NVIDIA CUDA 5

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

3 рубля - дорого??? Да ты что?

А что тут «дорогого», если она для профессионального применения?

Конечно, дорого. Я недавно жесткий диск за 3.5 купил. Как по мне, это очень дорого.

Для этого надо правильно сформулировать зачем это нужно. Ответ поиграться на будущее не пройдёт.

Я уже жалею, что всё-таки не AMD себе купил, предлагали же =)

ток на OpenCL надо время тратить, с CUDA хоть немного, а знаком.

Я использую pyopencl, хорошее решение для быстрого вхождения в тему.

Жаль только, что многие фишки поддерживаются лишь дорогими карточками (например, на бюджетных нельзя double, нельзя атомарные операции, и т.д., и т.п.).

Вы с какого века к нам прибыли?

Чем OpenCL открытие CUDA? Только маркетинговым словом Open?

Может быть отсутствием вендор лока?

У меня дома карточка 9800 (поддерживает CUDA не выше 1.1), на работе — GT215 (не выше 1.2).

Плюсую. На форуме boinc.ru сравнил производительность вычислений на NVidia и AMD и прифигел.

Можно ссылку/подробности?

ужасное решение. пробовал. во-первых, попадался код, написанный другим человеком на pyopencl - совершенно нечитаемый. Во-вторых, там используется гамно мамонт - python2, я не понимаю, почему не третья версия.

Только смысл?

OpenCL можно и на процессорах, ну и на некоторых задачах OpenCL быстрее.

А что толку от этого отсутствия вендор-лока? Напишете код, который будет работать, например, на nvidia - openCL + задействовать все ядра ЦПУ?

Я конечно видел как люди статьи и целые книги пишут в текстовых процессорах, но как-то не хочется повторять такое геройство.

У тебя есть предложения, как организовать совместную работу над одним текстом (например, книгой), чтобы можно было выделить кусок текста и прокомментировать его? У меня — нет.

s/дорогими/новыми

fixed

Что-то я не встречал историй успеха запуска OpenCL кода на любом железе.

Текстовые процессоры пригодны только для написания служебок.

скажи честно «не осилил» - будь мужиком

Посмотрите на цены на профессиональные видеокарты Tesla - и падайте со стула.

По факту GeForce - это игровые видеокарты. Они послабее Tesla, памяти там поменьше и т.п.

Пишешь комментарии … в комментариях к тексту. Как ни странно!

А что толку от этого отсутствия вендор-лока?

Можно практически на любом железе юзать, а не только на выпущенном одной конторкой. Мне казалось это очевидно.

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

Эээ.. чё?

Больше 4-х лет уже как открыто

после того, как формат похоронили. И есть небольшая проблема: M$ word работает не по этим спекам

Чего мне падать? Мне все равно для развлечений максимум, что позволят купить — что-нибудь тысяч за 15...

Может быть перевод плохой и имеется ввиду «обновлённая»?

Можно практически на любом железе юзать, а не только на выпущенном одной конторкой. Мне казалось это очевидно.

Не будьте голословным. Вы даже не пробовали.

А я встречал.

А ты пробей канал в сторону ближайшего университета с теслами.

Система контроля версий? Не?

Не будьте голословным. Вы даже не пробовали.

Да вот мне-то как раз пришлось покодить на openCL пару софтин для DSP, и никаких проблем с запуском ни на радеонах, ни на cpu не было.

У меня дома карточка 9800 (поддерживает CUDA не выше 1.1), на работе — GT215 (не выше 1.2).

Это не бюджетные карточки, это старье. Чувствуете разницу?

Справедливости ради, полностью освоить все возможности любого из двух актуальных текстовых процессоров не сильно проще, чем освоить XeTeX (LaTeX не нужен).

Пожалуйста

Вот и я о том же.

Да вот как раз нет. Бонусы его в:

1) хорошей документации;
2) адекватной поддержке через мейлинг-лист;
3) есть заготовки, чтобы не писать сто раз одно и то же ядро;
3) оно таки может работать с python3.

Ну а говнокодить никто никому запретить не может.

У меня — нет.

А Латекс не позволяет?

Нет, это не так. Я сам использую double и атомарку на nVidia GT 540M (compute capability 2.1), которую дорогой назвать никак нельзя. К слову, double не так уж и тормозит - на моей машине разница в 4 раза.

старье

Какое, нафиг, старье? Этим карточкам и пяти лет нет!

XeTeX (LaTeX не нужен)

Кому как. С моей точки зрения, XeTeX — излишняя сущность.

И для числодробилок именно ее пользуют, т.к. OpenCL слишком сырая.

Видно эксперта по OpenCL.

Ну, а для извращений — на nVidia можно и OpenCL. Только смысл?

Смысл как минимум в отсутствии vendor lock-in'a. OpenCL на их картах тормозной по сравнению с CUDA только потому, что они специально забивают на производительность потому, что пытаются пропихивать свой проприетарный стандарт.

nVidia GT 540M

Ее же только недавно выпустили!

Я не собираюсь каждые 5 лет железо обновлять! Апгрейд надо делать тогда, когда либо железо совсем безнадежно устарело, либо когда оно сгорело.

Ладно, чего спорить. Я на OpenCL ни строчки не написал (и не напишу, надеюсь, никогда), а CUDA у меня используется «постольку поскольку» (для ускорения редких ресурсоемких задач).

1.opencl можно запускать на разных видеокартах? Работает он на opencl?

Представь себе, да!

2. Можно связать несколько карточек на нескольких хостах через mpi?

В CUDA 5 добавили специальную поддержку MPI. А так и раньше было можно, другое дело, что не эффективно.

Пишешь комментарии … в комментариях к тексту. Как ни странно!

С тобой уже всё давно понятно.

Я на OpenCL ни строчки не написал

Вот оно и видно, и связкой OpenCL + OpenMP тоже не пользовался (привет КУДА!). Но полярное мнение относительно OpenCL, при этом, имеешь.

Система контроля версий? Не?

Да-да, давайте все учить гиту редакторов в издательствах.

Для double гораздо лучше АМД: у них в старшем поколении отношение float/double 4/1, у nVidia даже для 580 уже 16/1, про 680 молчу вовсе --- это число игровое решение, у него вообще 24/1. Поэтому на матрицах в OpenCL старый Radeon 6950 уделывает топовый GeForce 580 вдвое, потому что тупо больше блоков.

А можно поподробнее? Откуда известно, что у GTX 680 double блоков 24/1? Разве не все шейдерные блоки умеют double?

GeForce 690 и Tesla (забыл модель) изготовлены на одном и том же процессоре K10 - 3072 CUDA ядра все дела...только памяти 4 Гб против 8 у Tesla. И в чём же их реальное отличие, если учесть что 690-й стоит $1100, а Tesla $4999?

Что со мной понятно?

А вот насчет тебя, понятно, что ты в латехе ни разу не ковырялся, но обсирать его горазд. Прямо как я в 99.99% случаев ☺

А Латекс не позволяет?

Это неудобно. Вообще, я знаю пример, когда использование LaTeX на месяцы отодвинуло срок прохождения редактуры.

И в чём же их реальное отличие

в маркетинге