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GPGPU應用與技術平台 可製造性與計算架構之間的勝負

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過去高效能運算領域要達到極高效率的輸出,通常必須透過大量CPU進行連結,利用平行分散處理進行運算,但這種結構不僅程式開發難度高,硬體體積大,功耗更是驚人。GPGPU (General-Purpose ...

內文目錄

  • GPGPU發展歷程
  • 有助於拓展GPU產品應用領域
  • 2大GPU架構的差異
  • 英特爾攪局攪出局 超微要到Fusion才發功
  • 結語

圖表目錄

  • GPU運算浮點效能成長遠超過CPU
  • NVIDIA GPGPU開發環境CUDA的版本與功能發展藍圖
  • GPGPU的常見應用
  • 超微GPU-RV870是集過去技術大成之作 成本低、效率高
  • NVIDIA Fermi架構是為GPGPU最佳化 但晶片成本極高
  • 5 個圖表

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