Yunalishi guruh talabasi fio kompyuter arxitekturasi fanidan 4-topshiriq mavzu

Yunalishi 
guruh talabasi 
FIO 
 
KOMPYUTER ARXITEKTURASI FANIDAN
4-TOPSHIRIQ 
MAVZU: CUDA TEXNOLOGIYASI VA UNING IMKONIYATLARI 
Ishdan maqsad: Gertogen hisoblash tizimlarida parallel dasturlar tuzush 
ko’nikmasiga ega bo’lish. CUDA texnologiyasi bilan tanishish va uning yordamida 
parallel dasturlar yaratish tamoillarini o’rganish. 
I. 
Nazariy qism 
CUDA texnologiyasi. Hozirda zamonaviy yuqori unumdorli hisoblash 
tizimlari geterogen (gibridli) tizimlar hisoblanadi. Bunday tizimlar ikkita asosiy 
tipga ega komponentalardan tashkil topgan: ko‘p yadroli markaziy protsessor va 
massivli 
parallel 
tezlatgich 
hisoblangan 
grafik 
protsessorlardir. 
Bu 
komponentalarning birgalikda ishlashi uchun maxsus texnologiyalar zarur 
hisoblanadi. Videokartadagi grafik protsessorlar yordamida ma’lumotlarni qayta 
ishlash uchun qo‘llaniladigan zamonaviy texnologiyalar hisoblash vaqtini 
bajariladigan operat siyalarni massivli parallelashtirish hisobiga sezilarli ravishda 
qisqartirish imkoniyatini beradi. Grafik protsessor arxitekturasi ko‘p hisoblash 
resurslarini talab qiladigan masalalarni hisoblashda foydalanish uchun juda mosdir.
Bunday yuqori unumdorlikni ta’minlovchi texnologiyalardan biri CUDA 
texnologiyasidir.
1.1-rasm. CUDA potoklarni tashkil qilish 

CUDA potoklarni tashkil qilish va GPU qurilmalarini boshqarish uchun 2 
bosqichdagi API ni taqdim etadi (1.1-rasm). 
✓ CUDA Driver API 
✓ CUDA Runtime API 
API Driver interfeysi qo‘yi darajadagi API sanaldi va dasturlashga nisbatan 
qiyinroq , lekin GPU qurilmasidan foydalanishni yaxshi nazorat qiladi. API 
Runtime yuqori darajali API sanaladi va geterogen hisoblash API Driver ning 
yuqorisida tashkil qilingan[3].
CUDA dastur qo‘yidagi 2 ta qism aralashmasidan tashkil topgan: 
✓ CPU da ishlaydigan host kod 
✓ GPU da ishlaydigan device kod 
NVIDIA CUDA nvcc kompilyatori kompilyatsiya jarayoni vaqtida device 
kodi va host kodini ajratadi. Host kod C ning standart kodi sanaladi va keyinchalik 
C kompilyatorida kompilyatsiya qilinadi. Device kodi kernel deb ataluvchi parallel 
funksiyalardan iborat. Bu funksiyalar CUDA C tilida yoziladi va nvcc 
kompilyatorida kompilyatsiyalanadi. 
CUDA C da dastur yozish uchun bizga qo‘yidagilarni amalga oshirishimiz 
kerak: 
1. 
.cu fayl kengaytmasiga ega dastur kodi uchun fayl yaratish. 
2. 
CUDA 
nvcc 
kompilyatoridan 
foydalangan 
holda 
dasturni 
kompilyatsiyalash. 
3. 
Bo‘yruqlar satridan GPU yadrosida bajiriluvchi kodni ishga tushirish. 
Avvalo GPU da bajarilishi kerak dasturni C dasturlash tilida yozib olamiz. 
# include  
int main(void) 
{ 
printf(“Hello World from CPU!\n”); 
} 
Ushbu kodni hello.cu fayliga saqlaymiz va nvcc kompilyatorida bajaramiz. 
Linux operatsion tizimida CUDA nvcc ni qo‘llagan holda ishga tushiramiz. 
$ nvcc hello.cu -o hello 
bajariladigan(exe) faylni ishga tushirsak qo‘yidagi satr ekranga chiqadi: 
Hello World from CPU!
So‘ngra helloFromGPU deb nomlanuvchi yadro funksiyasini yaratamiz. 
Ushbu funksiya qo‘yidagi satrni ekranga chop qiladi. 
__global__ void helloFromGPU(void) 
{ 
printf(“Hello World from GPU!\n”); 
} 

global__ spetsifikatori kompilyatorga ushbu funktsiya markaziy protsesor 
tomonidan chaqirilganligi va GPU da bajarilishi xaqida xabar beradi.  
 
YAdro funksiyasini qo‘yidagi kod yordamida ishga tushiramiz. 
helloFromGPU <<<1,5>>>(); 
3 talik burchak qavslar funksiyani host potokdan chaqirilib device tomonda 
bajarilishini belgilaydi. YAdro funksiyasi massivlar potokida bajariladi va barcha 
potoklar aynan shu kodni ishga tushiradi. 3 talik burchak qavslari - bu bajarish 
konfiguratsiyasi bo‘lib, yadro bajarishi mumkin bo‘lgan potoklar turidir.
LISTING 1-1: Hello World from GPU (hello.cu) 
#include  
__global__ void helloFromGPU (void) 
{ 
printf(“Hello World from GPU!\n”); 
} 
int main(void) 
{ 
// hello from cpu 
printf(“Hello World from CPU!\n”); 
helloFromGPU <<<1, 5>>>(); 
cudaDeviceReset(); 
return 0; 
} 
YUqoridagi misolda GPUninig 5 ta oqimi ishga tushiriladi. Bu erda
cudaDeviceReset() funksiyasi GPU xotirasini bushatadi. Dastur natijasi 
qo‘yidagichadir. 
$ ./hello 
Hello World from CPU! 
Hello World from GPU! 
Hello World from GPU! 
Hello World from GPU! 
Hello World from GPU! 

1-jadval. CUDA texnologiyasini qo’llab quvatlovchi GPU driver versiyalari