gpu en lenguaje c
La U es cada vez más potente Además de optimizar la visualización de imágenes, la GPU ha superado a las CPU de uso general en cálculo. Sería un desperdicio usar un chip tan poderoso solo como tarjeta gráfica. Por lo tanto, NVidia lanzó CUDA para permitir que la tarjeta gráfica se use para fines distintos al cálculo de imágenes, es decir, más allá de los juegos, permitiendo que la GPU ejerza su poder. capacidades informáticas.
Hace un año, NVIDIA lanzó CUDA, una herramienta de desarrollo en lenguaje C específica para GPU. A diferencia del uso anterior de interfaces API de gráficos para dirigir la GPU para completar diversas funciones informáticas y de procesamiento, la aparición de CUDA permite a los investigadores e ingenieros ingresar código libremente para llamar a la arquitectura de procesamiento paralelo de la GPU en un entorno de lenguaje C familiar. Esto acorta en gran medida las operaciones que originalmente tomaban días y semanas para producir resultados a horas o incluso minutos.
CUDA es un entorno de desarrollo para computación GPU. Es una arquitectura de software y hardware completamente nueva que puede tratar la GPU como un dispositivo de computación de datos paralelo para asignar y administrar los cálculos realizados. En la arquitectura CUDA, estos cálculos ya no tienen que asignarse a API de gráficos (OpenGL y Direct 3D) como en el pasado la llamada arquitectura GPGPU. Por lo tanto, para los desarrolladores, el umbral de desarrollo de CUDA se reduce considerablemente. El lenguaje de programación GPU de CUDA se basa en el lenguaje C estándar, por lo que cualquier usuario con conocimientos de lenguaje C puede desarrollar fácilmente aplicaciones CUDA.
Entonces, ¿cómo hacer que la CPU y la GPU estén bien conectadas entre programas? Desde la perspectiva del concepto de GPGPU, las tarjetas gráficas aún deben implementarse con API tradicionales como DirectX y OpenGL. Para los programadores, este método es muy engorroso, y CUDA es una nueva aplicación derivada del concepto de interfaz GPGPU. CUDA proporciona una solución más simple: el lenguaje C. Repasemos el historial de desarrollo de CUDA.