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Panasonic 55Z95BEG cala gli assi: pannello Tandem e audio senza compromessi
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Old 11-05-2009, 13:32   #1
Redazione di Hardware Upg
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Link alla notizia: http://www.hwupgrade.it/news/skvideo...uda_28931.html

La società californiana continua a spingere l'acceleratore sulla propria piattaforma GPGPU, introducendo la versione 2.2 del toolkit e SDK di CUDA

Click sul link per visualizzare la notizia.
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Old 11-05-2009, 13:37   #2
gpat
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Figo, ora lo provo con la G105m del mio nuovo notebook.
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MacBook Pro 16" M1Pro/16/512, Galaxy S24 Ultra 1TB.
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Old 11-05-2009, 13:57   #3
cervus92
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Figo, ora lo provo con la G105m del mio nuovo notebook.
Lo provi per fare cosa?
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Old 11-05-2009, 14:09   #4
Spyto
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Lo provi per fare cosa?
Be sono librerie per C, e sono strutturate sopratutto per fare calcoli puri...
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Old 11-05-2009, 14:45   #5
mjordan
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Be sono librerie per C, e sono strutturate sopratutto per fare calcoli puri...
Codice:
#include <cuda.h>
#include <stdio.h>

// Prototypes
__global__ void helloWorld(char*);

// Host function
int
main(int argc, char** argv)
{
         int i;

         // desired output
         char str[] = "Hello World!";

         // mangle contents of output
         // the null character is left intact for simplicity
         for(i = 0; i < 12; i++)
                  str[i] -= i;

         // allocate memory on the device
         char *d_str;
         size_t size = sizeof(str);
         cudaMalloc((void**)&d_str, size);

         // copy the string to the device
         cudaMemcpy(d_str, str, size, cudaMemcpyHostToDevice);

         // set the grid and block sizes
         dim3 dimGrid(2); // one block per word
         dim3 dimBlock(6); // one thread per character

         // invoke the kernel
         helloWorld<<< dimGrid, dimBlock >>>(d_str);

         // retrieve the results from the device
         cudaMemcpy(str, d_str, size, cudaMemcpyDeviceToHost);

         // free up the allocated memory on the device
         cudaFree(d_str);

         // everyone's favorite part
         printf("%s\n", str);

         return 0;
}

// Device kernel
__global__ void
helloWorld(char* str)
{
         // determine where in the thread grid we are
         int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

         // unmangle output
         str[idx] += idx;
}
Hai provato a fare qualcosa con OpenCL già?
EDIT: Segnalo che CUDA 2.2 viene installato di default con i 185.85 WHQL che tra l'altro sono disponibili anche per notebook (ovviamente non parlo dell'SDK e del toolkit)
Mi piace molto il thread model basato su "grid" e il concetto di kernels, in CUDA: veramente elegante.
Codice:
// Kernel definition
__global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N])
{
         int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
         int j = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
         if (i < N && j < N)
                  C[i][j] = A[i][j] + B[i][j];
}

int main()
{
         // Kernel invocation
         dim3 dimBlock(16, 16);
         dim3 dimGrid((N + dimBlock.x – 1) / dimBlock.x, (N + dimBlock.y – 1) / dimBlock.y);
         MatAdd<<<dimGrid, dimBlock>>>(A, B, C);
}
256 threads power.

Ultima modifica di mjordan : 11-05-2009 alle 15:05.
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Old 11-05-2009, 15:02   #6
ledlama
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Lo provi per fare cosa?

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Be sono librerie per C, e sono strutturate sopratutto per fare calcoli puri...
cosa gli rispondi a fare!!!! voleva prenderti in giro! troll maledetti

cmq sta andando avanti a razzo nvidia .....
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Old 11-05-2009, 15:33   #7
cervus92
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cosa gli rispondi a fare!!!! voleva prenderti in giro! troll maledetti

cmq sta andando avanti a razzo nvidia .....
così a razzo che tra poco scoprono un nuovo satellite della terra...
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Old 11-05-2009, 16:49   #8
ledlama
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così a razzo che tra poco scoprono un nuovo satellite della terra...
-_-'
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