Podstawy programowania skrót z wykładów: // komentarz jednowierszowy. /* */ komentarz wielowierszowy. # include dyrektywa preprocesora, załączająca biblioteki (pliki nagłówkowe). using namespace

Bardziej szczegółowo

ROZPROSZONY SYSTEM DO KRYPTOANALIZY SZYFRÓW OPARTYCH NA KRZYWYCH ELIPTYCZNYCH

ROZPROSZONY SYSTEM DO KRYPTOANALIZY SZYFRÓW OPARTYCH NA KRZYWYCH ELIPTYCZNYCH ROZPROSZONY SYSTEM DO KRYPTOANALIZY SZYFRÓW OPARTYCH NA KRZYWYCH ELIPTYCZNYCH Krzysztof Skowron, Mariusz Rawski, Paweł Tomaszewicz 1/23 CEL wykorzystanie środowiska Altera OpenCL do celów akceleracji obliczeń

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

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Język programowania prosty bezpieczny zorientowany obiektowo wielowątkowy rozproszony przenaszalny interpretowany dynamiczny wydajny Platforma

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

Jeśli chcesz łatwo i szybko opanować podstawy C++, sięgnij po tę książkę.

Jeśli chcesz łatwo i szybko opanować podstawy C++, sięgnij po tę książkę. Języki C i C++ to bardzo uniwersalne platformy programistyczne o ogromnych możliwościach. Wykorzystywane są do tworzenia systemów operacyjnych i oprogramowania użytkowego. Dzięki niskiemu poziomowi abstrakcji

Bardziej szczegółowo

PLAN WYNIKOWY PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH. KL IV TI 6 godziny tygodniowo (6x15 tygodni =90 godzin ),

PLAN WYNIKOWY PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH. KL IV TI 6 godziny tygodniowo (6x15 tygodni =90 godzin ), PLAN WYNIKOWY PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH KL IV TI 6 godziny tygodniowo (6x15 tygodni =90 godzin ), Program 351203 Opracowanie: Grzegorz Majda Tematyka zajęć 2. Przygotowanie środowiska pracy

Bardziej szczegółowo

Kompilator języka C na procesor 8051 RC51 implementacja

Kompilator języka C na procesor 8051 RC51 implementacja Kompilator języka C na procesor 8051 RC51 implementacja Implementowane typy danych bit 1 bit char lub char signed 8 bitów char unsigned 8 bitów int lub signed int 16 bitów unsigned int 16 bitów long lub

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie kilku wersji kodu zgodnie z wymogami wersji zadania,

Przygotowanie kilku wersji kodu zgodnie z wymogami wersji zadania, Przetwarzanie równoległe PROJEKT OMP i CUDA Temat projektu dotyczy analizy efektywności przetwarzania równoległego realizowanego przy użyciu komputera równoległego z procesorem wielordzeniowym z pamięcią

Bardziej szczegółowo

XIII International PhD Workshop OWD 2011, October 2011 REALIZACJA OBLICZEŃ W ARCHITEKTURZE MASOWO RÓWNOLEGŁEJ W HETEROGENICZNYCH SYSTEMACH

XIII International PhD Workshop OWD 2011, October 2011 REALIZACJA OBLICZEŃ W ARCHITEKTURZE MASOWO RÓWNOLEGŁEJ W HETEROGENICZNYCH SYSTEMACH XIII International PhD Workshop OWD 2011, 22 25 October 2011 REALIZACJA OBLICZEŃ W ARCHITEKTURZE MASOWO RÓWNOLEGŁEJ W HETEROGENICZNYCH SYSTEMACH CALCULATIONS IN THE MASSIVELY PARALLEL ARCHITECTURE IN HETEROGENEOUS

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

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

PhysX Visual Debugger. Tomasz Gańko

PhysX Visual Debugger. Tomasz Gańko PhysX Visual Debugger Tomasz Gańko Co to jest Nvidia PhysX? NVIDIA PhysX to wydajny silnik fizyczny, zoptymalizowany m.in. do działania na równoległych procesorach kart graficznych. Jego głównym przeznaczeniem

Bardziej szczegółowo

Wydajność obliczeń a architektura procesorów. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1

Wydajność obliczeń a architektura procesorów. Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1 Wydajność obliczeń a architektura procesorów Krzysztof Banaś Obliczenia Wysokiej Wydajności 1 Wydajność komputerów Modele wydajności-> szacowanie czasu wykonania zadania Wydajność szybkość realizacji wyznaczonych

