PROGRAMLAMADA YENİ EĞİLİMLER

GPU’lar grafikler üzerinde yüksek performanslı paralel işlem yapabildiği için videolar için de çeşitli kullanım alanları vardır. Bunlar video düzenleme, efekt ekleme, dijital animasyon, gerçekleme gibi işlemlerdir. Günümüzde Adobe gibi birçok firma animasyon ve simülasyonlar için çoklu GPU programlamayı kullanmaya başlamıştır.

Cihazda çalıştırılacak fonksiyonlarda __global__ anahtar kelimesi kullanılır. Fonksiyonun tanımlanma yapısı aşağıda verilmiştir ve bu fonksiyon sunucu kodundan çağrılır:

Bunlardan ilki, hafızadan rastgele seçilen bir adresin CUDA kodu ile okunabilmesidir. Bir diğeri ise bit seviyesinde işlemler ile tam sayı ve ondalıklı sayı işlemler için tam destek sağlamasıdır. GPU ile veri okuma işlemleri çok hızlı bir şekilde yapılabilmektedir. Ayrıca paralel hesaplamalarda kuyrukların veri paylaşımı için kullanabilecek hızlı bir ortak hafıza alanı sunulmaktadır.

CUDA’nın avantajları olduğu gibi bazı kısıtları da vardır. Bunlardan en önemlisi standart C kütüphanelerini tamamen desteklememesidir. Standart C’de derlenebilen bazı kodlar, CUDA C’de derlenememektedir. Ayrıca gerçekleme (rendering) dillerinden OpenGL ile çalışabilirliği tek yönlüdür. Yani, OpenGL kayıtlı CUDA hafızasına ulaşabilirken, CUDA OpenGL hafızasına erişememektedir.

Grafik tabanlı işlemcinin özelliklerini sıralamak

Önceleri paralel hesaplamalar, sadece merkezi işlemci birimleri üzerinde yapılmaktaydı. Ancak son zamanlarda grafik işlemci birimi üzerinde de paralel işlemler yapılmaya başlanmıştır. Grafik tabanlı işlemciler hafıza üzerindeki işlemleri çok hızlı gerçekleştirebilen ve çok sayıda alt işlemciler barındıran hesaplama bi- rimleridir. Hafıza üzerindeki esnek işlem yapabilme yetenekleri ile görüntü işleme ve basit aritmetik işlemlerin yapılması konularında oldukça hızlıdırlar. Grafik işlemci birimleri önceleri sadece piksellerin renklerini belirlemek amacı ile her bir piksel için ayrı hesaplama yapan birimlerken, günümüzde aritmetik hesaplamaların yapılmasında da yaygın biçimde kullanılmaktadırlar.

Aritmetik ve mantıksal operasyonları gerçekleştiren elektronik devreler bütününe merkezi işlemci birimi adı verilir.

Silicon Graphics üç-boyutlu grafik uygulamalarında kullanılmak üzere standart platformdan bağımsız OpenGL kütüphanesini tasarlamıştır.

Grafik işlemci birimi (Graphical Processing Unit–GPU), merkezi işlemci birimlerinden farklı olarak görüntü işleme komutlarını çalıştırmak üzere özelleşmiş bir elektronik devreler bütünüdür.

CPU ve GPU ile alakalı,

CUDA (Compute Unified Device Architecture), GPU programlama için NVIDIA firmasının sunduğu C, C++, Fortran gibi programlama dilleriyle birlikte kullanılabilen mimari ve teknolojidir.

CUDA'nın avantajları,

Dezavantajları ise,

C dilinde yazılmış bir kod, NVIDIA derleyicisinde “nvcc” komutu kullanılarak derlenebilir.

BLOCK_WIDTH her bir blok için kuyruk sayısını ifade etmektedir.

Ana fonksiyon içerisinde kuyrukların sonucunun hesaplanmasını beklemek için, cudaDeviceSynchronize() komutu kullanılır.

GPU programlama ile iletişimi sağlayan kütüphaneler,

"Geleneksel programlamada bir problemin çözümü tek bir işlemcinin üzerinde
gerçekleştirilirken, paralel hesaplamada problem çeşitli alt bölümlere ayrılır ve her bir
bölüm farklı işlemciler tarafından paralel bir şekilde çözülür."

Merkezi işlemci birimleri (Central Processing Unit–CPU), aritmetik ve mantıksal operasyonları gerçekleştiren bir elektronik devreler bütünüdür.

Merkezi işlemci birimi bilgisayarın en önemli parçasıdır ve aritmetik ve mantıksal
operasyonları gerçekleştirir.

Grafik işlemci birimi (Graphical Processing Unit–GPU), merkezi işlemci birimlerinden farklı olarak görüntü işleme komutlarını çalıştırmak üzere özelleşmiş bir elektronik
devreler bütünüdür.

Grafik işlemci birimi (Graphical Processing Unit–GPU), merkezi işlemci birimlerinden farklı olarak görüntü işleme komutlarını çalıştırmak üzere özelleşmiş bir elektronik
devreler bütünüdür.