Új hozzászólás Aktív témák

• #20 Fiery veterán pakriksz #19

  Új Válasz 2013-11-15 21:11:03 #20

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Fiery

  veterán

  válasz pakriksz #19 üzenetére

  A legtobb szoftvernel eleg csupan reszfeladatokat, meghozza a leginkabb teljesitmeny-erzekeny reszfeladatokat parhuzamositani. Ha azt meg tudja oldani akár a CUDA, akár a HSA, akár barmi mas hatekonyan es egyszeruen, az mar eleg jo lesz a legtobb fejlesztonek.

• #18 Fiery veterán pakriksz #16

  Új Válasz 2013-11-15 20:46:04 #18

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Fiery

  veterán

  válasz pakriksz #16 üzenetére

  A HSA pl. tud majd ilyet, Java kodot automatikusan vektorizalni es az iGPU-n futtatni.

• #17 Fiery veterán MaUser #14

  Új Válasz 2013-11-15 20:44:33 #17

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Fiery

  veterán

  válasz MaUser #14 üzenetére

  "Lásd jobb c/c#/c++ coding guide-ok mindig úgy kezdik, hogy ne akarj okosabb lenni a fordítónál"

  Az a baj, hogy a C forditokkal ellentetben az OpenCL es CUDA forditok eleg butak tudnak neha lenni, nem art nekik egy kis segitseg. A CUDA 6 unified memory "varazslata" meg max. akkor mukodhet a gyakorlatban kielegitoen, ha relative keves masolasi muveletre jut egy csomo GPU szamolgatas (computing). Ellenkezo esetben ugyanolyan sz** lesz, mint egy nem atlapolt kezzel valo memoria masolasi megoldas. Teny, hogy a lusta programozoknak jol johet ez a kis segitseg; de aki lusta GPGPU fejleszto, es nem kotik a kezet guzsba (azaz valaszthat AMD es nVIDIA hardver kozul), az inkabb a HSA kornyeken fog nezelodni, ott legalabb valoban nincs szukseg memoria masolgatasra.

Új hozzászólás Aktív témák