Sistema De Comércio Gpu

Computação acelerada O QUE É A computação acelerada por GPU A computação acelerada por GPU é o uso de uma unidade de processamento de gráficos (GPU) juntamente com uma CPU para acelerar a aprendizagem profunda. Analítica. E aplicações de engenharia. Pioneiro em 2007 pela NVIDIA, os aceleradores de GPU agora geram centros de dados eficientes em energia em laboratórios governamentais, universidades, empresas e pequenas e médias empresas em todo o mundo. Eles desempenham um papel importante na aceleração de aplicações em plataformas que vão desde inteligência artificial a carros, drones e robôs. COMO AS GPUs ACELERAM APLICAÇÕES DO SOFTWARE A computação acelerada pela GPU descarrega porções intensivas em computação do aplicativo para a GPU, enquanto o restante do código ainda é executado na CPU. Do ponto de vista dos usuários, os aplicativos simplesmente funcionam muito mais rápido. GPU vs CPU Performance Uma maneira simples de entender a diferença entre uma GPU e uma CPU é comparar a forma como eles processam as tarefas. Uma CPU consiste em alguns núcleos otimizados para processamento em série seqüencial, enquanto uma GPU possui uma arquitetura massivamente paralela composta por milhares de núcleos menores e mais eficientes projetados para lidar com várias tarefas simultaneamente. As GPUs têm milhares de núcleos para processar cargas de trabalho paralelas de forma eficiente. Confira o videoclipe abaixo para uma GPU divertida versus CPU Com mais de 400 aplicativos HPC acelerados, incluindo 9 dos 10 melhores, todos os usuários de GPU podem sofrer um aumento dramático da taxa de transferência para suas cargas de trabalho. Descubra se os aplicativos que você usa são acelerados por GPU em nosso catálogo de aplicativos (PDF 1.9 MB). GET Started TODAY Existem três abordagens básicas para adicionar aceleração de GPU aos seus aplicativos: descartando bibliotecas otimizadas em GPU Adicionando dicas de compilação para paralelizar automaticamente seu código Usando extensões para idiomas padrão como C e Fortran Aprender a usar GPUs com a programação paralela CUDA O modelo é fácil. Para cursos on-line gratuitos e recursos para desenvolvedores, visite CUDA zoneputational Finance Finanças Computacionais NVIDIA Tesla GPU Accelerators oferece às empresas de serviços financeiros a capacidade de dirigir seus negócios mais rapidamente, com melhores análises a menor custo. As GPUs permitem que cálculos de risco complexos no nível do comerciante sejam executados em segundos, permitindo que o risco em tempo real seja comercial como de costume. O valor em risco, o risco de contraparte e os cálculos de Margining inicial e de vida são alguns dos tipos de cálculos que se beneficiam da aceleração de GPU, permitindo um aumento do número de cenários e sensibilidades, com modelos mais complexos, reduzindo os custos globais em até 80. A tecnologia é complementada Por um rico ecossistema de provedores de soluções - ISVs, vendedores de bibliotecas. Consultores. E empresas de treinamento - que torna as GPUs ainda mais acessíveis. OUVIR AOS PRÁTICOS POR QUE ELLOS PROCURAM A DESENVOLVER NO GPUS: Testemunho: Pierre Spatz, Chefe de Pesquisa Quantitativa, Testemunho de Murex: Mike Giles, Professor de Matemática, Universidade de Oxford APRESSE APLICACO À GRUPO GPU KEPLER GRATUITAMENTE Para obter informações sobre aplicativos de financiamento computacional chave, Visite a página de Aplicativos GPU. As placas gráficas Eyefinity são placas gráficas de jogos que tendem a ter um número elevado de saídas de monitor na parte de trás delas. Isso leva muitas pessoas a acreditar que são uma boa opção para um computador multi-tela profissional ou comercial, infelizmente, isso é errado. Nos Múltiplos Monitores, nosso meio de vida depende de nós ser especialistas em sistemas de tela múltipla e, como tal, temos que ficar além de todos os mais recentes equipamentos no mercado. Bastante obviamente, quando