Недавно я наткнулся на энкодер, работающий с форматом FLAC и перекладывающий часть процесса кодирования на GPU, используя CUDA. Программа называется FlaCuda и взять её можно здесь. Несмотря на то, что написана с использованием .NET, она прекрасно работает при участии Mono. Во всяком случае, никаких трудностей с её использованием на Ubuntu 9.10 amd64 у меня не возникло.

Программка работает довольно шустро, при сжатии одного и того же аудиофайла flac, flake и flacuda показали следующие результаты (amd x2 4200+, geforce 9800 GT):

Возникла у меня необходимость написать приложение в среде Visual C++ 2008 Express Edition, которое бы обрабатывало нейронными сетями коллекции изображений. И решил я поэкспериментировать с технологией CUDA, о которой слышал уже давно, благо обладаю соответствующим железом.

Скачал всё, что требуется для CUDA, и установил. Консольные сэмплы скомпилировались и запустились, что меня очень порадовало. Но. Мне-то приложение нужно писать не консольное, а GUI-шное, так сказать Windows Forms проект. Поскольку MFC я не люблю, то решил воспользоваться именно .NET решением. Вот. А проблемы начались, когда я начал миксить созданный в MSVC++ проект с файлами *.cu и компилятором nvcc.exe

Дело в том, что платформа .NET не дружит с native кодом, на котором основано использование CUDA. Я стал искать, как же их всё таки слить воедино. Нашёл некую технологию CUDA.NET, которая по заверениям разработчиков "is an effort by GASS to provide access to CUDA functionality through .NET applications". Не знаю, как они там это «провайд», но лично у меня её использовать не получилось…

В общем, искал я дальше, и на одном из форумов творищ BarsMonster посоветовал мне написать dll с функциями CUDA, используя native код, а потом импортировать эти функции уже в приложение с .NET Мне такой вариант понравился, и я так и поступил. Но, поскольку в процессе реализоации этого метода я столкнулся с разными трудностями и ошибками, я решил написать комплексный how-to по этому делу. Итак, приступим.

Инженеры из бельгийского университета Антверпена показали свету свой компактный суперкомпьютер Fastra II. Внешне он представляет из себя обыкновеннный системный блок, но заключает в себе по истине колоссальные вычислительные мощности в 12 терафлопс.

Про Облачные вычисления уже многое сказано в теории. Крупные компании осознают преимущества этой технологии, и настало время переходить от теории к практике. Компания NVIDIA, совместно с производителем решений для рендеринга Mental images представила RealityServer. Это серверная аппаратная платформа с мощным графическим ускорителем и специальной программной средой, благодаря которой фотореалистичное трёхмерное изображение можно получить на любом компьютере, ноутбуке, и даже смартфоне.

Подведены результаты конкурса Jetpack и назван победитель. О Jetpack уже писалось на Хабре — это разработка Mozilla Labs, которая позволяет создавать аддоны для Firefox. После выхода программы, Mozillа запустила конкурс на лучшее дополнение и вот подводит итоги.

Я рад сообщить, что победителем конкурса признан россиянин Александр Мильцев (Alexander Miltsev) из Москвы, который разработал очень интересный аддон позволяющий задействовать в Firefox мощь вычислений графического процессора через CUDA, используя простой javascript. Любой может посмотреть на проект на странице автора. Там же можно найти документ с описанием проекта и некоторыми примерами (английский язык). Таким образом, Firefox с помощью аддона Александра, получил поддержку вычислений на GPU. В награду автор получит новый нетбук ASUS Eee PC.

Браво, победителю!

Ресурс Fudzilla, ссылаясь на слова Главного управляющего направлением CUDA компании NVIDIA Сэнфорда Рассела (Sanford Russell), сообщает, что в скором времени ресурсы графического процессора могут использоваться для сканирования компьютера на наличие вирусов.

Привет хабровчане!

Сегодня 5-е октября, значит эмбарго на публикование этой информации снимается. На пресс-брифинге nVidia помимо прочего, как одна из ключевых фишек, была продемонстрирована альфа-версия Adobe Flash Player 10.1, который отличается от 10-ой версии поддержкой CUDA. В особенности это будет приятно любителям Youtube и их HD-контента.

Производители современных видеокарт постепенно смещают акцент в сторону неграфических вычислений на GPU. По всей видимости, им надоело ограничивать сферу применения для своих мощных сверхсложных устройств лишь узкой сферой игр. Именно поэтому появились NVIDIA CUDA и ATI Stream. Выходит в свет все больше приложений, использующих данные технологии и получающих в результате большой прирост производительности.

Если вы не увлекаетесь современными играми, то до появления вышеназванных технологий мощная видеокарта была практически бесполезна, и вполне можно было обойтись встроенной в чипсет графикой. Но ситуация потихоньку меняется, о чем более подробно расскажу ниже.

Для меня еще одной преградой в использовании современных видеокарт является неприемлемый уровень издаваемого ими шума. Если необходимо полное отсутствие шума, то любая система охлаждения, в которой есть вентилятор, окажется неподходящей. Даже если большую часть времени она не будет издавать громких звуков, все равно под большой нагрузкой вы начнете ее слышать, иначе зачем вообще там вентилятор.

Поэтому я попытался найти варианты с полностью пассивным охлаждением. К сожалению, топовые модели в список не попадают – похоже, охладить их обычным радиатором невозможно. Но все же удалось найти неплохие варианты. Итак, по порядку.