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Intellisense y resaltado (highlight) de CUDA en Visual Studio 2005

cudagpu — Wed, 25 Nov 2009 08:50:33 +0000

Una de las características principales de los entornos de desarrollo es el CTRL+ESPACIO, y el resaltado de sintaxis. Como somos unos perros y no tenemos tampoco una memoria infalible es la técnica perfecta para rellenar automáticamente los nombres de variable y que el entorno te ayude en los parámetros de las funciones.

Todo esto es muy bonito (sobretodo en Netbeans, que lo hace muy bien) , pero cuando estamos editando un fichero CUDA (extensión .cu normalmente) Visual Studio no hace ni caso y no sabe ni es capaz de resaltar ni darnos ayuda con Intellisense.

Pero hay una manera bastante sencilla de enseñar (en realidad engañar) a Visual Studio la sintaxis de CUDA y que trate a estos ficheros como al resto.

Resaltado de sintaxis CUDA en Visual Studio 2005 (fuente)

El primer paso es localizar el fichero que incluye las palabras que deberá resaltar Visual Studio, NVIDIA proporciona ya estos datos si hemos instalado toda la SDK de CUDA, en concreto se encuentran en la siguiente dirección:

C:\Documents and Settings\All Users\Datos de programa\NVIDIA Corporation\NVIDIA GPU Computing SDK\C\doc\syntax_highlighting\visual_studio_8\usertype.dat

Debemos copiar este fichero al directorio del IDE de Visual Studio, en concreto:

C:\Archivos de programa\Microsoft Visual Studio 8\Common7\IDE

En el caso de que este fichero ya exista, lo que hay que hacer es añadir el contenido del usertype.dat de CUDA al usertype.dat que ya tenga nuestro IDE.

Ahora abrimos Visual Studio y vamos a: Herramientas / Opciones / Editor de texto / Extensión de archivo. Allí escribimos en la extensión “cu” y la agregamos. Con esto Visual Studio ya es capaz de resaltar la mayoría de sintaxis de CUDA.

Habilitar Intellisense para ficheros CUDA en Visual Studio

En el caso de que queramos tener las ayudas de Intellisense (CTRL+ESPACIO) y esas cosas, debemos tocar el registro de Windows para engañar a Visual Studio.

Cerrar Visual Studio si está abierto
Inicio / Ejecutar / regedit
Navegamos hasta la ruta: HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\VisualStudio\8.0\Languages\Language Services\C/C++
Editamos la clave: NCB Default C/C++ Extensions
Y al final añadimos: ;.cuh;.cu;
A mi me queda finalmente así: .cpp;.cxx;.c;.cc;.h;.hh;.hxx;.hpp;.inl;.tlh;.tli;.cuh;.cu;

Ahora Visual Studio se cree que los ficheros .cu y .cuh son en lenguaje C y en la mayoría de los casos será capaz de darnos información sobre los parámetros de las funciones y rellenar variables.

zmarnowane szanse

evi219 — Tue, 24 Nov 2009 12:35:52 +0000

Zawsze trzeba podejmować ryzyko. Tylko wtedy uda nam się pojąć, jak wielkim cudem jest życie, gdy będziemy gotowi przyjąć niespodzianki, jakie niesie nam los.

Bowiem każdego dnia wraz z dobrodziejstwami słońca Bóg obdarza nas chwilą, która jest w stanie zmienić to wszystko, co jest przyczyną naszych nieszczęść. I każdego dnia udajemy, że nie dostrzegamy tej chwili, że ona wcale nie istnieje. Wmawiamy sobie z uporem, że dzień dzisiejszy podobny jest do wczorajszego i do tego, co ma dopiero nadejść. Ale człowiek uważny na dzień, w którym żyje, bez trudu odkrywa magiczną chwilę. Może być ona ukryta w tej porannej porze, kiedy przekręcamy klucz w zamku, w przestrzeni ciszy, która zapada po wieczerzy, w tysiącach i jednej rzeczy, które wydaja się nam takie same. Ten moment istnieje naprawdę, to chwila, w której spływa na nas cała siła gwiazd i pozwala nam czynić cuda. Tylko niekiedy szczęście bywa darem, najczęściej trzeba o nie walczyć. Magiczna chwila dnia pomaga nam dokonywać zmian, sprawia, iż ruszamy na poszukiwanie naszych marzeń. I choć przyjdzie nam cierpieć, choć pojawią się trudności, to wszystko jest jednak ulotne i nie pozostawi po sobie śladu, a z czasem będziemy mogli spojrzeć wstecz z dumą i wiarą w nas samych.

Biada temu, kto nie podjął ryzyka. Co prawda nie zazna nigdy smaku rozczarowań i utraconych złudzeń, nie będzie cierpiał jak ci, którzy pragną spełnić swoje marzenia, ale kiedy spojrzy za siebie – bowiem zawsze dogania nas przeszłość – usłyszy głos własnego sumienia: „A co uczyniłeś z cudami, którymi Pan Bóg obsiał dni twoje? Co uczyniłeś z talentem, który powierzył ci Mistrz? Zakopałeś te dary głęboko w ziemi, gdyż bałeś się je utracić. I teraz została ci jedynie pewność, że zmarnowałeś własne życie.”

Biada temu, kto usłyszy te słowa. Bo uwierzył w cuda, dopiero gdy magiczne chwile życia odeszły na zawsze.

[Paulo Coelho, Nad brzegiem rzeki Piedry usiadłam i płakałam...]

