[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 11 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 (31,815)
- GPGPU и видеокарты AMD (18,181)
- NVidia GTX 280, Tesla T10P (15,756)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (14,895)
Однако - я не очень понимаю, как это бороть.
1. Не-coalesced чтение в EvaluateTestCase. Да - оно в цикле, который проходит по всему выражению int-by-int, но я хоть убей не могу понять, как от этого избавиться. По thread id я считаю номер выражения для вычисления и номер тест кейса для подстановки, как в это втиснуть ещё и сам обсчёт - просто не знаю.
2. Читать в shared mem я не могу - она почти всё занята стеками (я запускаю максимально возможное кол-во потоков (кратное 32) на блок в зависимости от ожидаемой макс глубины стека, вот почему я где-то выше сетовал про 32K памяти в shared mem.
Тут видимо имеет место быть сложность алгоритмическая, мой подход неоптимален в контексте GPU, но пока не понимаю, как это изменить.
Кстати, я вылизал кернел настолько, что он стал примерно в полтора раза быстрее моего атлона (был в два раза медленнее), но это всё суть ловля блох, не глобальный прорыв, а рытьё инета пока не дало результатов по параллельному обсчёту постфиксных выражений.