F5 тугмасини босиш бўлиши керак, агар у ёрдам бермаса ctrl+F5

77. Куш хотира
Браузер ўз хотирасига эга, бу хотира кеш дейилади. Бу хотирада сайтга тегишли маълумотлар сақланади. Сиз бирор сайтга кирганингиздан сўнг, сайт кеш хотирада сақланиб қолади ва кейинги сафар яна шу сайтга кирганингизда, сайт тўлиқ интернетдан чақирилмайди, балки бир қисми кеш хотирадан олинади, натижада сайт тезроқ очилади.
Сайтга кирдингиз сайт очилди ва маълум бир маълумотлар кешда сақланди, кейинги сафар яна шу сайтга кирдингиз, сайт интернет ва кешдан олиниб очилди, лекин сиз сайтнинг эски ҳолатини кўрдингиз, сиз биласизки сайтдаги маълумотлар ўзгарган, бунда кешдаги маълумотларни янгилаш керак, сиз ҳам сайтнинг янги ҳолатини кўришингиз лозим.
Дастлаб қиладиган ишингиз F5 тугмасини босиш бўлиши керак, агар у ёрдам бермаса CTRL+F5 тугмаларини бирга босинг, шунда сайтнинг янги ҳолатини кўришингиз ва кешни янгилашингиз мумкин бўлади.
Бу хотира, сайт тузувчилар томонидан ҳам ишлатилади, яъни қайси маълумотларни кешда сақлаш кераклигини беришади. Натижада, кеш хотира тўлиб кетади ва браузер ишлаши ҳам секинлашади. Шунинг учун, кеш хотирани тозалаб туриш керак. Ҳар хил браузерларда кеш хотирани тозалаш ҳар хилда амалга оширилади, мақолада асосий 4 та браузерда кеш хотирани тозалашни кўрсатаман. Браузер версиясига қараб, менюлар ўзгариши мумкин, лекин ёзувлар ўзгармаса керак.
71. CUDA texnologiyasi
CUDA, Compute Unified Device Architecture - bu GPGPU (videokartalarda o'zboshimchalik bilan hisoblash) texnologiyasini qo'llab-quvvatlovchi NVIDIA GPU-laridan foydalangan holda hisoblash imkonini beradigan dasturiy va apparat arxitekturasi. Ular birinchi navbatda sakkizinchi avlod NVIDIA G80 chipining chiqarilishi bilan bozorda paydo bo'ldi va GeForce, Quadro va NVidia Tesla tezlatgich oilalarida ishlatiladigan barcha keyingi grafik chiplarda mavjud.

CUDA SDK dasturchilarga C dasturlash tilining maxsus soddalashtirilgan lahjasida NVIDIA GPU-larida bajariladigan algoritmlarni amalga oshirishga va S dasturining matniga maxsus funktsiyalarni kiritishga imkon beradi. CUDA ishlab chiquvchiga grafik tezlatgich uchun ko'rsatmalar to'plamiga kirishni tashkil qilish va uning xotirasini boshqarish, undagi murakkab parallel hisoblarni tashkil etish imkoniyatini beradi.

TARIX
Hisoblash yo'nalishi markaziy protsessordagi "markazlashtirilgan ishlov berish" dan CPU va GPU-da "birgalikda ishlash" ga aylanib bormoqda. Yangi hisoblash paradigmasini amalga oshirish uchun NVIDIA dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchilari uchun zarur asos yaratish uchun hozirgi vaqtda GeForce, ION, Quadro va Tesla GPU'larida namoyish etilgan CUDA parallel hisoblash arxitekturasini ixtiro qildi.

Iste'mol bozorida shuni ta'kidlash kerakki, deyarli barcha asosiy video dasturlar, shu jumladan Elemental Technologies, MotionDSP va LoiLo mahsulotlarini o'z ichiga olgan CUDA tezlashtirilgan.

Tadqiqot sohasi CUDA texnologiyasini katta ishtiyoq bilan qabul qildi. Masalan, CUDA hozirda dunyodagi 60 mingdan ortiq akademiklar va farmatsevtika kompaniyalari tomonidan giyohvand moddalarni topishni tezlashtirish uchun foydalanadigan molekulyar dinamikani simulyatsiya qilish dasturi bo'lgan AMBER-ni tezlashtirmoqda.

Moliyaviy bozorda Numerix va CompatibL yangi kontragent xavfini tahlil qilish dasturida CUDA-ni qo'llab-quvvatlashini e'lon qildilar va 18 marotaba tezlashdilar. Numerixdan qariyb 400 moliya institutlari foydalanadi.

CUDA-dan foydalanishning o'sishi GPU hisoblashda Tesla GPU-laridan foydalanishning ko'payishida ham aks etadi. Bugungi kunga qadar energetika sohasidagi Schlumberger va Chevron va BNP Paribas kabi Fortune 500 kompaniyalarida dunyo bo'ylab 700 dan ortiq GPU klasterlari o'rnatilgan.

Yaqin kelajakda Microsoft Windows 7 va Apple Snow Leopard kutilmoqda, GPU hisoblash ommaviy hisoblash sohasida o'z o'rnini egallaydi. Ushbu yangi operatsion tizimlarda GPU nafaqat grafik ishlov berish bloki sifatida, balki har qanday dastur bilan ishlaydigan umumiy maqsadli parallel hisoblash protsessori sifatida ham paydo bo'ladi.

NVIDIA CUDA ro'yxati
CUDA ikkita API-ni o'z ichiga oladi: yuqori darajali (CUDA Runtime API) va past darajadagi (CUDA Driver API), garchi bitta dasturda ikkalasini bir vaqtning o'zida ishlatish mumkin bo'lmasa ham, siz ulardan birini yoki boshqasini ishlatishingiz kerak. Yuqori darajadagi ishlar past darajadagi "tepada" ishlaydi, barcha ish vaqti qo'ng'iroqlari past darajadagi Driver API tomonidan ishlov berilgan oddiy ko'rsatmalarga tarjima qilinadi. Ammo hatto "yuqori darajadagi" API ham NVIDIA video chiplarining tuzilishi va ishlashi to'g'risida bilimga ega, u erda abstraktsiya darajasi juda yuqori emas.