FP32 아니면 FP24 ( 요소당 24비트의 부동소수점 ) 또는 그 이상을 지원하는 것이고, 부분 정밀도는 FP 16이었다. ATI의 R300 시리즈 GPU는 FP24 정도를 프로그램 가능한 프래그먼트 파이프라인에서만 지원하였다. 꼭짓점 프로세서에서는 FP32를 지원하였다. 반면 엔비디아의 NV30 시리즈는 FP16과 FP32를 지원하였다. 다른 공급 업체, 즉, S3와 XGI는 혼합 형식을 FP24까지 지원하였다. 셰이더 모델 3. 0은 규격을 변경하여 전 정밀도 요구 조건을 상향조정하여 최소한 FP32 를 프래그먼트 파이프라인에서 지원하게 하였다. ATI의 셰이더 모델 3. 0 준수 R5xx 세대 ( 라데온 X1000 시리즈 ) 는 FP32를 파이프라인에 걸쳐 지원하지만 엔비디아의 NV4x와 G7x 시리즈는 FP32 전 정밀도와 FP16 부분 정밀도 모두를 계속 지원하였다. 셰이더 모델 3. 0에서 요구되지는 않았지만 ATI와 엔비디아의 셰이더 모델 3. 0 GPU는 혼합 FP16 렌더 타겟 지원을 소개하여 더 쉽게 고 동적 범위 렌더링을 지원할 수 있게 하였다
r 2, g 2, b 2 ) { displaystyle ( r - { 2 }, g - { 2 }, b - { 2 } ) } 로 모듈레이트된다면 GPU는 결과 색상인 ( r 1 r 2, g 1 g 2, b 1 b 2 ) { displaystyle ( r - { 1 } r - { 2 }, g - { 1 } g - { 2 }, b - { 1 } b - { 2 } ) } 를 한 연산으로 계산할 수 있다. 이 기능은 그래픽스에서 유용한데 그 까닭은 거의 모든 기본 자료형이 ( 2, 3, 4차원 ) 벡터이기 때문이다. ( 예 : 꼭짓점, 색상, 수직 벡터, 표면 패턴 좌표 등 ) 많은 다른 응용 프로그램에서 이를 유용하게 사용될 수 있고, 벡터 명령 ( SIMD ) 이 그 우수한 성능으로 CPU상에서 지원되었다. 2006년 11월 엔비디아는 쿠다를 발표하였는데, 이는 SDK와 API로 프로그래머가 C언어로 알고리즘을 기술하여 지포스 8 시리즈 GPU 상에서 실행시킬 수 있게 해 주는 것이다. AMD는 유사한 SDK를 ATI 기반 GPU와 스트림 SDK ( 전에는 CTM 클로우즈 투 메탈 ) 라고 부르는 SDK와 기술을 제공한다
이용하는 것이다. 탐색 [ 편집 ] 탐색 연산으로 프로그래머는 흐름 안의 특정 요소 또는 특정 요소의 이웃 요소를 찾을 수 있다. GPU는 한 요소를 찾는 속도를 올리기 위해 사용되지는 않지만 대신 여러 탐색을 병렬로 실행하는 데 사용된다. 자료 구조 [ 편집 ] 다양한 자료 구조가 GPU상에서 표현될 수 있다 : 고밀도 배열 저밀도 배열 - 정적, 또는 동적 적응 구조 기타 [ 편집 ] GPGPU로 CPU 한 개에 비해 100배 ~ 250배의 속도 향상을 이룰 수 있지만, 병렬도가 지극히 높은 응용 프로그램에서만 이 정도의 혜택을 볼 수 있을 것이다. 한 개의 GPU 처리 코어는 데스크톱 CPU의 코어 한 개와 대등하지 않다. 같이 보기 [ 편집 ] 컴퓨터 클러스터 컴퓨터 비전 생물정보학 디지털 화상 처리 영상 분할 CUDA 라라비 ( 마이크로아키텍처 ) 텐서 처리 장치 참고 문헌 [ 편집 ] ↑ Mapping computational concepts to GPUs : Mark Harris. Mapping computational concepts to GPUs. In ACM SIGGRAPH 2005 Courses ( Los Angeles, California, July 31 - August 4, 2005 ). J. Fujii, Ed. SIG