CUDA 2.2/2.3 의 Run time 비교

needq — Sun, 22 Nov 2009 15:41:31 +0000

이전 포스트에 언급했던 작업결과페이지의 변화로 이제 CUDA MB 의 작업시간도 다른작업들과같이 한눈에 확인할수있게 되었다. 그래서 이번에 이것을 이용해 CUDA 2.2 버전과 2

Trash-talking CUDA

reconshmigurable — Thu, 19 Nov 2009 16:49:48 +0000

Found lurking on HPCWire.com, in an interview with Steve Wallach of Convey Computer:

…I call programs that don’t take into consideration legacy systems and that are obscenely difficult to integrate, “pornographic” programs — you can’t always describe them exactly, but you know them when you see them. In 1984, I converted a FORTRAN program from CDC to ANSI FORTRAN to see what they were doing and it was awful. In the contemporary world, CUDA is the new pornographic programming language.

http://bit.ly/pv2da

CUDA en C# o .NET

cudagpu — Thu, 19 Nov 2009 08:40:51 +0000

Parece que hay posibilidades de hacer programas en CUDA en otros lenguajes distintos a C++. En concreto acabo de encontrar un proyecto que funciona en C#, ese gran idioma que se inventó Microsoft que está entre Java y C++.

Pues bien, podemos aprovechar las bondades que ofrece C# respecto a C++, sobretodo cuando vayamos a hacer una interfaz gráfica, que Visual Studio maneja decentemente en proyectos .NET.

Configurar Visual Studio 2005 para CUDA con .NET

Lo primero es ir a la siguiente dirección web de Hoopoe, ahí podemos bajar un DLL (y algunos proyectos de ejemplo), concretamente el fichero es éste.

Descomprimimos todo y copiamos lo que hay dentro de la carpeta \bin a donde nosotros queramos. Lo ideal es tener todo CUDA junto, así que yo lo puse en C:\CUDA\CUDA.NET

A continuación abrimos el proyecto más sencillo: transpose.csproj

Lo más seguro es que tengamos un problema de referencia porque no encuentra CUDA.NET, es fácil arreglar esta dependencia:

Sobre la carpeta Propieties del proyecto hacemos doble click
Abrimos la pestaña “Rutas de acceso de referencia”
Escribimos el nombre de la carpeta donde hemos puesto el .dll anteriormente: C:\CUDA\CUDA.NET
Agregar carpeta

Actualizar el PATH

Ahora ya debería compilar, sin embargo yo he tenido otro problema. El compilador nvcc devuelve -1, y si abrimos una consola nosotros e intentamos compilar a mano el problema es que no encuentra el compilador de C++ cl.exe. Para arreglar esto debemos añadir al PATH de Windows una ruta más:

Abrir panel de control
Sistema
Opciones avanzadas
Variables de entorno
En variables de sistema buscamos: Path
Modificarla añadiendo al final lo siguiente: un punto y coma ‘;’ y la ruta donde tengamos el compilador de C++, en nuestro caso será: C:\Archivos de programa\Microsoft Visual Studio 8\VC\bin
Si usas otro Visual Studio cambia el número 8 por 9 o 10.

El punto y coma ‘;’ sirve para separar distintos directorios que añadimos al PATH, es importante no olvidarse ponerlo

Con todo esto ya compila perfectamente, recomiendo añadir al final del fichero Program.cs de su método Main la línea: Console.ReadLine(); para que no se cierre la consola al instante.

Revisando el proyecto

Lo que tenemos es un fichero en C# compilado con Visual Studio y otro en CUDA que se compila con nvcc y C++. Hay que darse cuenta de que la compilación del fichero CUDA se realiza manualmente, en Propierties/Eventos de generación se encuentran las compilaciones de los ficheros CUDA. Si queremos tener más, habrá que añadir ahí sus compilaciones. No es demasiado complicado.

Por otra parte, las instrucciones que llaman a los kernels CUDA y reservan memoria cambian ligeramente respecto a las que conocemos de C++. Existe un objeto de la clase CUDA que es al que se le hacen las llamadas:

En el método Main se puede ver fácilmente como utilizarlo, son autoexplicables así que lo mejor es verlo uno mismo.

En general este método supongo que servirá para otros proyectos .NET.

Shared Memory Parallel Ray Tracer using OpenMP and CUDA

jestermax — Thu, 19 Nov 2009 00:14:13 +0000

So since I’ve been doing my Masters in Computer Science at Dalhousie, I’ve been working on some neat projects. I’ll post them separately since they’re in separate research areas though.

For a parallel algorithms course, I’ve decided to play around with the ray tracer that Adam Stirtan and I created for an undergrad project. Right now I’m intending on using OpenMP to parallelize the ray tracing aspect of the program. If I have time left over then I’m hoping to use NVidia’s CUDA to get the GPU on my graphics card to work on the post processing shading effects. I’ve gotten some “hello world” style code compiled and running so my next step is to dig in a bit further with that and see what I can come up with.

Blind insertion of OpenMP to a ray tracer

Last night I made a simple stab at using OpenMP (Shared memory API for parallel programming) for using multiple threads for ray tracing. I wasn’t expecting much since I was just blindly adding some annotations to the project, but as you can see from the image it looks kinda neat. I’m assuming it chose to use 4 threads (since I didn’t specify a number).

Getting back to CUDA programming, trying to get a project set up isn’t really a fun thing. Thankfully somebody out there has made a project creation macro:

http://forums.nvidia.com/index.php?showtopic=65111

Using this, you can create a project that has the NVidia extra build step. This a crucial aspect of writing a CUDA program as you have to run it though an NVidia program so it can parse out the extension keywords. On that note, you have to rename anything using the C for CUDA extensions to a .cu file. Since this will then turn off your syntax highlighting I suggest you edit the text editor options so that the .cu extension will be opened in a C++ context. It’s really easy to do but if anybody is actually reading this and doesn’t know how, just post for help.

