Rashmistrz Temat założony przez niniejszego użytkownika |
» 2014-10-07 22:14:15 Jako że dopiero się uczę programować,
zostawiam ten temat dla was jako bardziej
obeznanych w programowaniu ode mnie. :F |
Nadal zostaję w tym stanie, mam nadzieję, że kiedyś w przyszłości wrócę do tego tematu i z niego skorzystam. :F Jeśli coś ktoś wie coś więcej na ten temat lub znalazł kurs związany z tym tematem niech napisze co wie lub znalazł... Z góry dziękuję! Bez odbioru! |
|
DejaVu |
» 2014-10-07 22:33:32 Ponoć warto się zainteresować biblioteką OpenCL bardziej aniżeli CUDA, ponieważ OpenCL umożliwia wykorzystanie każdego sprzętu, wspierającego obliczenia na GPU, natomiast CUDA jest tylko i wyłącznie dla kart z chipsetem/procesorem firmy NVidia. |
|
DejaVu |
» 2014-10-09 02:56:56 Przekazywanie klasy do GPU (nie sprawdzałem jeszcze czy działa): class MyClass
{
public:
int value;
float rate;
__device__ __host__ MyClass()
{
value = 0; rate = 0;
}
__device__ __host__ MyClass( int v, float r )
{
value = v; rate = r;
}
__device__ __host__ ~MyClass() { };
}
You then need to correctly allocate the device memory.If you want an array of MyClass with 10 members on the device, allocate and copy it to the device like this:
MyClass arr[ 10 ];
MyClass * darr;
const size_t sz = size_t( 10 ) * sizeof( MyClass );
cudaMalloc(( void ** ) & darr, sz );
cudaMemcpy( darr, & arr[ 0 ], sz, cudaMemcpyHostToDevice );
|
|
DejaVu |
» 2014-10-10 22:58:22 No to mogę stwierdzić teraz, że da radę używać klas na GPU :) Nie można jednak używać override ani metod wirtualnych. class MyTask
: public gpu::Task < MyTask >
{
public:
__host__ __device__ MyTask( gpu::KernelCPU & _kernel )
: Task( _kernel, this )
{
}
__host__ void onInitAtCPU() override
{
for( int i = 0; i < 5; ++i )
{
a[ i ] = i + 1;
b[ i ] = a[ i ] * 10;
c[ i ] = 0;
}
}
__device__ void onExecuteGPU()
{
int i = threadIdx.x;
c[ i ] = a[ i ] + b[ i ];
}
__host__ void onFinishAtCPU() override
{
for( int i = 0; i < 5; ++i )
printf( "a[%d] = %3d; b[%d] = %3d; b[%d] = %3d;\n", i, a[ i ], i, b[ i ], i, c[ i ] );
}
private:
int a[ 5 ];
int b[ 5 ];
int c[ 5 ];
};
void UsageExample()
{
gpu::KernelCPU kernel;
MyTask mytask( kernel );
kernel.run( mytask, 5, 1 );
}
A ponoć nie warto zabierać się za programowanie obiektowe przy GPU :P |
|
Rashmistrz Temat założony przez niniejszego użytkownika |
» 2014-10-11 19:50:18 |
|
DejaVu |
» 2014-10-11 19:59:39 Obliczenia na GPU przydają się tylko wtedy, gdy istnieje poważne uzasadnienie wykonania obliczeń, które zbyt dużo czasu zajmują na CPU. Teoretycznie masz stałą ilość danych wejściowych i stałą ilość danych wejściowych, jednak... takie obliczenia to niepotrzebne kompilacje i raczej zachowałbym moc obliczeniową GPU na shadery do efektów graficznych, aniżeli do fizyki gry. Utrzymywanie i rozwijanie kodu wykonującego się na GPU jest trudne, żmudne i męczące. Samo pisanie dużej gry jest samym w sobie trudnym przedsięwzięciem więc nie polecam Ci łączyć miliona różnych technologii, których nie znasz bo taki projekt po prostu upadnie zanim nabierze interesujących kształtów. |
|
Rashmistrz Temat założony przez niniejszego użytkownika |
» 2014-10-12 19:00:45 | GPU jest dobre do obliczeń rozproszonych (nie liniowych) wtedy jest najlepszym rozwiązaniem, nawet najlepsze procesory nie dorównują wtedy kartom graficznym |
| Obliczenia na GPU przydają się tylko wtedy, gdy istnieje poważne uzasadnienie wykonania obliczeń, które zbyt dużo czasu zajmują na CPU. |
| raczej zachowałbym moc obliczeniową GPU na shadery do efektów graficznych |
...Wykorzystanie obliczeń na GPU specjalnie dla parunasto slotowego
serwera, byłoby uciążliwe, wręcz nie opłacalne i starczyłby tylko
zwykły CPU, tak jak ty to mówisz...
Jednak przy wykorzystaniu GPU można by z serwera wycisnąć więcej
slotów bez jakichkolwiek "ścinek i cofek" po stronie serwera.
W przypadku Minecrafta nie było by problemu z nadmiarem
bytów (np. spadającego piasku czy wybuchającego TNT),
co znacznie obciąża procesor.
To są tylko moje spekulacje...| Co więcej sam chciałem w pewnym momencie wykorzystać CUDA do zwiększenia wydajności aplikacji, |
:C Mam nadzieję, że nie zmierzam w złym kierunku. |
|
Rashmistrz Temat założony przez niniejszego użytkownika |
» 2014-10-20 17:27:46 Na serio to moje zdanie w tym temacie nie powinno być brane pod uwagę, bo po prostu ja się jeszcze na tym nie znam. Możliwe, że sam w przyszłości będę się śmiać z tego co powiedziałem. Jak widać technologia się rozwija więc
może za te 2/3 lata będzie dostępna
biblioteka oraz kontenery umożliwiające
dynamiczne zarządzanie pamięcią na GPU. |
Na pewno powstanie kiedyś biblioteka wykorzystująca możliwości karty graficznej, tak jak dla innych komponentów komputera. Jakiś człowiek na pewno się poświęci dla programistów. |
|
| 1 « 2 » 3 |