5. Параллельные и распределенные вычисления Задачи на CUDA

CUDA подходит для задач, которые можно разбить на более мелкие независимые операции, которые могут выполняться параллельно. Некоторые области применения: * Научные исследования. Моделирование физических процессов, биоинформатика, симуляция химических реакций. * Обработка данных и машинное обучение. Анализ больших данных, обучение нейронных сетей, распознавание образов. * Медиа и развлечения. Графика и анимация, видеомонтаж, виртуальная реальность. * Финансовая сфера. Анализ рынков, риск-менеджмент, алгоритмическая торговля. Алгоритм Процесс обработки данных с использованием CUDA: Центральный процессор выделяет область памяти для обработки данных и передаёт её графическому процессору. CPU запускает ядро CUDA, которое содержит инструкции для выполнения на GPU, и делегирует задачу потокам GPU. GPU выполняет вычисления, используя свою память и ресурсы ядра CUDA, обрабатывая тысячи потоков одновременно. После завершения операций GPU возвращает результаты обратно в CPU для дальнейшего использования или анализа. Язык программирования CUDA поддерживает такие языки программирования, как C, C++, Python, Fortran и Java. Кроме того, существуют специализированные библиотеки и фреймворки, которые позволяют интегрировать CUDA в проекты на других языках. Ресурсы Для изучения программирования на CUDA доступны: Официальная документация NVIDIA по CUDA. Онлайн-курсы и руководства на платформах Udemy, Coursera, Pluralsight. Они охватывают основы параллельных вычислений и продвинутые...