For some initial test code to make sure your program is compiling and running properly, I suggest you check out this page:

http://llpanorama.wordpress.com/2008/05/21/my-first-cuda-program/

That’s all for now.

Keep fit, and have fun

Nvidia's next generation CUDA architecture

jagenaw — Fri, 13 Nov 2009 11:33:07 +0000

Hey everyone, I know that this statement would seem a bit “deja vu”, however, it has bee

CUDA on Octave 3.x in linux 64 bits

yonesur — Thu, 12 Nov 2009 18:58:18 +0000

Hello all,

I did all this work in august, but forgot to create a blog to post it. I’m sure there are people out there interested in this stuff (I was but didin’t find anything!).

This are the instructions to have the Matlab CUDA plugin that Nvidia provides ( http://developer.nvidia.com/object/matlab_cuda.html ) working in Octave in linux 64 bits.

In case you didn’t know, Octave supports since 3.2 single precision floats, so I recommend that for interfacing with CUDA.

Instructions for compiling Matlab CUDA plugin for Octave in Linux:

1. Install CUDA SDK and Toolkit following instructions from Nvidia site. In ubuntu 9.04, I had to install also:

sudo apt-get install build-essential libglut3-dev
sudo aptitude install libxi-dev
sudo apt-get install libxmu-dev

Remember the last warning in the installation:

* Please make sure your PATH includes /usr/local/cuda/bin
* Please make sure your LD_LIBRARY_PATH
* for 32-bit Linux distributions includes /usr/local/cuda/lib
* for 64-bit Linux distributions includes /usr/local/cuda/lib64

2. Compile a program called mexext which produces “mex” as string output and put it in /usr/bin. I did

#include <stdio.h>

int main()
{
printf(“mex\n”);
return 0;
}

And compiled it, but I suppose a simple script with “echo mex” would work.

3. Use this Makefile, instead of the one supplied by Nvidia (problems with HTML formatting, see attachments at the botoom):

# Define installation location for CUDA and compilation flags compatible
# with the CUDA include files.
CUDAHOME    = /usr/local/cuda
INCLUDEDIR = -I$(CUDAHOME)/include
INCLUDELIB = -L$(CUDAHOME)/lib64 -lcufft -lcudart -Wl,-rpath,$(CUDAHOME)/lib64
CFLAGS      = -fPIC -D_GNU_SOURCE -pthread -fexceptions -Wall
COPTIMFLAGS = -O3 -funroll-loops -msse2

# Define installation location for Octave
MEX = /usr/bin/mkoctfile
MEXEXT        = .mex
MEXOPT   = –mex

# nvmex is a modified mex script that knows how to handle CUDA .cu files.
NVMEX = ./nvmkoctfile

# List the mex files to be built.
MEXFILES = fft2_cuda.mex       \
fft2_cuda_sp_dp.mex \
ifft2_cuda.mex      \
Szeta.mex

all: $(MEXFILES)

clean:
rm -f $(MEXFILES) *.linkinfo

#.SUFFIXES: .cu .o .mex

#.cu.o:
#   nvcc -c COPTIMFLAGS=’$(COPTIMFLAGS)’ $< $(INCLUDEDIR) $(INCLUDELIB)

#.mex:
#   $(MKOCTFILE) CFLAGS=’$(CFLAGS)’ COPTIMFLAGS=’$(COPTIMFLAGS)’ $@ \
#        $(INCLUDEDIR) $(INCLUDELIB)

.SUFFIXES: .cu .cu_o .mex

.c.mex:
CFLAGS=’$(CFLAGS)’ COPTIMFLAGS=’$(COPTIMFLAGS)’ $(MEX) $(MEXOPT) $< \
$(INCLUDEDIR) $(INCLUDELIB)

.cu.mex:
COPTIMFLAGS=’$(COPTIMFLAGS)’ $(NVMEX) $(MEXOPT) $< $(INCLUDEDIR) $(INCLUDELIB)

3.Now perform these changes in the Octave suplied mkoctfile, and save it as nvmkoctfile in the source directory (or use the attached one, which is for Octave 3.0.1):

mkoctfile always appends -g to
: ${CFLAGS=”-g -O2″}
: ${CPICFLAG=”-fPIC”}
: ${CXX=”g++”}
: ${CXXFLAGS=”-g -O2″}
: ${CXXPICFLAG=”-fPIC”}

even if -g is not used.

Removed -g there and changed -O2 to -O3.

Also changed:

-W*)
pass_on_options=”$pass_on_options $1″
;;

to

-W*)
pass_on_options=”$pass_on_options $1″
;;
-O*)
pass_on_options=”$pass_on_options $1″
;;
-f*)
pass_on_options=”$pass_on_options $1″
;;

Change the lines

while [ $# -gt 0 ]; do
file=
case “$1″ in
*.c)
file=$1
cfiles=”$cfiles $file”
;;

while [ $# -gt 0 ]; do
file=
case “$1″ in
*.c | *.cu)
file=$1
cfiles=”$cfiles $file”
;;

Also

: ${CC=”gcc”}
: ${CFLAGS=”-O3″}
: ${CPICFLAG=”-fPIC”}

: ${CC=”nvcc”}
: ${CFLAGS=’-O3 -Xcompiler “-fPIC -D_GNU_SOURCE -pthread -fexceptions -m64″ -Xcompiler “-O3 -funroll-loops -msse2 -DNDEBUG”‘}
: ${CPICFLAG=”"}

4. Comment or remove in fft2_cuda_sp_dp.c the line

#include “matrix.h”

and make. If you have problems with “cannot be declared weak”, read http://forums.nvidia.com/index.php?showtopic=104673 .
5. If something fails, remember to do a “make clean” AND delet all .o before compiling again.

