[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 day 20 hours ago
-
4 days 13 hours ago
-
2 weeks 2 days ago
-
3 weeks 1 day ago
-
4 weeks 10 hours ago
-
4 weeks 2 days ago
-
5 weeks 19 hours ago
-
5 weeks 1 day ago
-
6 weeks 8 hours ago
-
6 weeks 1 day ago
Новое на форуме
Популярно
- Как начать с самого начала работу с CUDA (37,333)
- Форумы NVidia CUDA: обзор за май (34,202)
- GPGPU и видеокарты AMD (19,178)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (16,466)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (15,542)
>Заметим, что задача очень похожа на типичный базоданновый поиск, только вместо диска у нас - медленная глобальная память (но суть та же - позиционирование медленное, чтение-запись быстрые), а вместо кэша в просто памяти - кэш в быстрой памяти (shared/регистры). Ничто не ново под луною.
Как раз сегодня смотрел незабвенного Кнута, 3т. Там была описана работа с внешней памятью (магнитной лентой) при сортировке. Вопрос меня заинтересовал как раз в связи с проблемой глобальной - шеред памяти в куда. Но ничего особенного не вынес. У Кнута это все вариации на тему mergesort. Это мало пригодно для многопроцессорных систем.