cuda – Übersetzung – Keybot-Wörterbuch

Spacer TTN Translation Network TTN TTN Login Français English Spacer Help
Ausgangssprachen Zielsprachen
Keybot 8 Ergebnisse  fastra.ua.ac.be
  FASTRA Benchmarks  
For our computations on the graphics cards, we use NVIDIA CUDA. Since CUDA is also supported by the latest GeForce drivers, installing special CUDA drivers proved to be unnecessary.
Om berekeningen te kunnen doen op de GPU, gebruiken we NVIDIA CUDA. Omdat CUDA ook ondersteund is door de nieuwste GeForce stuurprogramma's, hoefden we geen speciale CUDA-drivers te installeren.
  FASTRA Benchmarks  
For our computations on the graphics cards, we use NVIDIA CUDA. Since CUDA is also supported by the latest GeForce drivers, installing special CUDA drivers proved to be unnecessary.
Om berekeningen te kunnen doen op de GPU, gebruiken we NVIDIA CUDA. Omdat CUDA ook ondersteund is door de nieuwste GeForce stuurprogramma's, hoefden we geen speciale CUDA-drivers te installeren.
  FASTRA Benchmarks  
For our computations on the graphics cards, we use NVIDIA CUDA. Since CUDA is also supported by the latest GeForce drivers, installing special CUDA drivers proved to be unnecessary.
Om berekeningen te kunnen doen op de GPU, gebruiken we NVIDIA CUDA. Omdat CUDA ook ondersteund is door de nieuwste GeForce stuurprogramma's, hoefden we geen speciale CUDA-drivers te installeren.
  FASTRA  
Running the "Device Query" CUDA sample (available here) offers a unique sight: eight GPU cores available for doing calculations!
NVIDIA CUDA bevat een demo-applicatie, genaamd "Device Query" (hier beschikbaar) die een uniek beeld laat zien op de FASTRA: acht GPU's zijn beschikbaar voor het uitvoeren van onze berekeningen!
  FASTRA  
SLI cannot be used within the NVIDIA CUDA programming model. Moreover, we don't even need SLI for our application, as our GPU computation involves no communication between the GPUs. Surprisingly, the FASTRA does not even have a SLI motherboard!
SLI kan niet worden gebruikt binnen het NVIDIA CUDA programmeermodel. Gelukkig hebben we SLI niet eens nodig voor onze toepassing, aangezien onze GPU berekeningen geen communicatie vereisen tussen de GPU's. De FASTRA heeft zelfs geen SLI moederbord! FASTRA bevat een crossfire moederbord met AMD 780 chipset. Om het geheel te laten werken moet aan twee voorwaarden voldaan zijn: zowel het BIOS als de NVIDIA drivers moeten in staat zijn acht GPU's te ondersteunen. Vooraf wisten we niet zeker of dit het geval zou zijn, maar het blijkt allemaal prima te werken.
  FASTRA  
The core functionality for our CPU code is written in C++ (Visual C++), while MATLAB is often used as a front-end for rapid prototyping. All GPU code is developed using the NVIDIA CUDA framework, a C-like programming language that allows for efficient programming of the NVIDIA GPUs.
We gebruiken Windows XP-64 als besturingssysteem van de FASTRA. We hebben voor dit OS gekozen om de volgende drie redenen. Ten eerste hebben we een 64-bit OS nodig om 8GB werkgeheugen te kunnen addresseren. Ten tweede verwachtten we bij Windows minder driverproblemen tegen te komen dan bij Linux. Tot slot konden we niet kiezen voor Vista, aangezien het NVIDIA CUDA platform, dat we gebruiken voor het programmeren van de grafische kaarten, niet beschikbaar is voor Vista. Voor de software-ontwikkeling gebruiken we Microsoft Visual Studio 2008. De basisfunctionaliteit van onze software is geschreven in C++ (Visual C++), terwijl Matlab wordt gebruikt voor de snelle ontwikkeling van applicatie prototypen. Alle GPU code wordt ontwikkeld met het NVIDIA CUDA systeem, een C-achtige programmeertaal die het mogelijk maakt om zeer efficiënt GPU's te programmeren.
  FASTRA  
Second, it does not allow to use specific features of the graphics cards, such as fast shared memory present in the processing cores. Recently, NVIDIA released the CUDA-platform, a C-like language along with a compiler and several supporting libraries for GPU Computing on NVIDIA GPUs.
GPU Computing is een vakgebied dat zich snel ontwikkelt. Zowel NVIDIA als ATI ontwikkelen hun eigen platform voor het programmeren van de GPU's, die beide niet compatibel zijn met de grafische kaarten van de concurrentie. Een relatief veilige manier om onafhankelijk te blijven is het gebruik van een open standaard, zoals OpenGL. In dat geval moeten alle berekeningen worden "vermomd" als conventionele grafische operaties. Deze aanpak heeft twee nadelen. Ten eerste is het programmeermodel vrij kunstmatig en niet erg flexibel. Ten tweede kunnen we op deze manier geen gebruik maken van speciale features van de grafische kaart, zoals snel gedeeld geheugen in de shader cores. Recent heeft NVIDIA het CUDA platform gelanceerd: een C-achtige programmeertaal voor GPU Computing, met een compiler en diverse ondersteunende software-tools. CUDA is uitsluitend geschikt voor NVIDIA GPU's. Het schrijven van code die snel werkt op de GPU vereist nog altijd veel handwerk. Anderzijds leidt het gebruik van CUDA tot meer controle van de programmeur over de hardware.
  FASTRA  
Even within a single card, the two GPUs function independently. There is no direct communication between the GPUs (SLI cannot be used with CUDA). Therefore, all communication between the GPUs, as well as all communication between a GPU and CPU, must traverse the PCI-Express bus.
De FASTRA bevat vier 9800GX2 grafische kaarten, die elk twee GPU's bevatten. Zelfs binnen de grafische kaarten kunnen de twee GPU's onafhankelijk worden gebruikt. Er is geen directe communicatie tussen de GPU's (SLI kan niet worden gebruikt met CUDA). Daarom verloopt alle communicatie tussen de GPU's, en ook tussen GPU en CPU, via de PCI-Express bus. Bovendien moeten telkens twee GPU's op een kaart de bandbreedte van hun PCI-Express slot delen. Voor berekeningen waarbij de communicatie-bandbreedte een belangrijke rol speelt, brengt dit aanzienlijke beperkingen met zich mee voor wat betreft de prestaties van de FASTRA. Gelukkig is voor onze tomografie-berekeningen de ratio tussen de hoeveelheid berekeningen en de hoeveelheid communicatie zeer groot. Ons programmeermodel is feitelijk heel simpel: de reconstructietaak voor een groot 3D volume wordt opgesplitst in een aantal deeltaken die volledig onafhankelijk kunnen worden uitgevoerd, zonder onderlinge communicatie. Elk van deze taken wordt toegewezen aan een GPU. De tijd die nodig is om de benodigde data naar het geheugen van de GPU te kopiëren en het resultaat uiteindelijk terug te lezen is veel korter dan de rekentijd die de GPU nodig heeft, waardoor we een zeer grote versnelling kunnen bereiken t.o.v. de CPU. Bovendien groeit voor onze toepassing de rekenkracht vrijwel lineair met het aantal GPU's!