Bardziej szczegółowo

Szablony funkcji i szablony klas

Szablony funkcji i szablony klas Bogdan Kreczmer bogdan.kreczmer@pwr.wroc.pl Zakład Podstaw Cybernetyki i Robotyki Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska Kurs: Copyright c 2011 Bogdan Kreczmer Niniejszy dokument

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe. Literatura: Autor: dr inŝ. Zofia Kruczkiewicz

Programowanie obiektowe. Literatura: Autor: dr inŝ. Zofia Kruczkiewicz Programowanie obiektowe Literatura: Autor: dr inŝ. Zofia Kruczkiewicz Java P. L. Lemay, Naughton R. Cadenhead Java Podręcznik 2 dla kaŝdego Języka Programowania Java Linki Krzysztof Boone oprogramowania

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

Linux Kernel III. Character devices

Linux Kernel III. Character devices Linux Kernel III Character devices Urządzenia systemu Linux (I) Character device Block device Network device Do urządzenia piszemy jak do pliku, Dozwolone działania: open, close, read, write, Np. /dev/tty1.

Bardziej szczegółowo

Programowanie w C++ Wykład 10. Katarzyna Grzelak. 21 maja K.Grzelak (Wykład 10) Programowanie w C++ 1 / 21

Programowanie w C++ Wykład 10. Katarzyna Grzelak. 21 maja K.Grzelak (Wykład 10) Programowanie w C++ 1 / 21 Programowanie w C++ Wykład 10 Katarzyna Grzelak 21 maja 2018 K.Grzelak (Wykład 10) Programowanie w C++ 1 / 21 Makefiles K.Grzelak (Wykład 10) Programowanie w C++ 2 / 21 Kompilacja programu zapisanego w

Bardziej szczegółowo

1 Temat: Vertex Shader

1 Temat: Vertex Shader Instrukcja Architektura procesorów graficznych 1 Temat: Vertex Shader Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp 1.1 Czym jest shader Shader jest programem (zazwyczaj krótkim), wykonywanym przez kartę

Bardziej szczegółowo

1.Wstęp. 2.Generowanie systemu w EDK

1.Wstęp. 2.Generowanie systemu w EDK 1.Wstęp Celem niniejszego ćwiczenia jest zapoznanie z możliwościami debuggowania kodu na platformie MicroBlaze oraz zapoznanie ze środowiskiem wspomagającym prace programisty Xilinx Platform SDK (Eclipse).

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Wykład 1 Wstęp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1

Podstawy programowania. Wykład 1 Wstęp. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Podstawy programowania. Wykład 1 Wstęp Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Elementy historii informatyki I think there is a world market for maybe five computers. - Thomas Watson, chairman of IBM,

Bardziej szczegółowo

Programowanie aplikacji na iphone. Wstęp do platformy ios. Łukasz Zieliński

Programowanie aplikacji na iphone. Wstęp do platformy ios. Łukasz Zieliński Programowanie aplikacji na iphone. Wstęp do platformy ios. Łukasz Zieliński Plan Prezentacji. Programowanie ios. Jak zacząć? Co warto wiedzieć o programowaniu na platformę ios? Kilka słów na temat Obiective-C.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Przemysław Gawroński D-10, p. 234 Wykład 1 8 października 2018 (Wykład 1) Wstęp do programowania 8 października 2018 1 / 12 Outline 1 Literatura 2 Programowanie? 3 Hello World (Wykład

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Wykład Funkcje. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1

Podstawy programowania. Wykład Funkcje. Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Podstawy programowania. Wykład Funkcje Krzysztof Banaś Podstawy programowania 1 Programowanie proceduralne Pojęcie procedury (funkcji) programowanie proceduralne realizacja określonego zadania specyfikacja

Bardziej szczegółowo

PARADYGMATY PROGRAMOWANIA Wykład 4

PARADYGMATY PROGRAMOWANIA Wykład 4 PARADYGMATY PROGRAMOWANIA Wykład 4 Metody wirtualne i polimorfizm Metoda wirualna - metoda używana w identyczny sposób w całej hierarchii klas. Wybór funkcji, którą należy wykonać po wywołaniu metody wirtualnej

Bardziej szczegółowo

Programowanie Niskopoziomowe

Programowanie Niskopoziomowe Programowanie Niskopoziomowe Wykład 8: Procedury Dr inż. Marek Mika Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa im. Jana Amosa Komeńskiego W Lesznie Plan Wstęp Linkowanie z bibliotekami zewnętrznymi Operacje na stosie

Bardziej szczegółowo

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Dr inż. Jacek WARCHULSKI Dr inż. Marcin WARCHULSKI Mgr inż. Witold BUŻANTOWICZ Wojskowa Akademia Techniczna SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Streszczenie: W referacie przedstawiono możliwości

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

76.Struktura oprogramowania rozproszonego.

