Напишете код, который будет работать, например, на nvidia - openCL + задействовать все ядра ЦПУ?

Если я правильно понял желаемое, например, luxrays именно так и умеет делать. Причём никаких сложностей на пути нет. Ставим нвидевские дрова и, например, интеловскую либу — после этого хелловорлд, опрашивающий конфигурацию opencl, уже покажет два разных девайса. Останется только раскидать по ним нагрузку с учётом их разных характеристик.

с нвидивскими дровами понятно, а что за интеловская либа? я чего-то не знаю?

а что за интеловская либа?

http://software.intel.com/en-us/articles/opencl-sdk/ Вроде, такая же есть у AMD.

в прошлый раз, когда смотрел, там не было поддержки x86, только amd64. ситуация изменилась?

p.s. если не изменилась, придётся моему ноутбуку докупать оперативки и ставить amd64-операционку :)

p.p.s на ноутбуке не собираюсь запускать тяжеловесные приложения... только код писать и отлаживать.. на нём удобнее. он всегда с собой

У интеля по слухам тоже есть блобик для OpenCL. Не знаю: не щупал (смысла не вижу, т.к. от интелевских GPU толку 0, а для CPU есть openMP и просто напрямую pthreads)

Ebuilds Gentoo Cuda 5.0.35

Кому нужны ebuildы для Gentoo для новой Cuda прошу заглянуть ко мне http://portage.perestoroniny.ru/dev-util/

О ошибках касаемо ebuild для toolkit можно писать мне. Ebuild для sdk еще в работе. Если сами сможете допилить ebuild для sdk - поделитесь пожалуйста.

Ты не ищешь оптимальных путей?

А какое у вас предложение?

Начни читать себе поэмы: event-устройство

Вроде при переходе на llvm они рассказывали, что теперь каждый желающий может сделать поддержку cuda для своей железки и своего языка программирования.

Никто, кроме фантазёров, не прочитавших лицензию на раскрытый код, ничего подобного не рассказывал.

А ебилдами никто не поделится? Что-то долго их в официальном дереве нет... может оверлеи какие поискать?

(ох как бы не пришлось самому писать, всё за 5 лет никак не научился :) некогда было и неинтересно)

Последний релиз - это какой? Я вот сейчас поставил pyopencl-2012.1 из джентовского ебилда.

Список файлов:

bash ~ $ qlist pyopencl
/usr/include/pyopencl/pyopencl-airy.cl
/usr/include/pyopencl/pyopencl-ranluxcl.cl
/usr/include/pyopencl/pyopencl-bessel-j.cl
/usr/include/pyopencl/pyopencl-cephes.cl
/usr/include/pyopencl/pyopencl-complex.h
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl-2012.1-py2.7.egg-info/SOURCES.txt
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl-2012.1-py2.7.egg-info/PKG-INFO
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl-2012.1-py2.7.egg-info/requires.txt
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl-2012.1-py2.7.egg-info/top_level.txt
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl-2012.1-py2.7.egg-info/dependency_links.txt
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/scan.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/_pvt_struct.so
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/array.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/compyte/scan.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/compyte/array.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/compyte/dtypes.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/compyte/__init__.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/cache.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/clrandom.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/clmath.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/tools.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/_cluda.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/version.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/_cl.so
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/__init__.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/characterize/performance.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/characterize/__init__.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/elementwise.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/_mymako.py
/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/reduction.py
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/README_SETUP.txt.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/README.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_meta_template.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/subset_dot_cl.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_elementwise.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_meta_codepy.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/benchmark-all.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_array.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/dump-properties.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/narray.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo-offset.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/matrix-multiply.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/gl_interop_demo.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/transpose.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_mandelbrot.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/dump-performance.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/demo_elementwise_complex.py.xz
/usr/share/doc/pyopencl-2012.1/examples/pasi-lab.py.xz

Собственно, для наглядности:

bash ~ $ python3
Python 3.2.3 (default, May 18 2012, 22:51:33) 
[GCC 4.5.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pyopencl
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named pyopencl
>>> 
bash ~ $ python2
Python 2.7.3 (default, Jun 19 2012, 21:44:53) 
[GCC 4.5.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pyopencl
>>> print pyopencl
<module 'pyopencl' from '/usr/lib/python2.7/site-packages/pyopencl/__init__.pyc'>

К слову, numpy работает и в python-3.2 :)

С поддержкой OpenCl как дела?