6. Now you should have working .mex CUDA functions working in Octave. Use them as you please!

P.D. WordPress does not allow textfiles, but allow .doc. Remove the .doc or change it accordingly to the attached files!

Guía de programación CUDA

cudagpu — Thu, 12 Nov 2009 10:38:37 +0000

Enlace a la guía de programación de CUDA, donde explican muy bien cómo afrontar este tipo de programación paralela, de obligada lectura a todo aquél que quiera programar en CUDA.

Sitio original de nVidia.

Compilar en CUDA con Visual Studio

cudagpu — Thu, 12 Nov 2009 08:54:11 +0000

He decidido usar Visual Studio 2005 SP1, que es el que usamos en otras asignaturas, así no tengo que preocuparme de conversiones y compatibilidad con 2008.

Instalar SDK y configurar Visual Studio

Lo primero es instalar la SDK de CUDA de la web de nVidia y también añadir los directorios de inclusión y bibliotecas. Debemos descargar desde aquí (pongo los enlaces para Windows XP 32bits):

La compilación de ficheros CUDA con Visual Studio se puede hacer de dos maneras, con unas reglas de compilación personalizadas o con un plugin que ya existe.

Recomendable instalarlo todo en C:/CUDA y nos evitamos problemas. Lo siguiente incluir los directorios y bibliotecas. En Visual Studio: Herramientas -> Opciones -> Proyectos y soluciones. Una vez ahí, marcamos en el desplegable de la derecha: Archivos de inclusión y añadimos lo siguiente, supongo $(CUDA) como el directorio donde está instalado CUDA.

$(CUDA)\include

Ahora cambiamos el desplegable a: Archivos de biblioteca y añadimos:

$(CUDA)\lib

Esto nos asegura que todos los proyectos creados accederán a las cabeceras de CUDA y encontrarán sus librerías. A mí me ha quedado así y así. Yo tengo añadido el glut de OpenGL para utilizarlo más adelante.

Plugin CUDA VS Wizard

Es una pequeña aplicación que añadirá un nuevo tipo de proyecto CUDA, muy útil y fácil de usar. Soporta aplicaciones para Win32 y Win64.

Web oficial
Descarga: Win32 | Win64

Yo sólo he podido probar la Win32 y puedo afirmar que funciona correctamente, sólo hay que hacer un nuevo proyecto y los ficheros con extensión .cu se compilarán con el compilador CUDA.

Lo siguiente es poner algún ejemplo fácil como el siguiente:

#include <cutil_inline.h>
#include <cutil_math.h>

#include <stdio.h>

__global__ void
kernelTrasMatrix(float * d_original, float * d_nueva, uint ancho, uint alto)
{
 uint viejo = blockIdx.x*ancho+threadIdx.x;
 uint nuevo = threadIdx.x*alto+blockIdx.x;

 d_nueva[nuevo]=d_original[viejo];
}

void cpuTrasMatrix(int i, int j, float * d_original, float * d_nueva, uint ancho, uint alto)
{
 uint viejo = i+j*ancho;
 uint nuevo = j+i*alto;

 d_nueva[nuevo]=d_original[viejo];
}

int main(){
 int ancho = 3, alto = 4;
 float original[]={1.0f,2.0f,3.0f,4.0f,5.0f,6.0f,7.0f,8.0f,9.0f,10.0f,11.0f,12.0f};

 cudaChannelFormatDesc channelDesc = cudaCreateChannelDesc<float>();
 float *d_original,*d_nueva;
 cudaMalloc(&d_original,ancho*alto);
 cudaMalloc(&d_nueva,ancho*alto);
 cudaMemcpy(d_original, original,sizeof(float)*ancho*alto,cudaMemcpyHostToDevice);

 int block_size = 3;
 int n_blocks = 4;
 kernelTrasMatrix<<<n_blocks, block_size>>>( d_original, d_nueva, ancho, alto );

 float *nueva = new float[ancho*alto];
 cudaMemcpy(nueva, d_nueva, sizeof(float)*alto*ancho, cudaMemcpyDeviceToHost);

 printf("-------- ORIGINAL ---------\n");
 for (int i=0; i<alto; i++) {
 for(int j=0;j<ancho;j++){
 printf("%3.1f    ", original[j+i*ancho]);
 }
 printf("\n");
 }

 float *nuevaCPU = new float[ancho*alto];
 for(int i=0;i<ancho;i++){
 for(int j=0;j<alto;j++){
 cpuTrasMatrix(i,j,original,nuevaCPU,ancho,alto);
 }
 }

 printf("\n\n-------- TRASPUESTA GPU ---------\n");
 for (int i=0; i<ancho; i++) {
 for(int j=0;j<alto;j++){
 printf("%3.1f    ", nueva[j+i*alto]);
 }
 printf("\n");
 }

 printf("\n\n-------- TRASPUESTA CPU ---------\n");
 for (int i=0; i<ancho; i++) {
 for(int j=0;j<alto;j++){
 printf("%3.1f    ", nuevaCPU[j+i*alto]);
 }
 printf("\n");
}
 free(nueva);

 system("PAUSE");
}

El comportamiento es sencillo, hace la trasposición de una matriz en GPU y en CPU, lo hice rápidamente. Hay un ejemplo muy bueno de transposición de matrices en la SDK de CUDA (ya hablaré de ella) de nombre transpose, donde hacen dos tipos de transposiciones: una que es como la que hice yo y otra mucho más optimizada para leer y escribir en posiciones de memoria adyacentes, lo que acelera 10 veces el cálculo.

