Абстрактный родительский класс
родительский класс, не имеющий экземпляров объектов.
Процесс, который получил в свое распоряжение процессор, может занимать его до момента истечения текущего CPU...
При исполнении процесса возможны следующие варианты:
Интервал времени CPU burst меньше или равен длительности...
Интервал времени CPU burst процесса больше выделенного периода времени....
При больших значениях этого периода времени, когда все процессы успевают завершить свой CPU burst до
Предметом исследования является проблема выбора наиболее эффективной аппаратной архитектуры для реализации стохастического популяционного алгоритма. Объект исследования – генетический алгоритм, выполняемый на центральном процессоре (central processing unit, CPU) и графическом процессоре (graphics processing unit, GPU). Приведены результаты вычислительного эксперимента, проведенного с целью сравнения зависимостей времени работы генетического алгоритма, выполняемого на центральном процессоре и графическом процессоре, от используемого количества хромосом. Приведено сопоставление как общего времени решения задачи, так и времени, необходимого для инициализации CPU и GPU. По причине невозможности получения точной временной оценки генетического алгоритма построена расплывчатая оценка времени работы GPU-алгоритма на 3000 хромосом. Метод исследования базируется на экспериментальной оценке зависимостей времени работы генетического алгоритма выполняемого на CPU и GPU от количества особей в поп...
Архитектурная организация GPU выполнена иначе, чем у универсального центрального процессора (CPU), и...
Вместо системы кэшей CPU и сложных арифметико-логических устройств (АЛУ), GPU оснащен набором простых...
логически подразделяется на следующие части:
Первая часть является управляющей и осуществляется на CPU...
CPU в терминологии CUDA именуется как host, а GPU присвоено название devίce....
Данная функция обладает спецификатором global, который сообщает компилятору, что функция вызывается с CPU
Объектом исследования являются процессы выбора оптимальной аппаратной архитектуры при организации ресурсоемких вычислений. Предметом исследования являются процессы решения оптимизационных задач генетическими алгоритмами на GPU и CPU архитектурах. Показано влияние выбора аппаратной архитектуры на процесс решения оптимизационной задачи: определены абсолютные и относительные зависимости замедления вычислительного процесса, при выборе нерациональной аппаратной архитектуры, от числа особей, обрабатываемых алгоритмом. Установлено, что для рассматриваемой задачи граница наиболее эффективной аппаратной конфигурации может находиться в диапазоне от 1000 до 5000 особей. По этой причине, размытость границы эффективной аппаратной конфигурации целесообразно описывать как множество пар «число особейпринадлежность к переходу» Метод исследования базируется на анализе результатов проведенного вычислительного эксперимента. Целью эксперимента является определение зависимостей времени выполнения генетич...
родительский класс, не имеющий экземпляров объектов.
лицо, принимающее решение.
цикл, в котором условие проверяется после выполнения тела цикла.
Возможность создать свои термины в разработке
Еще чуть-чуть и ты сможешь писать определения на платформе Автор24. Укажи почту и мы пришлем уведомление с обновлением ☺️
Включи камеру на своем телефоне и наведи на Qr-код.
Кампус Хаб бот откроется на устройстве