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Samsung Galaxy S25 Edge: il top di gamma ultrasottile e leggerissimo. La recensione
Samsung Galaxy S25 Edge: il top di gamma ultrasottile e leggerissimo. La recensione
Abbiamo provato il nuovo Galaxy S25 Edge, uno smartphone unico per il suo spessore di soli 5,8 mm e un peso super piuma. Parliamo di un device che ha pro e contro, ma sicuramente si differenzia dalla massa per la sua portabilità, ma non senza qualche compromesso. Ecco la nostra prova completa.
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Old 17-12-2012, 22:53   #1
Bounty_
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Messaggi: 383
GPGPU computing on a GPU | KGPU Treating the GPU as a computing co-processor

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-...-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.


Spoiler:
invece di usare:
driver proprietari nvidia
CUDA freeware ma non_opensource
KGPU (licenza GPL)


Ciao
__________________
Lnk ReferendumCostituzionale Ho messo la croce sul NO! per adempiere al mio giuramento militare.
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