И да, 2.7 пока что самый распространённый и востребованный вариант.

Я прекрасно понимаю, что от python-2.7 отказываться пока рано, но единственная причина этого только в том, что библиотеки. такие как pyopencl, такие как pycuda в том числе.

Именно как ЯП ветка 3.2 во многом лучше 2.7 (логичнее, что ли, много явных косяков дизайна поправили, из-за чего пришлось поломать обратную совместимость). Недостатков не вижу. Стабильность уже давно есть... о ней можно было говорить (точнее о её отсутствии) разве что в версии 3.0.

Может и есть недостатки (вроде производительности, регрессии), но не такие заметные. Самый важный недостаток - отсутствие нужных библиотек.

В cuda-sdk? :) вкратце - она там есть. больше добавить как-то нечего :) мало пользовался.

И последний вопрос (вдруг подскажете).

На основном компе у меня (который дома) - nvidia довольно мощная видеокарта. Нет никаких особых проблем, чтобы писать на cuda или openCL и считать может даже вещи относительно серьёзные.

Но, например, программы отлаживать мне было бы удобно на ноутбуке. На ноутбуке мощной видеокарты нет, там только размазанная intel (intel core-i3 процессор). Собственно, пусть будет OpenCL. Есть какие варианты?

Просто чтобы запускать openCL программы (необязательно чтобы они прямо супер-пупер быстро работали).

p.s. ОСь 32-разрядная там.

в прошлый раз, когда смотрел, там не было поддержки x86, только amd64. ситуация изменилась?

2013бета стала ещё хуже для пользователей, но прибыльней для интела.

p.s. если не изменилась, придётся моему ноутбуку докупать оперативки и ставить amd64-операционку :)

И убедиться, что у тебя i3+, иначе без SSE 4.2+ оно больше не работает.

p.p.s на ноутбуке не собираюсь запускать тяжеловесные приложения... только код писать и отлаживать.. на нём удобнее. он всегда с собой

Правильно, и мне непонятно, почему моя супер печатная машинка должна обязательно быть core i3+, а core 2 уже недостаточно.

На ноутбуке мощной видеокарты нет, там только размазанная intel (intel core-i3 процессор).

А, тогда повезло.

p.s. ОСь 32-разрядная там.

Тогда повытаскивать из amd-драйвера, например, из дебиан-пакета fglrx-...

Да (проверил), sse4_2 в /proc/cpuinfo есть. «Повезло», я так понял, впритык. Что ж, буду докупать оперативки (всё равно дело полезное, для всяких eclipse и прочих тяжеловесных вещеё 2 гига уже не хватает, тем более часть отжирает видяха) и ставить amd64 на ноутбук.

не знаю, когда смогу этим заняться =) поэтому всё ещё актуале вариант поиска openCL implementation для x86-систем без всяких GPU

поэтому всё ещё актуале вариант поиска openCL implementation для x86-систем без всяких GPU

Можно и без пакета, просто загрузить архивчик AMD APP SDK (пусть он и не самой актуальной версии). А там классические -I.. да -L... и всё. Спокойно и без доп. памяти.

Мои версии ebuilds для последней Cuda 5:

http://portage.perestoroniny.ru/dev-util/

возможно потребуются еще и эти обновить

http://portage.perestoroniny.ru/sys-devel/

Спасибо. Надо будет таки освоить как их писать :) вроде не сложно, текстовые файлы же.

Иногда переименованием файла на другую версию прокатывает, а иногда нет... в этот раз что-то даже не попробовал, всё не до этого, увы.

ого.. у меня вообще gcc-4.5 :) стабильная ветка, так сказать.

Стоит ли переходить на gcc-4.6? или сразу на 4.7 перемахнуть? какая у вас стоит?

Для меня стабильная та, которая работает, 4.5 у меня мистически не работала с последними версиями Cuda, потому сам поднял до 4.7.2. Не рекомендую переходить на ветку 4.7.x (как и 4.6.x), если 4.5.x устраивает и нет времени на upgrade и разборки с ошибками.

PS. Мне удалось все ветки пройти от 4.6.3 до 4.7.2. И на всех них отлично все работает, если ebuild будет взят у меня, за ebuild от команды разработчиков ничего не скажу - не проверял, хотя стараюсь свои приводить к последним версиям разработчиков, чтобы мои ebuild не сильно отличались от ebuild разработчиков. Сравните ebuild, посмотрите чем они различаются - возможно будет понятно какие камни на пути ждут.