Grafikprozessoren und deren Architektur. Einblicke in die Parallelisierung und die Funktionsweise von Mehrkernprozessoren
Grafikprozessoren und deren Architektur. Einblicke in die Parallelisie
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內容簡介
Akademische Arbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1.0, FOM Hochschule f羹r Oekonomie & Management gemeinn羹tzige GmbH, Bonn fr羹her Fachhochschule, Veranstaltung: IT-Infrastruktur, Sprache: Deutsch, Abstract: Die folgende Arbeit zielt darauf ab, ein Verst瓣ndnis 羹ber die Funktionsweise und den Aufbau heutiger Grafikprozessoren zu vermitteln. Hierbei wird exemplarisch f羹r moderne GPU-Architekturen, die auf dem GP100-Chipsatz basierende Nvidia Pascal Architektur der GTX1000 Serie analysiert. Die Graphics Processing Unit (GPU) hat im Verlauf der letzten f羹nf Jahrzehnte eine rasanten Entwicklung erfahren. GPUs (auch als Parallelrechner bezeichnet) wurden zu Beginn ihrer Entwicklung als eine Entlastung der Central Processing Unit (CPU) bei der Berechnung von Grafiken konzipiert. Derartige Grafik-Berechnungen (Voxel-Berechnungen, Kalkulationen von dreidimensionalen Volumengrafiken, etc) bestehen heruntergebrochen aus simplen und schrittweise stattfindenden Verrechnungen von Gleitkommazahlen innerhalb einer Fixed-Funciton-Pipeline. Die zunehmenden Anforderungen von Spiele- und Rendering-Engines (Unity, Blender, Cinema4D, etc) sowie eine Erh繹hung der Aufl繹sung heutiger Ausgabeger瓣te erfordern GPU-Architekturen, welche in der Lage sind immer gr繹?ere Mengen an Daten unter kleinstm繹glicher Latenz zu verarbeiten. Der hohe Durchsatz einer GPU - gemessen in FLOPS (Floating Point Operations per Second) - geht auf die besondere Eigenschaft der GPU zur羹ck, Daten parallelisiert nach dem Single Instruction Multiple Thread (SIMT)-Prinzip verarbeiten zu k繹nnen. Anspruchsvolle Textur- und Voxel-Berechnungen werden - zun瓣chst vereinfacht betrachtet - als ein teilbares Gesamtproblem auf die vielen Rechenkerne der GPU aufgeteilt, als Bruchst羹cke berechnet und zuletzt wieder zu einem Ergebnis zusammengef羹gt. Nicht zuletzt hat diese Art der alternativen Prozessierung (im Vergleich zur Multiple Instruction Multiple Data (MIMD)-basierten Datenverarbeit
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