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Old 15-11-2013, 07:41   #1
Redazione di Hardware Upg
www.hwupgrade.it
 
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Messaggi: 75173
Link alla notizia: http://www.businessmagazine.it/news/...ale_49721.html

Importante annuncio di NVIDIA nell'ottica del lavoro che i programmatori devono svolgere per portare le proprie applicazioni a sfruttare le GPU NVIDIA per calcoli paralleli non grafici.

Click sul link per visualizzare la notizia.
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Old 15-11-2013, 08:21   #2
Phenomenale
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Iscritto dal: Nov 2010
Messaggi: 4704
Nvidia prepara il terreno, la prima generazione di Maxwell a 28nm è dietro l'angolo... CUDA6 emula via software su kepler le caratteristiche che a breve saranno hardware su maxwell.
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Old 15-11-2013, 09:02   #3
Pat77
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Iscritto dal: Nov 1999
Città: Ceranova (PV)
Messaggi: 10382
Sì Phenomenale, preparano il terreno, per la verità senza tanti clamori, la prima metà 2014 sarà molto interessante come nuove uscite
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Sometimes it is the people no one can imagine anything of who do the things no one can imagine. (Alan Turing)
Pkappa Pc: R7 2700x, 16 Gb G.skill TridentZ RGB 2993 mhz 14-14-14-34, Rx Vega 64 8 Gb HBM2, Nzxt 340 elite, Asus MG279Q.
Lord Fx: FX 8350, 16 Gb ram Hyperx 1866 10-11-10-30, Rx 580 8 Gb Nitro+ Sapphire, Corsair 400r, Samsung C24FG73.
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Old 15-11-2013, 09:19   #4
teolinux
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trattandosi di una tecnica di astrazione della memoria è ipotizzabile che questo approccio possa portare ad un impatto prestazionale, che quantomeno al momento attuale NVIDIA non quantifica.
^ THIS
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Linux User since 1997. Notebooks: Samsung NP900X4C, SSD Crucial m4 256GB. Phone: Nexus 6p 64GB.
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Old 15-11-2013, 15:06   #5
mirkonorroz
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Nel senso che piu' si astrae e meno si ottimizza?
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Old 16-11-2013, 12:41   #6
Areseru
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Originariamente inviato da mirkonorroz Guarda i messaggi
Nel senso che piu' si astrae e meno si ottimizza?
Nel senso che dai a CUDA più lavoro da fare nel momento dell'esecuzione del codice: deve fare tutto quello sbattimento che toccava al programmatore nel dividere le due memorie e cercare gli indirizzi alle quali si riferiscono, ogni volta che esegui il programma (nel caso precedente, lo facevi una volta sola). Ergo, i calcoli aumentano e le prestazioni ne risentono. GG NVIDIA.

Poi, in generale, si. Ad alti livelli di astrazione si ha un'ottimizzazione minore rispetto a livelli più bassi (tipo Assembler).
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Old 17-11-2013, 12:13   #7
Boscagoo
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Messaggi: 3476
Si finalmente! Sto facendo la stage su CUDA: gestire la memoria è da folli...sto diventando matto...
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Old 18-11-2013, 00:30   #8
Rubberick
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vabbè che tanto in futuro si avrà uno spazio memoria unificato anche hardware se non ora tra un pò quindi si trovano lavoro portato avanti e le operazioni di copia tra una memoria e l'altra se pur automatiche non saranno più necessarie..
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Ho fatto affari con: troppi per elencarli

Vendo: NAS PRO QNAP 4 BAIE 419P+ CON LCD
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Old 19-11-2013, 07:58   #9
h4xor 1701
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L'Avatar di h4xor 1701
 
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Bene! allora appena usciranno le nuove versioni delle schede Tesla è tempo di prendersi una bella tesla "obsoleta" rivalutata per il proprio personal supercomputer D
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CPU:Ryzen 7 5800X [CoolerMaster ML360M] RAM:32Gb Corsair Vengeance DDR4 oc@3200Mhz MB: X570 Aorus Master GPU: Inno3D RTX 3090 iChillX4 PSU: Corsair AX750M Drives: M.2 Samsung 870 EVO 500GB+3x260GB DREVO SSD RAID0 Audio: ASUS Essence STX II Case: Corsair Obsidian 450D|Monitor: Sony Bravia XE80 43" 4KHDR + 2x24" FullHD16:10|HTPC: Ryzen 5 2600X-DDR4 16GB Ballistix-ASRock SteelLegend-Asus STRIX GTX960| Thinkpad T440p|T480 |Dell PowerEdge R720|R610|CustomSAN
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