76.Struktura oprogramowania rozproszonego. 76.Struktura oprogramowania rozproszonego. NajwaŜniejsze aspekty obiektowego programowania rozproszonego to: Współdziałanie (interoperability) modułów programowych na róŝnych maszynach. Wielokrotne wykorzystanie

Bardziej szczegółowo

Programowanie w języku C++ Grażyna Koba

Programowanie w języku C++ Grażyna Koba Programowanie w języku C++ Grażyna Koba Kilka definicji: Program komputerowy to ciąg instrukcji języka programowania, realizujący dany algorytm. Język programowania to zbiór określonych instrukcji i zasad

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

Jednostka GPU oraz OpenCL aplikacje

Jednostka GPU oraz OpenCL aplikacje Jednostka GPU oraz OpenCL aplikacje W artykule zaprezentowano przykładową aplikacją symulowanie sił oddziaływujących na cząsteczki oraz animowanie ich ruchu na ekranie zestawu ewaluacyjnego i.mx6 Sabre.

Bardziej szczegółowo

Programowanie kart graficznych

Programowanie kart graficznych CUDA Compute Unified Device Architecture Programowanie kart graficznych mgr inż. Kamil Szostek AGH, WGGIOŚ, KGIS Wykorzystano materiały z kursu Programowanie kart graficznych prostsze niż myślisz M. Makowski

Bardziej szczegółowo

Programowanie w języku C++

Programowanie w języku C++ Programowanie w języku C++ Część siódma Autor Roman Simiński Kontakt roman.siminski@us.edu.pl www.us.edu.pl/~siminski Niniejsze opracowanie zawiera skrót treści wykładu, lektura tych materiałów nie zastąpi

Bardziej szczegółowo

Procesy pojęcia podstawowe. 1.1 Jak kod źródłowy przekształca się w proces

Procesy pojęcia podstawowe. 1.1 Jak kod źródłowy przekształca się w proces Procesy pojęcia podstawowe 1 1.1 Jak kod źródłowy przekształca się w proces W języku wysokiego poziomu tworzy się tak zwany kod źródłowy który po zapisaniu będzie plikiem z programem źródłowym. Plik źródłowy

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

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

INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE

INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE Studia podyplomowe dla nauczycieli INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE Przedmiot JĘZYKI PROGRAMOWANIA DEFINICJE I PODSTAWOWE POJĘCIA Autor mgr Sławomir Ciernicki 1/7 Aby

Bardziej szczegółowo

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

Wprowadzenie do programowania

Wprowadzenie do programowania do programowania ITA-104 Wersja 1 Warszawa, Wrzesień 2009 ITA-104 do programowania Informacje o kursie Zakres tematyczny kursu Opis kursu Kurs przeznaczony jest do prowadzenia przedmiotu do programowania

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

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

public: // interfejs private: // implementacja // składowe klasy protected: // póki nie będziemy dziedziczyć, // to pole nas nie interesuje

public: // interfejs private: // implementacja // składowe klasy protected: // póki nie będziemy dziedziczyć, // to pole nas nie interesuje Zbudujemy klasę Definicję klasy zapiszmy w pliku tstring.h #ifndef TSTRING_H #define TSTRING_H #include // w pliku nagłówkowym NIE // otwieramy przestrzeni std // interfejs private: // implementacja

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. Programowanie niskopoziomowe, C1

KARTA PRZEDMIOTU. Programowanie niskopoziomowe, C1 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

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

IdyllaOS. Prosty, alternatywny system operacyjny. www.idyllaos.org. Autor: Grzegorz Gliński. Kontakt: milyges@gmail.com

IdyllaOS. Prosty, alternatywny system operacyjny. www.idyllaos.org. Autor: Grzegorz Gliński. Kontakt: milyges@gmail.com IdyllaOS www.idyllaos.org Prosty, alternatywny system operacyjny Autor: Grzegorz Gliński Kontakt: milyges@gmail.com Co to jest IdyllaOS? IdyllaOS jest to mały, prosty, uniksopodobny, wielozadaniowy oraz

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

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