Stream Processing (ou Processamento de Fluxo em tradução livre), consistem em um padrão de processamento idêntico a SIMD (single instruction, multiple data), propiciando que aplicações possam investigar limitadas formas de processamento paralelo. Essas aplicações podem utilizar múltiplas unidades de processamento, como FPU’s (unidade de ponto flutuante) de uma GPU ou Field-programmable gate array, sem gerir explicitamente a alocação, sincronização ou intercomunicação entre as unidades.
O stream processing simplifica softwares e hardwares paralelos restringindo a computação paralela que pode ser executada. Dado um conjunto de detalhes (um fluidez ou stream), uma série de operações (funções do kernel) é aplicada a cada elemento pela corrente, ou seja, um streaming uniforme, onde uma operação é aplicada a todos os elementos do fluxo. Hardware de stream processing são capazes de utilizar scoreboarding, a título de exemplo, para lançar DMA em tempo de efetivação, quando dependências tornam-se conhecidas.
A exclusão de gestão manual do DMA diminui a dificuldade do software. Intensidade Computacional (alta proporção de operações aritméticas por I/O). Paralelismo de dados, permitindo existir um fluidez onde a mesma atividade e aplicada a todos registros de entrada. Capacidade de pôr o pipeline de detalhes onde os detalhes são continuamente alimentados dos produtores aos freguêses.
Computadores básicos começaram a começar por um paradigma de execução sequencial. CPUs tradicionais se baseiam em SISD, o que significa que conceitualmente executam só uma operação de cada vez. Com as necessidades de computação de um universo montado, a quantidade de fatos a serem administrados evoluíram mais rápido. Era óbvio que o padrão de programação sequencial não poderia resolver com a crescente indispensabilidade de poder de processamento.
Vários esforços têm sido gastos em descobrir formas alternativas para fazer grandes quantidades de cálculos, todavia a única solução era descobrir um grau de efetivação paralela. O resultado desses esforços foi SIMD, um paradigma de programação que permitiu a aplicação de uma instrução para diversas instâncias de fatos (diferentes). Na maioria das vezes, SIMD estava a ser utilizado num ambiente SWAR.
Fonte: http://www.stockhouse.com/search?searchtext=tv+online
Usando estruturas mais complicadas, bem como podem ter MIMD. http://www.stockhouse.com/search?searchtext=tv+online esses 2 padrões foram eficientes, as implementações do universo real foram atormentados com limitações de problemas de alinhamento de memória pra dificuldades de sincronização e paralelismo limitado. https://www.cs-brasil.com/index.html SIMD sobreviveram como componentes autônomos: a maioria aplicados em CPUs modelo.
Enquanto processamento de curso é um ramo da adaptação de SIMD/MIMD, eles não precisam ser confundidos. Saiba muito mais implementações SIMD possam diversas vezes trabalhar em um “fluência regular”, o seu funcionamento não é comparável: o modelo prevê um modelo de uso muito contrário que permite muito maior desempenho por si só.
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Tem-se observado que, quando aplicado em processadores genéricos por exemplo a CPU padrão, só um aumento de velocidade de 1,5x poderá ser alcançado. Por outro lado, processadores stream ad-hoc chegam facilmente aos 10x mais performance, atribuído principalmente ao acesso à memória mais produtivo e níveis mais altos de processamento paralelo.
Embora existam vários graus de flexibilidade permitida pelo padrão, processadores stream normalmente impõem muitas limitações no tamanho do kernel ou stream. Por exemplo, hardware consumidor várias vezes não tem a experiência de executar alta precisão matemática e retrata limites inferiores pro número de instruções que conseguem ser executadas. https://comedymatadors.com/audio-obtain-info-give-you-by-folks-the-know/ documentação acerca de Processadores de Fluxo é muito escassa. Apenas várias corporações especializadas parecem ter entendido o poder implícito do paradigma. clique em página inicial em uma abundância de projetos nesta área, iniciando com a implantação da linguagem Stanford Shading e lançando um processador de fluidez maleável stand-alone chamado Imagine. Ambos os projetos revelou que o paradigma tem um amplo potencial, em tão alto grau que um projeto de superior escala foi iniciado. Com o nome de Merrimac, um supercomputador fundamentado em Stream, já está sendo pesquisado.