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#1 |
www.hwupgrade.it
Iscritto dal: Jul 2001
Messaggi: 75173
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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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#2 |
Registered User
Iscritto dal: Nov 2010
Messaggi: 4704
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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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#3 |
Senior Member
Iscritto dal: Nov 1999
Città: Ceranova (PV)
Messaggi: 10382
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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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#4 | |
Member
Iscritto dal: Jun 2002
Messaggi: 260
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Quote:
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Linux User since 1997. Notebooks: Samsung NP900X4C, SSD Crucial m4 256GB. Phone: Nexus 6p 64GB. Storage: nas4free server, AMD A4-4000 16GB RAM, ASRock FM2A75M-DGS, 3x 2TB on ZFS raid-z1. Player: Chromecast Router WiFi: Asus RT-AC66U Camera Nikon D90: 35mm f/1.8; 16-85mm VR2; 55-300mm VR. |
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#5 |
Senior Member
Iscritto dal: Jun 2004
Messaggi: 5474
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Nel senso che piu' si astrae e meno si ottimizza?
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MSI B550 Tomahawk ; AMD Ryzen 3700x ; G.Skill F4-3200C16-16GVK (16x2 GB) ; AMD 6900XT |
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#6 |
Junior Member
Iscritto dal: Nov 2012
Messaggi: 24
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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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#7 |
Senior Member
Iscritto dal: Aug 2006
Città: Caldiero (VR)
Messaggi: 3476
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Si finalmente! Sto facendo la stage su CUDA: gestire la memoria è da folli...sto diventando matto...
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#8 |
Senior Member
Iscritto dal: Nov 2002
Messaggi: 11738
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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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#9 |
Senior Member
Iscritto dal: Mar 2009
Messaggi: 772
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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
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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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