obtivemos o vento desses novos cartões Eyefinity, ficamos bastante entusiasmados por vê-los, na teoria eles deveriam ter sido uma combinação perfeita para nossos sistemas de computador, porém, na prática, somos incapazes de recomendá-los. Os problemas com eles Você deve lembrar que a tecnologia foi criada para atender a um mercado de jogos não profissional, todos os cartões Eyefinity são otimizados para jogar gráficos 3D em várias telas. Eles conseguem essa façanha de maneira muito mais bem sucedida para cartões anteriores, no entanto, esse caminho de tecnologia tem algumas desvantagens para o usuário profissional. Altos níveis de ruído Em primeiro lugar, os cartões tendem a ser muito barulhentos, porque eles precisam de grandes fãs de resfriamento para garantir que eles não sobreaquecem, você encontra praticamente todas as placas gráficas de jogos, Eyefinity ou não, sofrem com isso. Agora, para um jogador que tem o som alto, o ruído torna-se menos importante, no entanto, para um usuário sentado na frente da máquina por longos períodos de tempo, ter um som equivalente a um motor a jato que funciona continuamente debaixo da sua mesa é Não é uma ótima situação para se encontrar. Consumo de alta potência Para alimentar esses cartões, você geralmente precisa construir um sistema com uma fonte de alimentação maior que tenha alimentações de energia diretas para cada cartão Eyefinity, isso adiciona tanto o custo inicial de construção do sistema quanto o on - custo de funcionamento do PC. Mais energia é igual a mais acumulação de calor que resulta em requisitos de resfriamento extra. Muitas vezes, você encontrará construtores de sistemas ignorando esse fato, o que significa que o calor se acumula continuamente dentro de um PC que reduz a vida dos componentes circundantes. Drivers de software ruim Todos os componentes do PC exigem que o software chamado drivers funcione corretamente, esses drivers dizem essencialmente ao sistema operacional (Windows) como usar o dispositivo. Peça a qualquer um que jogue jogos de ponta sobre drivers de placa gráfica e eles vão te dizer o que é um pesadelo que podem ser, os fabricantes estão constantemente lançando novos drivers que muitas vezes não introduzem mais erros do que resolvem. Isso basicamente significa que o sistema trava e bloqueios podem se tornar bastante frequentes. Na nossa experiência, Eyefinity sofre mais do que o normal neste departamento. Em todos os nossos sistemas de teste (dos quais houve muitos nos últimos 2 anos), os drivers foram extremamente pobres. Em termos reais, isso significava que às vezes reiniciaríamos o computador e perderíamos todas as configurações de exibição sem motivo aparente, resultando em cada tela ter que ser redefinida. Com este problema, o Eyefinity realmente muda a forma como o Windows interage com vários monitores, o que significa que configurar telas leva fenomenalmente mais do que o que normalmente levaria. Nossos PCs padrão levam aproximadamente 1 minuto de 2 minutos para configurar as telas, os sistemas Eyefinity tomaram nossos especialistas em torno de 20 30 minutos cada vez que as configurações foram perdidas. Recomendações gerais Como você provavelmente pode se reunir, não recomendamos a quem precisa de um PC confiável para usar os cartões Eyefinity. Você pode saber se um sistema tem o Eyefinity, pois as placas gráficas geralmente serão ATI. Os construtores de PC geralmente os recomendam, pois eles parecem uma opção fácil para alcançar um alto número de saídas de tela, mas confiam em nós, você pagará a longo prazo com todos os problemas que eles implicam. Nosso método de utilização de placas gráficas com múltiplos monitores de monitor é, de longe, o modo mais estável de alcançar um sistema de PC multi-tela confiável e poderoso, e é por isso que você não verá nenhuma placa gráfica baseada em Eyefinity oferecida por nós. Escrito por Darren Multiple Monitors Última atualização: abril de 2012