. 3 흐름 필터링 2. 3. 4 흩뿌리기 2. 3. 5 수집 2. 3. 6 정렬 2. 3. 7 탐색 2. 3. 8 자료 구조 3 기타 4 같이 보기 5 참고 문헌 6 외부 링크 GPU 개선 [ 편집 ] GPU 기능은 전통적으로 매우 제한적이었다. 사실 여러 해 동안 GPU는 단지 그래픽스 파이프라인의 특정 부분을 가속시키기 위해서만 사용되었다. GPGPU가 가능하려면 몇 가지 개선이 필요했다. 가프로그램성 [ 편집 ] 그래픽스 파이프라인의 일부에 추가된 프로그램 가능성 덕분에 게임 프로그래머는 더 실감나는 효과를 생성할 수 있게 되었다. 버텍스 세이더와 프래그먼트 셰이더가 대표적인 그래픽스 파이프라인의 프로그램 가능한 부분이며 비교적 최근에 추가된 기하 셰이더 또한 그 활용 사례가 늘고 있다. 버텍스 셰이더로 프로그래머는 각각의 버텍스 ( 모델링 폴리곤의 꼭지점 ) 특징, 즉, 위치, 색상, 패턴 좌표, 그리고 수직 벡터를 다르게 할 수 있게 되었다. 프래그먼트 셰이더는 프래그먼트, 또는 각 픽셀의 색상을 계산하는데 사용된다. 프로그램 가능한 프래그먼트 셰이더로 프로그래머는, 예를 들어, 그래픽 카드가 기본으로 제공하지 않는
, California, July 31 - August 4, 2005 ). J. Fujii, Ed. SIGGRAPH'05. ACM Press, New York, NY, 50. ↑ Double precision on GPUs ( Proceedings of ASIM 2005 ) Archived 2007년 6월 11일 - 웨이백 머신 : Dominik Goddeke, Robert Strzodka, and Stefan Turek. Accelerating Double Precision ( FEM ) Simulations with ( GPUs ). Proceedings of ASIM 2005 - 18th Symposium on Simulation Technique, 2005. ↑ " GPU Gems - Chapter 34, GPU Flow - Control Idioms ". 2009년 4월 26일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2009년 7월 2일에 확인함. ↑ GPGPU survey paper : John D. Owens, David Luebke, Naga Govindaraju, Mark Harris, Jens, Aaron E. Lefohn, and Tim Purcell. " A Survey of General - Purpose Computation on Graphics Hardware ".
##레트 또는 정수 색만 지원하였다. RGB 요소를 담은 다양한 형태가 가능하다. 때로 알파 값이 추가되어 투명도에 사용되었다. 흔히 사용된 형태는 다음과 같다 : 픽셀 당 비트수 R G B 알파 8 2 3 3 16 5 6 5 24 8 8 8 32 8 8 8 8 초기에 확정된 기능 또는 가프로그램성이 제한적이었던 그래픽스 ( DirectX 8. 1 호환 GPU 까지 ) 에서는 이로써 충분하였다. 이는 또한 화면에 사용된 표현 방식이기도 했기 때문이다. 이 표현 방식은 그러나 어떤 제한 조건을 가지고 있다. 그래픽 프로세서 성능이 충분하다면 그래픽 프로그래머도 더 나은 형식을 사용하고 싶어할 것이다. 예를 들어 부동 소수점 자료형식으로 고 동적 범위 이미지효과를 얻을 수 있기 때문이다. 수많은 GPGPU 응용 프로그램은 부동소수점 정밀도를 요구하며 이는 DirectX 9 규격을 따르는 그래픽 카드부터 적용되었다. DirextX 9의 셰이더 모델 2. x은 전 정밀도와 부분 정밀도의 두가지 정밀 변수형 지원을 제안하였다. 완전 정도는 FP32 아니면 FP24 ( 요소당 24비트의 부동소수점 ) 또는 그 이상을 지원하는 것이고, 부분 정밀
