УДК 519.6
Р. В. У с к о в
О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ
ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ CUDA
ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЕРЕНОСА
ИЗЛУЧЕНИЯ
Рассмотрены особенности применения графических процессоров
общего назначения (на примере технологии nVidia
c
CUDA) для
распараллеливания вычислений. Обсуждаются вопросы программ-
ной реализации параллельных алгоритмов, в частности эффектив-
ное использование потоковых процессоров и памяти видеоадапте-
ра. Эффективность распараллеливания вычислений показана на
примере решения задачи переноса гамма-излучения в веществе.
E-mail:
Ключевые слова
:
графические процессорные устройства GPGPU,
CUDA, перенос гамма-излучения.
Архитектура современных графических ускорителей обусловлена
тем, что вычисления, необходимые для прорисовки картинки, явля-
ются однотипными и носят весьма специфический характер. Именно
за счет узкой специализации удалось добиться создания устройств с
большими вычислительными способностями и относительно неболь-
шой стоимостью. В настоящее время вычислительная мощность со-
временных видеоускорителей в десятки и даже сотни раз превышает
аналогичные показатели центральных процессоров при примерно рав-
ной стоимости.
Долгое время эти мощности были доступны лишь для разработ-
ки графических приложений и не могли использоваться для решения
прикладных программ. Однако потенциал в данной области был оче-
виден, поэтому предпринимались многочисленные попытки приспо-
собить видеоускорители для решения прикладных задач.
В настоящее время существует целая область информатики —
GPGPU (General-purpose graphics processing units), — посвященная
технике использования графического процессора видеокарты для об-
щих вычислений. Разработан ряд технологий, позволяющих исполь-
зовать видеоускоритель в прикладных задачах. Одной из них является
nVidia c CUDA. В последнее время появились разработки в области
моделирования переноса излучения на графических процессорах с ис-
пользованием данной технологии. Так, для построения реалистичных
радиографических образов в рентгеновской медицине создан проект
MC-GPU (Monte Carlo simulation of X-ray transport in a GPU with
CUDA, 2009) [1], в основе которого лежит методика моделирования
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2011. № 3
71