Con una regla personalizada

Si no nos gusta la idea de añadir el plugin, hay otra manera de compilar archivos en CUDA, esta vez tendremos que crear un proyecto de consola Win32 de C++ y escribir nuestro fichero CUDA (recordar extensión .cu).

Una vez hecho, entramos en las propiedades del fichero .cu y en General -> Herramienta, marcamos Herramienta de generación personalizada y Aplicar.

Ahora entramos en Paso de generación personalizada y en Línea de comandos escribimos lo siguiente:


"$(CUDA_BIN_PATH)\nvcc.exe" -ccbin "$(VCInstallDir)bin" -c -D_DEBUG -DWIN32 -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler /EHsc,/W3,/nologo,/Wp64,/Od,/Zi,/MTd -I"$(CUDA_INC_PATH)" -I./ -o $(ConfigurationName)\example1.obj example1.cu

CUIDADO: al copiar las comillas puede que os esté copiando comillas no estándar, sustituidlas.

CUIDADO 2: esto supone que el fichero se llama example1.cu, importante cambiarlo si vuestro fichero CUDA tiene un nombre diferente.

Lo siguiente es ir a la parte de Resultados y poner:

$(ConfigurationName)\example1.obj

Aquí lo mismo, example1.obj es el resultado de la compilación del paso anterior, así que hay que cambiarlo a lo que se tenga en ese momento.

Añadir bibliotecas adicionales

Una vez ya tenemos los pasos de compilación indicados, bien sea por el asistente o a mano, vamos a las propiedades del proyecto -> Vinculador -> Entrada -> Dependencias adicionales y añadimos:

cudart.lib cutil32D.lib

En el caso de querer compilar ejemplos que usen glut o glew necesitaremos añadir otros libs ahí, pero ya depende de cada proyecto.

Y si no me dejo nada esto es todo lo que hace falta (¡que no es poco!) para compilar tu primer programa en CUDA.

Best of SEMA: Muscle Cars

Rob Einaudi — Wed, 11 Nov 2009 16:47:12 +0000

So it’s time to kick of our Best of SEMA voting, and I thought I’d start with muscle. There were a ton of cool muscle cars at SEMA this year (half of them were Camaros), so it was difficult to narrow it down to just five cars. But here goes. For your consideration, the Mustang RTR-C, the Tjin Edition Camaro, the Super Cuda, the Ring Brothers Fairlane and the Tom Nelson Camaro. Vote for your favorite, and be sure to come back over the next two weeks to vote on vehicles in each of ten categories. We’ll announce the winners shorly after Thanksgiving.

!!!

Hemi Cuda - Plymouth - musclemania - 2008

Gustavo Bomfim — Wed, 11 Nov 2009 15:10:43 +0000

Tutorial de CUDA

cudagpu — Wed, 11 Nov 2009 13:58:05 +0000

Swedenborg - świat ducha i koniec świata

Moon — Wed, 11 Nov 2009 03:22:38 +0000

Według Emanuela Swedenborga (1688-1772), szwedzkiego matematyka, fizyka, filozofa i mistyka, w 1770

Open CL. Dead man walking?

stuckat1 — Tue, 10 Nov 2009 21:36:32 +0000

As a longtime CUDA experimenter, I have always wondered how OpenCL compares to CUDA. HPC Wire has published an interesting article on OpenCL called “Compilers and More: OpenCL Promises and Potential” that answers this question.

Compared to CUDA, OpenCL focuses on a low-level programming model. This is unfortunate because its is the higher level programming model that has made CUDA so popular. Since CUDA has more than two years head start on OpenCL I don’t see NVIDIA promoting OpenCL more than CUDA. Apple, the biggest supporter, can really push OpenCL as much as it wants, like including it in Snow Leopard, but I don’t think they have the muscle to drive this new programming model, especially if their biggest partner is ATI.

With the way AMD is doing financially today, I can’t imagine ATI or AMD putting a dent in either CPU or GPU markets. It is an Intel and NVIDIA world. Hell, with all the recent speculation, its more likely that NVIDIA enters the x86 market with their own CPU, maybe they could buy the once great AMD … and kill off AMD.

The real question is how the development world will change when Intel Larabee arrives. Larabee being the uberly massive multicore upcoming processor. Obviously, Intel has been pushing hard the newly released Parallel Studio so they realize how important the software tool-chain is. Will this be the new development standard?

NVIDIA: Fermi GT300 adiado até 2010

ppinheiro — Tue, 10 Nov 2009 21:30:40 +0000

Segundo relatórios da Digitimes o lançamento do novo GPU da Nvidia, o GT300, foi adiado para o a

Miłość czyni cuda

pascalalter — Sat, 07 Nov 2009 20:42:54 +0000

sobota, 7 listopada 2009

Sie haben eine Karte erhalten

Hallo Notatnik Pascala,

Pascal Alter hat auf der Website donaukurier.de eine elektronische Grußkarte für Sie entworfen.
Um sich die Karte anzusehen, brauchen Sie nur auf die unten angegebene URL zu klicken oder
rufen Sie einfach die folgende URL mit Ihrem Internet-Browser auf:

http://www.donaukurier.de/_/ecards.html?PUC=9e34fede5f0b38e7

ADRESSE: http://www.donaukurier.de/_/ecards.html
PICKUP-CODE: 9e34fede5f0b38e7

Ihre Grußkarte wird 30 Tage gespeichert, und danach automatisch
gelöscht (gültig bis 07.12.2009).
Deshalb sollten Sie Ihre Karte möglichst schnell ausdrucken oder auf andere
Art sichern.

