Здравствуй!
В 2012 году я написал пост о своем увлечении — Космики: моделирование эволюции многоклеточных организмов
С того момента прошло без малого 7 лет, в течение которых я работал над развитием этого проекта. Сегодня я хочу рассказать немного о том, что научился делать, и как планирую развивать проект дальше.
Читать полностью »
В данной статье речь пойдет о сборке и установке OpenCV 4 из исходных файлов с дополнительными модулями CUDA 10 на ОС Windows.
Я постарался включить сюда все тонкости и нюансы, с которыми можно столкнуться в ходе установки, и про которые не написано в официальном мануале.
Читать полностью »
Примерно год назад я рассматривал тему использования GPU на примере вычисления «магических квадратов» 4х4. Там все довольно-таки очевидно, этих квадратов всего 7040, и вычислить их можно практически на чем угодно, хоть на Ардуине (но это не точно). Аналогичным способом я решил найти все квадраты 5х5, и результаты оказались весьма интересными, забегая вперед, скажу сразу, найти их я так и не смог.
Если кому интересно, подробности решения пятничной «несложной задачи» под катом.
Если прошлая статья была скорее для затравки, то теперь пришло время проверить способности Джулии в распараллеливании на своей машине.
ПривеТ! Решил поделиться с читателями своими небольшими экспериментами с системами частиц в трехмерном пространстве. За основу взял публикацию на Хабре об экспериментах с частицами в 2D пространстве.
Всем привет!
В данном руководстве хочу рассказать как подружить CUDA C/С++ и Rust. И в качестве примера напишем небольшую программу на Rust для вычисления скалярного произведения векторов, вычисление скалярного произведения будет производиться на GPU с использованием CUDA C.
Кому интересно под кат!
Читать полностью »
В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.
Свою рабочую станцию мне выдалось собирать, будучи студентом. Достаточно логично, что я отдавал предпочтение вычислительным решениям AMD. потому что это дешево выгодно по соотношению цена/качество. Я долго подбирал компоненты, в итоге уложился в 40к с комплектом из FX-8320 и RX-460 2GB. Сначала этот комплект казался идеальным! Мы с соседом по комнате слегка майнили Monero и мой набор показывал 650h/s против 550h/s на наборе из i5-85xx и Nvidia 1050Ti. Правда, от моего набора в комнате бывало слегка жарковато по ночам, но это решилось, когда я приобрел башенный кулер к CPU.
CUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?
Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.
rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.
