Dicas instalação do SDK CUDA 2.3 no UBUNTU 9.10

11/11/2009 Deixe um comentário

PROBLEMA: erro ao compilar o SDK no UBUNTU 9.10 por causa da versão do gcc

SOLUÇÃO:
1) sudo apt-get install libc6-dev-i386
2) sudo apt-get install build-essential libglut3-dev gcc-4.3 g++-4.3 -y
3) sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.3 60 –slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.3

Mude o link para que o compilador default do sistema seja o gcc-4.3:
sudo rm -d /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.3 /usr/bin/gcc
Se precisar voltar para o gcc-4.4, basta trocar 4.3 por 4.4 no comando acima.

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Usando o processador vetorial da CPU com o compilador MUDA

10/20/2009 Deixe um comentário

A linguagem MUDA facilita a utilização da unidade de processamento vetorial normalmente dedicada a multimedia nas CPUs para cálculos vetoriais de uso-geral.

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ATI Radeon 5870 tem desempenho impressionante!

10/20/2009 Deixe um comentário

O modelo Radeon 5870, tôpo-de-linha da nova série 5800 de GPUs da ATI tem impressionantes 2,72 TERAFLOPS em precisão simples, e 544 GIGAFLOPS em precisão dupla. E consome apenas 27 W em repouso e 188 W em plena-carga. É programável em OpenCL, a nova linguagem para computação em plataformas heterogêneas, baseada no padrão C99,  criada com o apoio das grandes empresas de hardware e software.

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SDK OpenCL da AMD também serve para CPUs INTeL

10/20/2009 Deixe um comentário

A AMD liberou a versão 2.0 do seu SDK para a linguagem OpenCL, que gera código tanto para as CPUs x86 (Intel ou AMD) quanto para as GPUs ATI. Um benchmark comparativo entre uma implementação OpenMP e uma implementação OpenCL, feito por Jack Pien, mostra que o SDK da AMD produz bons resultados mesmo com um cluster de CPUs INTeL. Quem não tem GPUs no cluster pode compilar o código e desenvolver seus algoritmos, e quando acrescentar GPUs não tem que reescrever tudo de novo.

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Abrindo a caixa-preta das GPUs NVIDIA

10/16/2009 Deixe um comentário

Vasily Volkov e James W. Demmel deram uma importante contribuição às técnicas de programação de GPUs NVIDIA das séries 8, 9 e 200, no artigo intitulado “Benchmarking GPUs to Tune Dense Linear Algebra”. Usaram as ferramentas de software concebidas por Wladimir J. van der Laan (um Assembler e um Desassembler) para ter acesso ao código em linguagem Assembly das GPUs, que não é informado pela NVIDIA, e assim entender melhor a arquitetura do hardware para obter o máximo desempenho. É leitura indispensável para quem quer extrair até o último FLOPS da sua GPU.

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