##다. 프로그램 가능한 프래그먼트 셰이더로 프로그래머는, 예를 들어, 그래픽 카드가 기본으로 제공하지 않는 조명 모델을 사용할 수 있게 된다. 전형적인 예는 간단한 가우드 셰이딩이다. 셰이더로 그래픽스 프로그래머는 렌즈 효과, 변위 매핑, 그리고 필드 깊이를 창조할 수 있게 되었다. DirectX 버전 발표연도 셰이더 모델 8 2000 셰이더 모델 1. 1 8. 1 2001 픽셀 셰이더 모델 1. 2, 1. 3, 1. 4 9 2002 셰이더 모델 2. x, 3. 0 10 2006 셰이더 모델 4. 0, 기하형상 셰이더 셰이더 모델의 가프로그램성과 역량은 버전에 따라 점차로 증대되어 DirectX 표준을 따르는 하드웨어가 계속 따라오게끔 하였다. DirectX 10 규격의 셰이더 모델 4. 0은 버텍스 ( vertex ), 지오메트리 ( Geometry, 기하적 형상 ), 그리고 프래그먼트 처리의 프로그래밍 규격을 통일하여 프로그램을 실행시킬 수 있는 단일한 계산 자원을 제공한다. 자료형 [ 편집 ] DirectX 9 이전의 그래픽 카드는 팔레트 또는 정수 색만 지원하였다. RGB 요소를 담은 다양한 형태가 가능하다. 때로 알파 값이 추가
##er - To - Texture ( RTT ) 또는 백버퍼로 그린 후 텍스처로 베끼기 Render - To - Backbuffer - Copy - To - Texture ( RTBCTT ) 아니면 더 최근의 흐름 출력으로 이루어진다. 흐름으로서의 텍스처 [ 편집 ] GPGPU에서 흐름이 취하는 가장 일반적인 형태는 2차원 격자이다. GPU안에 만들어져 있는 랜더링 모델에 알맞기 때문이다. 다수의 계산이 격자 형태로 변환될 수 있다 : 행렬 계산, 이미지 처리, 물리 기반 시뮬레이션 등. 텍스처가 메모리로 사용되므로 텍스처 룩업은 메모리 읽기로 사용된다. 이 덕분으로 어떤 연산은 GPU에 의해 자동으로 이루어진다. 커널 [ 편집 ] 커널은 반복문의 본체라고 생각할 수 있다. 예를 들어 만일 프로그래머가 CPU로 격자행렬을 다룬다면 그 코드는 다음과 비슷할 것이다 : / / 입출력 격자는 각각 100 x 100를 가지고 있다. void transform - 10k - by - 10k - grid ( float in [ 100 ] [ 100 ], float out [ 100 ] [ 100 ] ) { for ( int x = 0 ; x < 100 ; x ) { for ( int y = 0 ; y < 100 ; y )
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##기에 모두 사용되는 메모리는 없다. 산술 치열도는 전송되는 메모리 워드 당 연산으로 정의된다. 중요한 것은 GPGPU 응용 프로그램이 높은 산술치열도를 가지는 것으로 그렇지 않다면 메모리 접근 불확실성이 계산 속도를 제한할 것이다. 이상적인 GPGPU 응용 프로그램의 데이터 집합은 크고, 병렬도는 높고, 데이터 요소간 의존성은 최소이다. GPU 프로그래밍 개념 [ 편집 ] 계산 자원 [ 편집 ] GPU가 사용 가능한 계산 자원은 다양하다 : 프로그램 가능한 프로세서 - 버텍스 ( 꼭짓점 ), Primitive ( 프리미티브, 3차원 그래픽스의 기본 요소, 점, 선, 면, 구, 상자 ) 프래그먼트 파이프라인으로 프로그래머는 데이터의 흐름에 커널을 배풀 수 있다. 비트맵 변환기 - 프래그먼트를 만들고 꼭짓점 당 상수 - 예를 들어 텍스처 좌표와 색상 - 를 내삽한다 텍스처유닛 - 읽기 전용 메모리 계면 프레임 버퍼 - 쓰기 전용 메모리 계면 사실, 프로그래머는 프레임 버퍼 대신 쓰기 전용 텍스처로 바꿔치기할 수도 있다. 이는 텍스처로 그리기 Render - To - Texture ( RTT ) 또는 백버퍼로 그린 후 텍스처로 베끼기 Render - To
GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용 계산)는 일반적으로 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 그래픽 처리 장치(GPU)를, 전통적으로 중앙 처리 장치(CPU)가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다. 이를 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정도 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다.