[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 12 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 (15,757)
- SGEMM на видеокарте и CPU, серия 6 (14,895)
Признаюсь сам иногда подумываю о том что бы перебратся на нвидиа.
Аналог shared memory есть, но не такой удобный. Тоесть каждый тред имеет свою обобщённую память, в которую умеет писать, а читать может любую.
Действительно доступ только из ассемблера.
Эмуляция на проце есть, важный момент дебага. (но только для брук+)
Сравнивая API не сказал бы что одно из них богаче другого - фундаментальная разница лишь в возможности синхронизации потоков (у ати её нужно изобретать самому). АТИ в некоторых тестах быстрее, но для меня суть в том что просто дешевле гигафлопс.
Откровенно документация гораздо хуже. Отлажывать вызовы к рантайму сложно, так как человеческих ошибок он не возвращает.
Think Data Parallel http://justanotherblog565.blogspot.com/