nvidia-settings | teltelの日記 | スラド
どうも鯖が毎週水曜日に落ちる。なんでだろーなんでだろー。 とりあえず、gt240 のせいにしてみる。 そこで、温度でも見てみよっかな、というわけで、 nvidia-settings である。 テキストで情報がほしければ、 nvidia-smi -a とかで、温度が取れる。 ちなみに、 nvclock なんてオーバークロックのツールも開発されているらしいが、更新が2009.1 で止まっているんで、gt240 に対応しているかどうかは不明だ。 HD4850 のほうは、 amdcccle で設定するんだけど、温度をとれなかった。うーん。ま、こっちは普通に健全に働いているからいいんだけど。あ、でもダウンクロックはしたいかも。
64bit UbuntuでもFlashに動画再生支援が効いた
64bit UbuntuでもFlashに動画再生支援が効いた 普通(?)のUbuntuはこっちの方法でFlash再生のCPU負荷を減らすことができました。 64bit環境ではどうだろう？ 環境: Ubuntu 10.10(64bit) + Geforce 9600 GSO 64bit版のプラグインを入れている場合は削除し、NVIDIAのドライバを入れた状態で$ sudo apt-get install flashplugin-installer nspluginwrapper $ sudo mkdir -p /etc/adobe/ $ sudo sh -c 'echo EnableLinuxHWVideoDecode=1 > /etc/adobe/mms.cfg' ≪追記≫ Ubuntu 11.04の場合、sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-current/vdpau
高速演算記 第3回 「チューニング技法その１ ＣＵＤＡプログラミングガイドからピックアップ」 | G-DEP
今回はFermi解説から一旦はずれ、実際にプログラムを開発する際のチューニングポイントを紹介したいと思います。CPUで実行していたコードをそのままGPU上で動作させても速度向上が得られない場合は以下の点を確認してみてはいかがでしょうか。 まずはじめに基本機能のおさらいをしたいと思います。 前回からご紹介している通り、Fermi内部ではマルチプロセッサと呼ばれる実行ユニットが複数存在しています。各実行ユニットは１つのスケジューラと、32個の演算コアから構成され、スレッドを２サイクルあたり２ワープ処理することが可能となっています。32スレッドをワープと呼ばれる１つの単位として扱い、GPU上でスレッドを実行する上で扱いやすい単位とされています。また、少し粗い単位として複数スレッドをブロックとして扱うことが可能です。１ブロック内の最低スレッド数はありませんので、１スレッドのブロックを構成することも
Bypass Adobe Flash GPU validation in Linux to improve performance - OMG! Ubuntu
Bypass Adobe Flash GPU validation in Linux to improve performance Want better flash performance in Ubuntu? Reader Eduardo got in touch to share a nifty hack to get just that. How? I’ll let Adobe’s Mike Melanson explain: – “…there is [an] option in mms.cfg that will be of use to Linux users: “OverrideGPUValidation”. Pursuant to the need to have such stringent rules for validating whether the Linux
マルチコア＆ハードウェアアクセラレーション対応、高画質動画を軽く再生することに特化したフリーソフト「Splash Lite」
コーデックをインストールすることなくこのソフト単体でAVI・M2T・MTS・M2TS・MKV・MOV・MP4・MPG・TS・M4V・VOB・DIVX・XVIDなどといった各ムービー形式の再生に対応し、各種マルチコアCPUをサポート、さらにMPEG-4 AVC/H.264形式動画であればハードウェアアクセラレーションにも対応できるのがこのフリーソフト「Splash Lite」です。 HD画質のムービーを再生するために使えるものはすべて使ってできるだけ軽く動作することに特化しており、マルチコア＋GPU支援が可能な環境であれば今まで再生するのが苦しかった動画も劇的に軽くなります。 ダウンロードとインストール、使い方などは以下から。 Free Splash Lite - Next Generation Player homepage http://mirillis.com/en/products/
CUDA入門・サンプル集
はじめてのCUDAプログラミング タイトル通り、初めてCUDAを扱う方にはオススメします。 コアレシングするテクニックや、コンパイラオプションの説明も掲載しています。 GPU Gems 3 GPGPUや画像処理のテクニック集。 CUDAのサンプルプログラムも載っています。 画像処理に詳しい方にはオススメします。 並行コンピューティング技法 並列処理のプログラミング技法を紹介しています。 これを読むまでは不可能と思っていたような処理も、 並列処理可能なプログラムに上手く書き換えています。 本気でCUDAをやるなら、絶対読むべき本です。 CUDA高速GPUプログラミング入門 読んだことありませんが、リンクだけ貼っておきます。 （入手できたらレビュー書きます）
“かっとび”GPUを統合した「Core i5-661」の実力を正式発表“前”に検証する
“かっとび”GPUを統合した「Core i5-661」の実力を正式発表“前”に検証する：イマドキのイタモノ（1/3 ページ） “32ナノ”以上にインパクトが強い“GPU統合” インテルは、チップセットが担っていた機能を次々とCPUへ統合している。Bloomfieldではメモリコントローラを統合し、LynnfieldではPCI Express x16インタフェースがCPUに統合された。このようにメモリコントローラやグラフィックスインタフェースをCPU内に統合することは、それぞれのバスのレイテンシが削減されて性能面のメリットにつながる。 今回登場するClarkdaleで統合されたのは、グラフィックス機能（正確にはGMCH相当）だ。AMDもCPUとGPUを融合する「Fusion」を掲げているように、CPUにGPUを1つにまとめる動きはAMDとインテルのx86 CPUにおける進化路線と言える。20
旧・Macの手書き説明書 - FC2 BLOG パスワード認証
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KFCR、GPGPU向けCコンパイラ「Goose」 - ATI Stream/NVIDIA CUDAに両対応 | パソコン | マイコミジャーナル
K&F Computing Research(KFCR社)は、GPU等のSIMD型ハードウェアアクセラレータ向けCコンパイラ「Goose」をリリースした。標準価格はパーソナルエディションで99,750円、インスティテューショナルエディションで498,750円。いずれの製品にもコンパイラ本体のソースコード(rubyで記述)が付属。価格には1年間の無償バージョンアップと技術サポートを含んでいる。 Gooseは、GPUを含む各種アクセラレータのAPIやアーキテクチャを、アプリケーションプログラムに対して隠蔽する。そのためPC等の汎用計算機向けにC言語で記述されたプログラムを、ソースコードをほとんど変更することなくアクセラレータ上で動作させられる。 あえてC言語の言語仕様を完全にはサポートせず、ドメイン特化型のコンパイラとなっている。SIMD型アクセラレータ上での実行に適した文法記述のみを処理し、
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Nvidia Ion 2 GPU Compatible with Intel Pineview Ready by Q1 2010 « My Digital Life
Nvidia Ion 2 Potentially Able to Pair and Compatible with Pineview Atom Processor « My Digital Life
2009/12/10 GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来