Bounty_
17-12-2012, 22:53
GPGPU General-purpose computing on graphics processing units | KGPU Treating the GPU as a computing co-processor
http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU
Prerequisiti:
scheda video nvidia che supporti CUDA ma CUDA stesso non credo necessario.
a quanto vedo quì :
http://blog.llvm.org/2011/12/nvidia-cuda-41-compiler-now-built-on.html
LLVM (che è rilsciato con licenza simil BSD) compila codice "linguaggio CUDA"
http://llvm.org/ che si può far girare tramite Gdev
https://github.com/shinpei0208/gdev
http://www.pdsl.jp/english-top/research/gpgpu/
Quì
http://nouveau.freedesktop.org/wiki/
dicono che Gdev è opensource testualmente:
"An open-source CUDA driver and runtime (but not compiler) is now available with Gdev."
nouveau effettivamente supporta il progetto, come si legge quì:
https://github.com/shinpei0208/gdev
però leggo un po' di copyright in giro, comunque chi lo sviluppa dice quì
http://www.pdsl.jp/english-top/research/gpgpu/
"you have full access to the source code!"
Quì dicono che se hai qualcosa che fà girare
"linguaggio CUDA" KGPU (licenza GPL) permette di:
"Treating the GPU as a computing co-processor. To enable the
data-parallel computation inside the Linux kernel. Using SIMD (or
SIMT in CUDA) style code to accelerate Linux kernel functionality."
http://code.google.com/p/kgpu
https://github.com/wbsun/kgpu
(KGPU quale sarà il sito di sviluppo principale code.google oppure github ? )
Quindi si direbbe che usando driver:
nvidia nuveau (opensource)
compilando con
LLVM (opensource)
ed eseguendo tramite:
Gdev (se effettivamente opensource vedi sopra e verificate voi )
si dovrebbe fare del calcolo General-purpose computing on graphics processing units=GPGPU opensource
e in più con KGPU (licenza GPL) si potrebbe:
"Treating the GPU as a computing co-processor. To enable the
data-parallel computation inside the Linux kernel. Using SIMD (or
SIMT in CUDA) style code to accelerate Linux kernel functionality."
http://code.google.com/p/kgpu
https://github.com/wbsun/kgpu
Non ho provato quanto sopra, se qualcuno si cimenta mi faccia sapere come và.
invece di usare:
driver proprietari nvidia
CUDA freeware ma non_opensource
KGPU (licenza GPL)
Ciao :)
http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU
Prerequisiti:
scheda video nvidia che supporti CUDA ma CUDA stesso non credo necessario.
a quanto vedo quì :
http://blog.llvm.org/2011/12/nvidia-cuda-41-compiler-now-built-on.html
LLVM (che è rilsciato con licenza simil BSD) compila codice "linguaggio CUDA"
http://llvm.org/ che si può far girare tramite Gdev
https://github.com/shinpei0208/gdev
http://www.pdsl.jp/english-top/research/gpgpu/
Quì
http://nouveau.freedesktop.org/wiki/
dicono che Gdev è opensource testualmente:
"An open-source CUDA driver and runtime (but not compiler) is now available with Gdev."
nouveau effettivamente supporta il progetto, come si legge quì:
https://github.com/shinpei0208/gdev
però leggo un po' di copyright in giro, comunque chi lo sviluppa dice quì
http://www.pdsl.jp/english-top/research/gpgpu/
"you have full access to the source code!"
Quì dicono che se hai qualcosa che fà girare
"linguaggio CUDA" KGPU (licenza GPL) permette di:
"Treating the GPU as a computing co-processor. To enable the
data-parallel computation inside the Linux kernel. Using SIMD (or
SIMT in CUDA) style code to accelerate Linux kernel functionality."
http://code.google.com/p/kgpu
https://github.com/wbsun/kgpu
(KGPU quale sarà il sito di sviluppo principale code.google oppure github ? )
Quindi si direbbe che usando driver:
nvidia nuveau (opensource)
compilando con
LLVM (opensource)
ed eseguendo tramite:
Gdev (se effettivamente opensource vedi sopra e verificate voi )
si dovrebbe fare del calcolo General-purpose computing on graphics processing units=GPGPU opensource
e in più con KGPU (licenza GPL) si potrebbe:
"Treating the GPU as a computing co-processor. To enable the
data-parallel computation inside the Linux kernel. Using SIMD (or
SIMT in CUDA) style code to accelerate Linux kernel functionality."
http://code.google.com/p/kgpu
https://github.com/wbsun/kgpu
Non ho provato quanto sopra, se qualcuno si cimenta mi faccia sapere come và.
invece di usare:
driver proprietari nvidia
CUDA freeware ma non_opensource
KGPU (licenza GPL)
Ciao :)