[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 8 hours ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 1 day ago
-
1 week 4 days ago
-
3 weeks 3 days ago
-
3 weeks 5 days ago
Новое на форуме
Популярно
- Как начать с самого начала работу с CUDA (33,823)
- Форумы NVidia CUDA: обзор за май (31,810)
- GPGPU и видеокарты AMD (18,181)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (15,756)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (14,894)
Если время позволяет, то почему бы и нет. Всё же я советую написать сначала пояснительную записку, а потом уже экспериментировать и в случае получения какого-то результата вставить отдельную главу.
Имхо реализовывать на Cuda будет несколько быстрей чем на OpenCL - меньше служебных вызовов, соответственно меньше возможных багов.
Также если не возиться с интерфейсами(абстрактными классами) и не заботиться о гибкости, а непосредствено реализовывать решатель, можно управиться за день, тем более у вас есть опыт реализации этого алгоритма параллельно.
Интересно, почему было выбрано OpenMP, а не допустим MPI(конечно это разные вещи, но всё же). И дало-ли использование многопоточности на системе с разделяемой памятью ощутимый прирост скорости(тут конечно всё от системы зависит, может огромная ПСП и относительно слабые потоки как на видеокарте, то без параллельности никак).