Mit freundlichen Grüßen
Ihr Team von donaukurier.de

Tel. +49 841 885560-0
Fax +49 841 885560-11
E-Mail online@donaukurier.de
Internet www.donaukurier.de

DONAUKURIER Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG
Stauffenbergstr. 2a, D-85051 Ingolstadt
USt-IDNr. DE 813250256, Steuernummer 124/156/00516
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Verwaltungsgesellschaft mbH, Reg.Gericht Ingolstadt HRB 3036
Geschäftsführung: Elin Reissmüller, Wolfgang Lichtenegger, Georg Schäff

Rant on CUDA, FPGA and Cell

stuckat1 — Fri, 06 Nov 2009 22:05:01 +0000

I wrote this really long rant on the Quant Net site about different emerging technologies used in computational finance. It focuses on the differences between developing on Nvidia video cards, Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) and IBM’s Cell processor. Please take a look.

CUDA + VS 2008 = Sweetness

stuckat1 — Fri, 06 Nov 2009 19:49:07 +0000

It seems that every week I get some lame email from Nvidia announcing updates to CUDA. Since the release which introduced compatibility with Windows XP x64 support, none of the updates have been that interesting … until today. The CUDA 3.0 Beta release contains a slew of additions, like C++ Class Inheritance and Templates and debugging in emulation-mode. Historically, code executed under CUDA had to be straight C: no longer. THe more interesting part of the release is the introduction of Nexus.

Nexus permits debugging, profiling and anlaysis of GPU code programmed using CUDA and Open CL all within Visual Studio 2008. No longer do you have to guess why your code runs differently between emulation and real silicon. Also, its all runs within the confines of a single program namely, Visual Studio 2008.

For those who like read release notes, here is an exert:

This information is titled: CUDA Toolkit 3.0 Beta

This information is for: General

The information description is:
The CUDA Toolkit 3.0 Beta is now available to GPU Computing registered
developers.

Highlights for this release include:

* CUDA Driver / Runtime Buffer Interoperability, which allows
applications using the CUDA Driver API to also use libraries
implemented using the CUDA C Runtime.

* A new, separate version of the CUDA C Runtime (CUDART) for debugging
in emulation-mode.

* C++ Class Inheritance and Template Inheritance support for increased
programmer productivity

* A new unified interoperability API for Direct3D and OpenGL, with
support for:
* OpenGL texture interop
* Direct3D 11 interop support

* cuda-gdb hardware debugging support for applications that use the CUDA
Driver API

* New CUDA Memory Checker reports misalignment and out of bounds errors,
available as a debugging mode within cuda-gdb and also as a
stand-alone utility.

* CUDA Toolkit libraries are now versioned, enabling applications to
require a specific version, support multiple versions explicitly, etc.

* CUDA C/C++ kernels are now compiled to standard ELF format

* Support for all the OpenCL features in the latest R195.39 beta driver:
* Double Precision
* OpenGL Interoperability, for interactive high performance
visualization
* Query for Compute Capability, so you can target optimizations for
GPU architectures (cl_nv_device_attribute_query)
* Ability to control compiler optimization settings, etc. via support
for NVIDIA Compiler Flags (cl_nv_compiler_options)
* OpenCL Images support, for better/faster image filtering
* 32-bit Atomics for fast, convenient data manipulation
* Byte Addressable Stores, for faster video/image processing and
compression algorithms
* Support for the latest OpenCL spec revision 48 and latest official
Khronos OpenCL headers as of 11/1/2009

* Early support for the Fermi architecture, including:
* Native 64-bit GPU support
* Multiple Copy Engine support
* ECC reporting
* Concurrent Kernel Execution
* Fermi HW debugging support in cuda-gdb

CUDA Complex Library

Tina — Fri, 06 Nov 2009 15:57:02 +0000

Well, at least life isn’t as boring as it used to be. I’ve been devoting most of my time figuring out how to implement the algorithm I’m studying using CUDA. And more than half of the time, I’m just figuring out how to use it. Suddenly, I miss the things I take for granted when I am programming in Scilab or Matlab. Gah.

Recently a new annoyance came up. I thought that using complex numbers is as easy as how it is done in C. Apparently, that is not the case. The inherent complex library in CUDA is not as extensive as the one in C, so my code is a mess. Now I’m having trouble figuring out pointers to the complex-valued arrays in my problem. The “C-approach” is not working.

Things would have been a little less stressful if I don’t have a countdown. I only have at most 31 days to finish this code, together with 2 other projects that are entirely unrelated to this problem. I am so screwed.

