Случилось! Модуль визуализации Cycles на движке OpenCL новой версии Blender 2.75 официально поддерживает рендеринг с помощью видеокарт с GPU от AMD. Хотя всё ещё с некоторыми ограничениями и без прироста производительности (об этом ниже). Я уже около трёх лет наблюдаю за ходом развития событий в ожидании развязки. История, судя по всему, близится к своему счастливому финалу (хотелось бы в это верить).Читать полностью »
Прямо сейчас на Тайване проходит одна из главных IT-выставок планеты, а для компьютерной индустрии – и вовсе самая главная. Называется она Computex, и ее появление датируется 1981 годом. Постепенно из выставки достижений тайваньского хозяйства она превратилась в международную площадку, и хотя в последнее время роль Тайваня и большого Китая снова усилилась, большинство производителей ПК, компонентов и сетевого оборудования разворачивают стенды и делают анонсы новых продуктов. Вот и позавчера, когда в Москве только-только начало рассветать, в самом центре Тайбея, недалеко от знаменитой башни Taipei 101 высотой 509 метр, AMD рассказала о шестом поколении APU A-серии с кодовым именем Carrizo. Укладываясь в TDP 15 Ватт, они существенно превосходят предшественников и по производительности, и по времени работы готовых систем.
На сервере github появились два проекта, использующие неожиданную уязвимость – возможность исполнения шпионящих за компьютером программ при помощи видеопроцессора. Уязвимость была впервые описана в исследовательской работе 2013 года под названием "Печатать можно, спрятаться нельзя: кейлогер на основе GPU".
В работе исследователи описали принципиальную возможность изготовления программы, отслеживающей и записывающей нажатия клавиш при помощи GPU. Программа не использует типичные приёмы руткитов для встраивания в ядро системы. Вместо этого при помощи видеокарты информация о нажатиях собирается напрямую через DMA (прямой доступ к памяти).
И вот, пожалуйста – проекты Jellyfish rootkit и Demon keylogger доказывают на деле возможность такого подхода. Никак не модифицируя ядро системы, они работают за счёт видеокарты. Вот что пишет создатель проекта под ником x0r1:
Читать полностью »
Илон Маск врывается в автомобильную и космическую индустрию с Tesla и SpaceX. Интересно, что первая полностью отказывается от двигателей внутреннего сгорания, в то время, как вторая наоборот, пытается изобрести новые технологии для сжигания топлива и осуществить пилотируемый полёт на Марс.
На последней конференции GPU Technology Conference, организованной компанией Nvidia, мы узнали, что доставка группы людей на Марс и обратно – задача непростая. Одна из проблем такой миссии – необходимость в большом и эффективном ракетном двигателе, который сможет доставить много материала на орбиту, — так объяснил нам Адам Лихтл, директор исследовательской группы SpaceX. С командой из нескольких десятков программистов он пытается справиться со сложной задачей улучшить симуляцию сгорания внутри ракетного двигателя. Для укорачивания полётов к Марсу также нужен большой двигатель.
Читать полностью »
В прошлой статье из цикла PC Buyer’s Guide о выборе видеокарты я получил множество интересных комментариев как в личных сообщениях, так и на почту, в скайп… где только можно. Кто-то указывал на неточности, некоторые просили помочь с выбором устройства под их конфиг. В общем, видимо, по видеокартам придётся пройтись глубже, раз тема так волнует.
Сегодня доступно поговорим о последних архитектурах карточек NVIDIA и постараемся понять, над чем смеялся усатый хохотун в этом видео:
Мы продолжаем наш цикл статей о выборе железа для компьютера. В прошлых выпусках мы затрагивали тему материнских плат, процессоров и чипсетов, систем охлаждения, жёстких дисков и блоков питания. Сегодня же говорим о том, что выводит ваш любимый ресурс на мониторы: о видеокартах.
Привет, дорогой читатель!
Сегодня мы продолжим изучение графического конвейера, и я расскажу о таких замечательных вещах, как Compute Shader и Geometry Shader на примере создания системы на 1000000+ частиц, которые в свою очередь являются не точками, а квадратами (billboard quads) и имеют свою текстуру. Другими словами, мы выведем 2000000+ текстурированных треугольников при FPS > 100 (на бюджетной видеокарте GeForce 550 Ti).
Привет всем. Я уже однажды писал про Distance Field, и приводил реализацию «эвристическим» кодом дающую неплохую скорость: habrahabr.ru/post/186482/
DField можно применять:
И если в первых двух случаях мы можем заранее вычислить DField, то для других эффектов нам нужно просчитывать его в реальном времени.
В статье будет рассмотрен наиболее популярный, я бы сказал классический Chamfer distance (CDA) с кучей картинок, объясняющих принцип его работы, а так же рассмотрен двухпроходный алгоритм на GPU.
Оба алгоритма реализованы в демонстрационных программах на FPC.
Читать полностью »
В данной статье хочу рассказать как можно эффективно распараллелить алгоритм BFS — поиск в ширину в графе с использованием графических ускорителей. В статье будет приведен подробный анализ полученного алгоритма. Вычисления выполнялись на одном GPU GTX Titan архитектуры Kepler.
В последнее время все большую роль играют графические ускорители (GPU) в не графических вычислениях. Потребность их использования обусловлена их относительно высокой производительностью и более низкой стоимостью. Как известно, на GPU хорошо решаются задачи на структурных сетках, где параллелизм так или иначе легко выделяется. Но есть задачи, которые требуют больших мощностей и используют неструктурные сетки. Примером такой задачи является Single Shortest Source Path problem (SSSP) – задача поиска кратчайших путей от заданной вершины до всех остальных во взвешенном графе. Решение данной задачи рассмотрено мной в этой статье. Вторым примером задачи на неструктурных сетках является задача Breadth First Search (BFS) — поиска в ширину в неориентированном графе. Данная задача является основной в ряде алгоритмов на графах. Также она немного проще, чем поиск кратчайшего пути. На данный момент алгоритм BFS используется как основной тест для рейтинга Graph500. Далее рассмотрим, как можно использовать идеи решения задачи SSSP в задаче BFS. Про архитектуру GPU компании Nvidia и об упомянутых алгоритмах уже много написано, поэтому в этой статье я не стану дополнительно писать про это. Так же, надеюсь, что понятия warp, cuda блок, SMX, и прочие базовые вещи, связанные с CUDA читателю знакомы.
Читать полностью »
Не так уж и давно стало популярным использовать видеокарты для вычислений. В один прекрасный день, несколько лет назад и я взглянул на новую, тогда, технологию CUDA. В руках была хорошая карточка по тем временам GTX8800, да и задачки для распараллеливания тоже были.
Кто работал с GPU, знает про объединение запросов, конфликт банков и как с этим бороться, а если не работал, то можно найти несколько полезных статей по основам программирования на CUDA[1]. Карта GTX8800, в некотором смысле, была хороша тем, что была одной из первых и поддерживала только первые версии CUDA, поэтому на ней было четко заметно, когда есть конфликты банков или запросы в глобальную память не объединяются, потому что время в этом случае увеличивалось в разы. Все это помогало лучше понять все правила работы с картой и писать нормальный код.
В новые модели добавляют все больше и больше функциональности, что облегчает и ускорят разработку. Появились атомарные операции, кеш, динамический параллелизм и т.д.
В посте я расскажу про пространственно-временную фильтрацию изображений и реализацию для compute capability = 1.0, и как можно ускорить получившийся результат за счет новых возможностей.
Временная фильтрация может пригодиться при наблюдении за спутниками или в прочих ситуациях фильтрации, когда требуется точное подавление фона.
Читать полностью »
