Первое применение расчётов на графических ускорителях

История применения чипов для математических расчётов началось давно. Самые первые попытки были примитивными и использовали некоторые функции из Z-буферизации и растеризации. Но с появлением шейдеров началось ускорение. В 2003 г. на SIGGRAPH появилась новая секция под вычисления, и она получила GPGPU.

BrookGPU. Известный компилятор языка программирования Brook. Является потоковым. Был специально разработан для вычислений на GPU. Разработчики использовали API: Direct3D или OpenGL. Это существенной ограничивало применения GPU, т.к. шейдеры и текстуры применялись в 3D графике, а специалисты по параллельному программированию ничего знать не обязаны. Они используют тока потоки и ядра. Brook смог немного помочь в этой задачи. Расширения к языку С помогли скрыть от программистов трёхмерный API, и предоставить видеочип в качестве параллельного сопроцессора. Компилятор компилировал код и привязывал к библиотеке DirectX, OpenGL или x86.

Области применения параллельных расчётов на графических ускорителях

Приведём усреднённые цифры прироста производительности вычислений, полученные исследователями по всему миру. При переходе на GPU прирост производительности составляет в среднем в 5−30 раз, а в некоторых примерах доходит и до 100 раз (как правило это код, который непригоден для расчётов при помощи SEE.

Вот некоторые примеры ускорений:

• · Флуоресцентная микроскопия — в 12 раз;
• · Молекулярная динамика — в 8−16 раз;
• · Электростатика (прямое и многоуровневое суммирование Кулона) — в 40−120 раз и 7 раз.

ядро процессор графический.