1971 Plymouth Hemi Cuda Engine Classic 1280X960

carphotos1 — Wed, 04 Nov 2009 00:56:06 +0000

1971 plymouth hemi cuda engine Classic 1280×960 wallpaper picture of 1971 plymouth hemi cuda engine Classic 1280×960
to view full size click1971 Plymouth Hemi Cuda Engine Classic 1280X960 wallpaper ( 1971 Plymouth Hemi Cuda Engine Classic 1280X960 wallpaper )

tech news

xollothnews — Mon, 02 Nov 2009 09:42:14 +0000

Μιλήστε online χωρίς χρεώσεις

v4.ethnos.gr – Μιλήστε online χωρίς χρεώσεις – e-life , τεχνολογια

ηλεφωνικές κλήσεις δωρεάν, βιντεοκλήσεις δωρεάν κι άμεση αποστολή μηνυμάτων (καθώς και ηχομηνυμάτων)… επίσης δωρεάν. Εντυπωσιακά προνομιακό, το εν λόγω πακέτο υπηρεσιών προσφέρεται στους απανταχού κυβερνοναύτες μέσω εφαρμογών ιντερνετικής τηλεφωνίας (των επονομαζόμενων εφαρμογών «VoIP»). Λόγος για προγράμματα λογισμικού τα οποία επιτρέπουν τη χωρίς χρέωση πραγματοποίηση φωνητικών, τηλεφωνικού τύπου κλήσεων μέσω Διαδικτύου, από υπολογιστή σε υπολογιστή (με την προϋπόθεση ότι και τα δύο PCs είναι εξοπλισμένα είτε με μικρόφωνο και ακουστικά είτε με κάποια VoIP τηλεφωνική συσκευή),[next]

Robot Rovio με Webcam

Robot Rovio με Webcam | SmartGadget.gr

Το απόλυτο εργαλείο παρακολούθησης! Το ρομποτάκι Rovio είναι ένα ρομποτάκι-ασφαλείας με κάμερα, το οποίο χειρίζεστε εξ αποστάσεως μέσω web browser ή μέσω κινητού με σύνδεση στο διαδίκτυο.[next]

Αναβαθμίστε τη σύνδεσή σας χωρίς να αγοράζετε παραπανήσιες χωρητικότητες

MobileNews / Αναβαθμίστε τη σύνδεσή σας χωρίς να αγοράζετε παραπανήσιες χωρητικότητες / ΕΛΛΑΔΑ / News

Το βασικό πρωτόκολλο μετάδοσης στις τηλεπικοινωνίες, το Ethernet, χάρη στην OTEGLOBE προσφέρεται με δύο λύσεις, την Ethernet VPN και την Ethernet Transport, με ταχύτητες από 1Mbps έως και 10Gbps για κάθε πάροχο και εταιρεία.[next]

Beta drivers GeForce 195.39 από την NVidia

Beta drivers GeForce 195.39 από την NVidia | Away.gr, ελληνικό online media για την τεχνολογία, τα games και την επιχειρηματικότητα

Η NVidia κυκλοφόρησε τους νέους beta drivers 195.39, οι οποίοι είναι οι πρώτοι που προσφέρουν υποστήριξη στο OpenCL 1.0 specification. Ακόμη η συγκεκριμένη version διορθώνει 200 γνωστά bugs που υπήρχαν, προσφέρει υποστήριξη για το CUDA Toolkit 3.0 (το οποίο θα κυκλοφορήσει μέσα στις επόμενες βδομάδες)[next]

Αντίστροφη μέτρηση για τη νέα Olympus Pen;

Αντίστροφη μέτρηση για τη νέα Olympus Pen; | T3 Magazine

Πριν από λίγες ημέρες είδαν το φως τις δημοσιότητας κάποιες πληροφορίες που έφεραν την Olympus έτοιμη να παρουσιάσει τη νέα έκδοση της επιτυχημένης Pen E-P1 που έκανε ντεμπούτο μόλις τον περασμένο Ιούνιο. Οι φήμες φουντώνουν μέρα με τη μέρα και δεν είναι λίγοι αυτοί που εμφανίζονται πεπεισμένοι ότι η εταιρεία θα κάνει τις επίσημες ανακοινώσεις σε ελάχιστες ημέρες.[next]

Σύντομα το Google Voice και εκτός Αμερικής;

Σύντομα το Google Voice και εκτός Αμερικής; | DigitalNews

Σύμφωνα με πληροφορίες που διέρρευσαν από λάθος (?) η υπηρεσία τηλεφωνίας Google Voice της Google πρόκειται να γίνει διαθέσιμη σύντομα και εκτός Αμερικής. Η Google υποστηρίζει ότι ήδη υπάρχουν 1.419 εκατομμύρια χρήστες εγγεγραμμένοι ενώ 570.000 χρήστες χρησιμοποιούν την υπηρεσία κάθε μέρα.[next]

Παρέμβαση της Κομισιόν για την προστασία του ανταγωνισμού στην ιταλική τηλεπικοινωνιακή αγορά

Παρέμβαση της Κομισιόν για την προστασία του ανταγωνισμού στην ιταλική τηλεπικοινωνιακή αγορά – Pathfinder Tech

Με επιστολή της προς την ιταλική ρυθμιστική αρχή τηλεπικοινωνιών (AGCOM), η Ευρωπαϊκή Επιτροπή υπογραμμίζει την ανάγκη διασφάλισης του υγιούς, αποτελεσματικού ανταγωνισμού στην τηλεπικοινωνιακή αγορά μέσα από τις συμφωνίες που προωθεί η αρχή με την Telecom Italia, τη μεγαλύτερη τηλεπικοινωνιακή εταιρία της γειτονικής χώρας.[next]

Καθυστερεί η εφαρμογή της συμφωνίας Microsoft-Yahoo!

