GPU ile paralel hesaplamaya giriş: temel kavramlar nelerdir?
GPU ile Paralel Hesaplamaya Giriş: Temel Kavramlar
GPU (Grafik İşlemci Birimi), grafik işleme dışında birçok hesaplama işlevi için de kullanılabilir. Paralel hesaplama, bir problemi daha küçük parçalara ayırarak birden fazla işlem birimiyle aynı anda çözmeyi amaçlar. Bu sayede işlem süreleri önemli ölçüde kısalır.Temel Kavramlar
- Paralel İşleme: Birden fazla işlemci veya çekirdek kullanarak hesaplamaları aynı anda gerçekleştirme.
- GPU Mimarisinin Özellikleri: Çok sayıda çekirdeğe sahip olması, yoğun veri işleme için özel olarak tasarlanmıştır.
- CUDA (Compute Unified Device Architecture): NVIDIA\'nın GPU\'ları için geliştirdiği bir paralel hesaplama platformu ve programlama modeli.
- Veri Paralelliği: Aynı işlemlerin farklı veri setleri üzerinde eş zamanlı olarak gerçekleştirilmesi.
- İşlem Çekirdeği: GPU üzerindeki temel hesaplama birimi. Her çekirdek, birçok basit hesaplama işlemini aynı anda gerçekleştirebilir.
- Hafıza Hiyerarşisi: GPU\'daki bellek yapısı; global, ortak ve yerel bellek gibi farklı katmanlar bulunur.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- En kısa yol problemlerinin türleri ve yaklaşımlar nelerdir?
- Fonksiyonel programlama nedir?
- Yeni başladım: Bir bilgisayarın işletim sistemi nedir ve ne işe yarar?
- JOIN türleri arasındaki farklar nelerdir?
- Anahtar (primary key) nedir?
- Python programlama dilinde if ve else kullanımı nasıl gerçekleştirilir?
- Veri tabanı oluştururken hangi ilişkileri tercih etmeliyim?
- Yapay zeka algoritmalarının veri gizliliği ve güvenliği üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir ve hangi yöntemlerle optimize edilir
- Makine öğrenmesi algoritmalarında aşırı uyum (overfitting) problemi nasıl ortaya çıkar ve hangi yöntemlerle önlenebilir?
- Senkronizasyon: mutex, semaphore ve monitör nedir?
- CSS’te float property’si ne işe yarar?
- Python’da bir string içinde belirli bir karakterin geçtiği tüm indeksleri nasıl bulabilirim?
- Python’da bir string içinde belirli bir kelimede hangi indekste başladığını nasıl bulabilirim?
- Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmalarının veri işleme süreçlerindeki temel farkları nelerdir
- Aşırı uyum (overfitting) nasıl önlenir?
- Counting sort ve radix sort hangi durumlarda etkilidir?
- Sanal bellek ve sayfalama nasıl işler?
- Yapay zeka nasıl insan zekasından farklıdır?
- Kuyruk (queue) veri yapısı nedir?
- Gözlemlenebilirlik: log, metrik ve iz (trace) nedir?
