gpgpu

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我正在研究C＃庫，它使用NVIDIA的CUDA將某些工作任務卸載到GPU。這樣的一個例子是添加一起使用的擴展方法的兩個陣列： float[] a = new float[]{ ... } float[] b = new float[]{ ... } float[] c = a.Add(b); 在此代碼的工作是在GPU上完成的。但是，我希望它是異步完成的，只有當需要結果時纔會在CPU模塊上運

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如何開始使用UBUNTU 9.04的CUDA開發？

我如何開始使用Ubuntu 9.04上的CUDA開發？有沒有預先編譯的二進制文件？默認加速驅動程序是否足夠？我的想法是實際上使用OpenCL，但現在似乎很難做到，所以我認爲我會先從CUDA開始，然後將應用程序移植到OpenCL，當它更容易獲得時。

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從混合供應商的硬件上運行OpenCL

我一直在他們的Stream 2.0測試版中玩ATI OpenCL實現。目前測試版中的OpenCL目前只使用CPU，下一個版本應該支持GPU內核。我下載了Stream，因爲我的工作機器中有一個ATI GPU。我寫的軟件可以通過使用GPU獲得巨大的收益。然而，這個軟件運行在客戶機器上，我沒有奢侈品（儘可能多的科學計算環境）來選擇確切的硬件來開發，併爲此進行優化。所以我的問題是，如果我將ATI Ope

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如何將紋理索引爲來自着色器的離散查找表？

我正在GLSL中着色，我需要傳遞一定量的信息。傳遞這些信息的唯一可行方法是使用一維紋理。我創建紋理和着色器我需要訪問紋理設置GL_TEXTURE_MIN_FILTER和GL_TEXTURE_MAG_FILTER到GL_NEAREST ，所以我現在就可以給我投入它的每一個數字3-值向量準確指標。什麼是一個容易做到這一點的確定的方法？我正在尋找的是一個公式，它需要數組的大小和我想要的索引，並給我

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如何獲取OpenCL SDK？

我正在閱讀http://www.khronos.org/網站，並且只發現了OpenCL的標題（不是我不在乎的OpenGL）。我如何獲得OpenCL SDK？

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CUDA，OpenCL，PGI等......但是GLSL和Cg發生了什麼？

波特蘭集團提供的CUDA，OpenCL和GPU選項令人感興趣......結果令人印象深刻（對某些團體而言，125-times speedup）。聽起來GPGPU工具的下一波浪潮正準備主宰科學計算世界。不過，我還記得GLSL和Cg宣佈的時候也是如此。 GLSL和Cg發生了什麼？已經支持掉線？人們仍然使用GLSL & Cg進行GPU上的通用計算嗎？

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壓縮庫使用Nvidia的CUDA

有誰知道採用了NVIDIA的CUDA library它實現標準的壓縮方法（如郵編，GZIP，也可選擇bzip2，LZMA，...）的一個項目？我在想，如果算法，它可以利用大量的並行任務（如壓縮），會不會更快的圖形卡上比雙核或四核CPU上運行。您如何看待這種方法的優點和缺點？

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這個GPU視頻轉碼項目是否可行？

最近我遇到了一個想使用GPU進行視頻轉碼的人。他基本上希望我爲他創建一個可以銷售或從廣告中獲得收益的應用程序。現在他基本上要求我告訴我用5000美元的工資能達到什麼水平。現在，我是一名研究生，並獲得了基於使用GPU的演化算法的最終論文獎。所以我知道GPGPU progrmaming（這就是爲什麼我們首先接觸的原因），但我還沒有深入的視頻壓縮和轉碼等知識。所以我有點失落，我想這個項目，但我不想賣

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GP-GPU的API有多難看？

我在爭論是否學習GP-GPU的東西，比如CUDA，或者是否推遲。我的問題領域（生物信息學）是這樣的，它可能是很好的知道，因爲我們的許多問題確實有大量的並行性，但大多數領域的人肯定不知道它。我的問題是，在實踐中使用CUDA和其他GP-GPU技術的API有多困難？它是非常痛苦的，還是大部分複雜的封裝？它是否感覺像「正常」編程，還是在圖形卡上運行代碼的複雜性的抽象性泄漏到不存在？

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CUDA共享存儲器陣列 - 古怪行爲

在CUDA內核，我具有類似於下面的代碼。我試圖計算每個線程一個分子，並在分塊上累積分子以計算分母，然後返回比率。然而，CUDA被設置爲任何值的塊計算NUMER由線程擁有最大threadIdx.x，而不是在塊穿過的所有線程計算的NUMER值的總和DENOM的價值。有誰知道發生了什麼事？ extern __shared__ float s_shared[]; float numer = //cal