Καθυστερεί η εφαρμογή της συμφωνίας Microsoft-Yahoo! | PC Magazine

Έχουν περάσει αρκετές εβδομάδες από τότε που η Microsoft και η Yahoo! ανακοίνωσαν τη συνεργασία τους όσον αφορά το χώρο της διαδικτυακής αναζήτησης, ωστόσο φαίνεται ότι υπάρχουν ακόμα κάποια εμπόδια που καθυστερούν την υλοποίηση της απόφασης. Αρκεί μια επίσκεψη στη μηχανή αναζήτησης της Yahoo! για να διαπιστώσει κανείς ότι δεν έχει αλλάξει τίποτα ακόμα.[next]

Η ψηφιοποίηση των βιβλίων διχάζει

Η ψηφιοποίηση των βιβλίων διχάζει – ψηφιακά βιβία, Google, digital books, εκδοτικοί οίκοι – PCW

Η μεγάλη προσπάθεια που έχει ξεκινήσει η Google με κόστος περίπου 100 εκατομμύρια ευρώ, για να φτιάξει ένα τεράστιο αποθετήριο ψηφιοποιημένων βιβλίων (http://books.google.com) έχει προκαλέσει αντικρουόμενες αντιδράσεις και έντονη πολιτική δραστηριότητα. Πρόσφατα η Google ήρθε σε συνεννόηση με ένα consortium μεγάλων Αμερικάνων εκδοτών στους οποίους προσέφερε ένα ποσοστό με αντάλλαγμα την άδεια χρήσης τίτλων κατοχυρωμένων με πνευματικά δικαιώματα. Η συμφωνία αυτή είναι αμοιβαία επικερδής, αλλά από την άλλη πλευρά εντείνει τις αντιδράσεις των πολιτικών, εκδοτών και ακαδημαϊκών, οι οποίοι δεν θέλουν να αφήσουν την Google να μονοπωλήσει το χώρο του ψηφιακού βιβλίου[next]

Αυξάνονται οι συνδέσεις στο Διαδίκτυο

Αυξάνονται οι συνδέσεις στο Διαδίκτυο σε μικρές επιχειρήσεις και νοικοκυριά – Pathfinder Tech

Αθήνα: Εντυπωσιακή είναι η αύξηση στις συνδέσεις στο Διαδίκτυο τόσο στις μικρές επιχειρήσεις όσο και στα νοικοκυριά από το 2005 μέχρι το 2008 βάσει έρευνας του Παρατηρητηρίου για την Κοινωνία της Πληροφορίας. Όπως αναφέρουν «Τα Νέα», ενώ το 2005 το 75% των μικρών επιχειρήσεων είχαν πρόσβαση στο Διαδίκτυο, τρία χρόνια μετά το 2008 το ποσοστό αυτό ανέβηκε στο 83%.[next]

Number crunching on Nvidia Fermi

bison — Sat, 31 Oct 2009 15:20:34 +0000

After the Nvidia GPU conference I’ve been reading up on the Fermi architecture. Now for gaming, the card is cool, but you quickly realize that gaming is not its targeted audience. It just happens to be that the work I do has a lot to do with images and doing stuff in parallel. The thing with images are that they can usually be very of very high resolution and the output might consist of voxels which also might be of high resolution. So far bandwidth has been a big bottleneck. Even though the PCI-express is incredibly fast, the calculations might actually be faster than the transfer. Therefore if one applies SIMD instructions and take advantage of the considerably larger memories on 64-bit machines thinks are done faster since you don’t need to shuffle stuff around.

This has been, in my own humble opinion, a big issue for the professional market. Of course at the GPU conference many companies shared their thoughts on the subject and showed that although this is a limitation, it is possible to work around. The bad news of course is that it requires one to have good knowledge of how CUDA utilies the raw power of graphics card. Such knowledge takes around a year or two and hasn’t been much of an option for companies without proper R&D.

Thankfully Nvidia acknowledges the issue and therefore they implemented 64-bit memory addressing capabilities on the Fermi card (actually the first gen is going to use like 40 bits) which in turn allows for those 8 GB graphics card. For the professional market this is the right way to go, and programmers will always be happy with more memory (if a bit more lazy).

The next thing that blew me out of the water is the raw computation power of the Fermi architecture. Now, for single precision calculations graphic cards have been viable for quite some time. But when doing stuff in a more scientific way you always want double precision. The Cell processor has so far been a real killer at this, and if the memory wasn’t so lousy on the Playstation 3 could possibly become the weapon of choice (4 SIMD registers per SPU if I recall correctly, proved 10 times faster number crunching than Intel processor). Now the Fermi has 512 cores, which I think would translate into registers? Anyway, with 16 Streaming Multiprocessors each with 32 single precision calculations per cycle the Fermi card shows incredible potential. Especially as doing double precision is not suppose to be slower (giving 16 calculations per cycle). Now this I won’t know before testing, if given the opportunity of course. Still the sum becomes 256 double precision calculations per cycle compared to 2 per core on a normal processor. Even with new quad cores with utilizing hyper threading and having 2-4 times the clock rate the Fermi should still outperform considerably.

I can only assume the Larrabee will blow Fermi out the water (because it has to), and there fore the parallel computing power on the horizon must be crazy. Exciting times for the performance geek. Also, Nexus allows for proper debugging of CUDA (FINALLY!) which will allow companies to capitalize on this sick performance more quickly.

Spacerując po ....

Wojciech Muża — Fri, 30 Oct 2009 11:44:07 +0000

Prawie jak Batman ….:) bo tak młodzi Wejherowianie nazywają pomnik Jakuba Wejhera stojący w centralnym miejscu naszego rynku (o którym kilka ciekawostek napiszę później). Założyciel Wejherowa jako młodzieniec był pokojowcem Królewicza Władysława, gdy dorósł stał się żołnierzem walczacym o wolność Najjaśniejszej, pełnił funkcję wojewody malborskiego oraz generała ziem pruskich w wojnie ze szwedami. Warto zgłębiać historie bo kto wie (z przymrużeniem oka oczywiście) może nasz Jakub Wejher był pierwowzorem amerykańskiego batmana