[x]
Вход
Amazon
AMD
ATI
brute force
bruteforce
cloud
CUDA
GPGPU
gpgpu.ru
GPU Gems
Intel
Larrabee
Linpack
MapReduce
MD5 crack
Nexus
NVidia
NVidia 8800
NVidia CUDA
NVidia G200
NVidia GTX280
NVidia Nexus
OpenCL
Parallel Nsight
signal processing
sparse matrices
Stream SDK
VISPL
VMWare
web
ВМиК МГУ
МГУ
Москва
Т-Платформы
Физфак МГУ
бенчмарки
блогосфера
вычисления
конкурсы
курсы
новости сайта
обработка изображений
подбор паролей
поиск
программирование GPU
работа
разное
сортировка
фильтрация трафика
численные методы
Navigation
Cвежие комментарии
-
1 week 1 day ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 2 days ago
-
1 week 5 days ago
-
3 weeks 4 days ago
-
3 weeks 6 days ago
Новое на форуме
Популярно
- Как начать с самого начала работу с CUDA (33,849)
- Форумы NVidia CUDA: обзор за май (31,831)
- GPGPU и видеокарты AMD (18,187)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (15,759)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (14,895)
В общем я избавился от ветвлений таким образом:
То есть увеличение количества чтений из глобальной памяти примерно в 3,9 раз (вы предлогали в 3,2 раза увеличить). Это привело к 17% увеличению времени исполнения......
Я понимаю это не то что вы предлогали - в данном случае одно и тоже значение из глобальной памяти читается 4 различными тредами. Не думаю что ваш вариант даст прирост производительности :-(.