elaborazione Stream è un metodo di elaborazione di dati per eseguire programmi su un computer . A differenza di SIMD , o l'elaborazione multipla dei dati singola istruzione , stream processor in grado di elaborare interi nuclei di dati di programma con ingresso flussi maggiori di flussi di dati che un processore SIMD grado di gestire. Processore stream hanno un tempo più facile il recupero dei dati memorizzati , come i kernel sono tenuti in una cache , mentre i dati del programma che i processori SIMD recuperano si svolgono nel registro del computer .
GPU Processori
una GPU è una unità di elaborazione grafica , fondamentalmente un processore che gestisce i dati informatici relativi alla grafica . Nella loro forma più semplice , GPU creare immagini pixelati dalla consistenza di elaborazione e dati di vertice ricevuti dal processore centrale del computer. Più veloce GPU sono utili per i giochi , in particolare uno di imaging 3D utilizzando , così come qualsiasi software di video- correlato per la riproduzione o
Perché Stream Processor ?
Editing .
stream processing su una unità GPU è progettato per utenti che necessitano di una elevata esperienza prestazioni grafiche , sia per gioco o per lavoro grafica . GPU elaborazione flusso riduce anche il carico sulla unità centrale di elaborazione di un computer o CPU , che può sottrarre risorse inviare dati alla GPU per elaborare più dati di programma . Questo aumenta la velocità generale del computer. Elaborazione Stream in una unità GPU in grado di elaborare più dati che possono influenzare l'imaging di un programma, come ad esempio calcoli di fisica o di imaging di dati numerici . Ginebra: Applicazioni
Stream processing GPU hanno aveva più l'uso in console di gioco , come ad esempio l' Xbox 360 e la GPU Xenos che utilizza , ma i produttori di schede grafiche come AMD e NVIDIA hanno sviluppato le GPU per l'utilizzo con personal computer . Stream processing per le GPU e altre unità di elaborazione sono utili ogni volta che le trasmissioni di dati raggiungono livelli dove decine di migliaia di unità di dati devono essere elaborati al secondo. Borse merci e -trading mercati come Wall Street sono un esempio di feed di dati ad alto volume che richiederebbe l'elaborazione flusso di gestire in tempo reale .
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