GPGPU.RU: Новые публикации

Алгоритмы поиска на графическом процессоре с помощью технологии NVidia CUDA

Tags: 

В данной статье рассмотрим бинарный поиск и связанную с ним задачу сортировки. Попытаемся сделать теоретическую оценку алгоритмов и провести практические тесты.

Введение

Данная статья является продолжением темы CUDA search . В этой теме рассматривался простейший линейный поиск на графическом процессоре с помощью технологии nVidia CUDA. В наихудшем случае т.е. когда искомый элемент массива был последним, алгоритм на GPU превзошел свой аналог на CPU почти на 40%. Количество элементов в массиве было равно количеству процессоров. Такие условия задачи достаточно хороши для GPU. Однако, как быть в других условиях? Как с ними справиться GPU? Подходит ли он для других алгоритмов? Что ж, попытаемся ответить на эти вопросы.

Административное: новые разделы форума

Tags: 

По многочисленным просьбам, заведены новые разделы Форума:

Старые топики будут частично перенесены в новые разделы в рабочем порядке (дело это ручное, а потому мучительное).

Кроме того, напоминаю о двух возможных удобствах, важных если вы размещаете исходный текст программы или его кусок:

Про CUDA на русском

Tags: 

Судя по регулярно задаваемым тут вопросам, эта тема многих интересует, поэтому анонсирую.

Довольно давно анонсированная книга по CUDA начала, наконец, продаваться:

дешевле всего в Озоне (294 рубля), но там дата поступления в доставку- 26 апреля. В books.ru - поступление ожидается 20-го, а Болеро просто пишет что отправят за день (но не проверял).

Из аннотации:

Данная книга посвящена программированию современных графических процессоров (GPU) на основе технологии CUDA от компании NVIDIA. В книге разбираются как сама технология CUDA, так и архитектура поддерживаемых GPU и вопросы оптимизации, включающие использование .PTX.

Рассматривается реализация целого класса алгоритмов и последовательностей на CUDA.

К книге прилагается CD, который содержит примеры решения на CUDA реальных задач с большим объемом вычислений из широкого класса областей, включая моделирование нейронных сетей, динамику движения элементарных частиц, геномные исследования и многое другое.

Не читал, поэтому пока про содержание не имею мнения.

P.S. Спасибо компании NVidia (московской) за мониторинг состояния издания книги.

OpenCL: ATI + NVidia, текущее состояние дел (windows)

Tags: 

По случаю выхода ATI Stream SDK 2.01, описанное в предыдущей статье несколько устарело. Теперь все иначе, по меньшей мере под Windows.

OpenCL.DLL устанавливается и драйверами NVidia (поверх имеющегося) и ATI SDK (только если в системе такого нет? если в системе есть более старый?) . При этом тот вариант, который ставят драйвера NVidia 196.xx - хороший, позволяющий работать и с NVidia и с ATI картами без каких-то избыточных телодвижений, а вот ATI-шный в двухкарточном варианте у меня вызывал непонятные проблемы.

Административное: новый поиск

Tags: 

Собирался года два, наконец собрался. Поиск на сайте заменен на наш («Ашманов и Партнеры»).

Теперь русский язык - склоняется (английский - тоже, но это и раньше было), если вы искали шейдер, то шейдеры тоже найдутся. Поддерживается язык запросов: кавычки, и-или-не (краткое описание есть тут).

Индексируются и тексты и комментарии.

Я ниасилил сделать модуль для Drupal, вместо этого асилил jQuery.

Должно работать везде (как jquery и положено), ну может кроме MSIE 5.x (и не жалко), при обнаружении каких-то проблем просьба писать в комментарии в этом сообщении.

NVdia Nexus: работа из виртуальной машины

Tags: 

После успеха с запуском NVidia Nexus на двух машинах, я загорелся сделать это на одной.

Стандартные системные требования в этом случае простые: две G92/G200 видеокарты, к одной подключается монитор (мониторы, если их несколько), вторая настраивается как "ускоритель PhysX" (без подключенного монитора) и все должно работать.

У меня в рабочей машине - две видеокарты, но одна из них NVidia, а вторая - ATI и сделать так, как написано выше - невозможно, если отключить от NVidia-карты мониторы, то она пропадает из системы, запустить CUDA-программу даже локально (без Nexus) не выходит. Вынимать ATI (менять на NVidia) не хотелось, для третьей двухслотовой карты места в машине нет, покупать еще одну видеокарту хотелось еще меньше.

После успеха с запуском NVidia Nexus на двух машинах, я загорелся сделать это на одной.

Стандартные системные требования в этом случае простые: две G92/G200 видеокарты, к одной подключается монитор (мониторы, если их несколько), вторая настраивается как "ускоритель PhysX" (без подключенного монитора) и все должно работать.

У меня в рабочей машине - две видеокарты, но одна из них NVidia, а вторая - ATI и сделать так, как написано выше - невозможно, если отключить от NVidia-карты мониторы, то она пропадает из системы, запустить CUDA-программу даже локально (без Nexus) не выходит. Вынимать ATI (менять на NVidia) не хотелось, для третьей двухслотовой карты места в машине нет, покупать еще одну видеокарту хотелось еще меньше.

Pages

Subscribe to GPGPU.RU: Новые публикации