GPGPU.RU: Новые публикации

Анонс: Использование графических процессоров и технологии CUDA для задач молекулярной динамики

Tags: 

В журнале Вычислительные методы и программирование вышла статья А.С Боярченкова и С.И Поташникова: Использование графических процессоров и технологии CUDA для задач молекулярной динамики. Вот ее аннотация (полные тексты доступны по ссылке):

Рассмотрена параллельная реализация расчета парных межчастичных взаимодействий в методе молекулярной динамики при нулевых граничных условиях на графических процессорах с применением платформы NVIDIA CUDA. Впервые предложена эффективная реализация с использованием третьего закона Ньютона на основе технологии CUDA. Предложены приемы оптимизации кода. На видеокарте NVIDIA GeForce 8800 GTX по сравнению со скалярной версией на процессоре AMD Athlon64 2.1 ГГц достигнуто ускорение до 660 раз для системы из 49152 частиц.

Bruteforce и жизнь

Tags: 

Тот факт, что любой перебор очень легко параллелится, что на GPU, что просто на компьютерах, объединенных интернетом, породило множество "переборных" задач, от rc5crack до Folding@Home. Обмен данными между нодами почти не нужен, задания и результаты - компактные, ляпота.

Есть такой программный продукт pyrit: Advances in attacking WPA-PSK. Хостится, как легко видеть, на Google Code и никого это не смущает.

SGEMM/DGEMM на видеокарте и CPU, серия 7: NVidia GTX280

Tags: 

Как я уже писал в прошлый раз, становится какой-то дурной традицией переделывать тест умножения матриц каждые несколько месяцев.

В этот раз причиной для тестов стало появление у меня в доступности видеокарты NVidia GTX280, что позволило протестировать два момента:

  • Производительность умножения матриц с одинарной точностью (SGEMM) на новом быстром оборудовании.
  • Производительность умножения матриц с двойной точностью (DGEMM).
И сравнить результаты с mainstream-поколением процессоров Intel (Penryn), к сожалению i7 в доступности у меня пока нет.

CUDA: внешнее прекращение работы kernel

Tags: 

Многие спрашивают - а как прекратить выполнение CUDA kernel.

Эта тема много раз всплывала на форумах по CUDA но внятного ответа я до сегодняшнего дня не видел. Однако сегодня увидел ответ от представителя NVidia:

Материалы SIGGRAPH 2008

Tags: 

На сайте университета Дэвиса доступны материалы (презентации) на тему их полнодневного заседания Beyond Programmable Shading.

Я начал читать с середины, с презентации Running Code at a Teraflop: How GPU Shader Cores Work и читаю с удовольствием.

Судя по заголовкам - это все про архитектурные особенности, но современное состояние дел с GPGPU не дает про них забывать. Фамилии докладчиков все очень известные.

Pages

Subscribe to GPGPU.RU: Новые публикации