Raspberry Pi 2でH.264ハードウェアエンコーダを試してみた - 組み込みの人。
Raspberry Pi 1/2 にはH.264のハードウェアエンコーダが載っているとスペックシートには書いてあります。それをどうやって使うのか調べました。 参考にさせてもらったのは以下のページ Connecting The Dots: Raspberry Piでgstreamerを使ったh264エンコード raspbian - Hardware h.264 encoding and decoding on the GPU core - Raspberry Pi Stack Exchange GStreamer-devel - Stopping a gst-launch-ed pipeline H.264のハードウェアエンコーダはgstreamerのomxh264encに実装されているということです。 Raspbian jessie では必要なものは以下のコマンド一発で揃います。 $ su
RでGPU使ってみた
自分の顔でやる気アップ？ 〜 アイデンティティへの意識集中がモチベーションに及ぼす影響を探る RCTsKeisukeHattori1
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
お安い GPU で強固なパスワードも用無しに | スラド セキュリティ
大文字小文字に数字をまぶしたパスワードはブルートフォースアタックに対して強固であると言えるだろうか。強固であるとお考えの方はご再考を (ZDNet の記事、本家 /. 記事より) 。 PC Pro Blog の記事にて、GPU を用いたパスワードクラックツール ighashgpu とお安い GPU (1 〜 2 万円で購入できる RADEON HD 5770) の組み合わせで総当たり試行を行った結果が掲載されている。CPU を用いた場合、1 秒間に 980 万パターンの試行が可能であり、5 文字の NTLM ログインパスワードは 24 秒で突破された。一方 GPU では 1 秒間に 33 億パターンほど。パスワードを 6 文字にすると CPU では突破に 90 分ほど要したが、GPU ではたったの 4 秒。7 文字になると CPU では 4 日間かかったが、GPU では 17.5 秒で突破
Ubuntu 10.04にCUDAをインストールした時のメモ - irieめも
CUDAの使えるGPU (GeForce GTX 470) を搭載したPCを購入して、Ubuntu 10.04環境にインストールしてみたので、手順をまとめてみました。 下の動画は、CUDAをテストするために作った数値計算のプログラムの結果から gnuplot と ImageMagick を利用して作成したものです。 インストールは以下の順序で行います。 Ubuntu 10.04 NVIDIA製ディスプレイドライバ CUDAプログラムのコンパイルに必要なライブラリ等 CUDA Toolkit 3.1 GPU Computing SDK 3.1 Ubuntu 10.04 インストール方法はいろいろなところに書かれているので、ここでは省略します。今回使用したPCは Core i7 CPU + メインメモリー 4GiB ということで、64bit版を入れました。 余談ですが、メモリーはその後12Gi
Ubuntu 10.10にOpenCV 2.2 - 表道具
OpenCV2.2の季節ですね。 GPU演算でオプティカルフローを計算したりしたら、Chaos Visitor's Face Viewer http://d.hatena.ne.jp/kybernetes/20101211 が早くなったりするのかなーとか、顔認識が良くなってるらしいから試してみたいなーなどと思いつつ、インストールしてみる。 目標 OpenCV 2.2をインストール CUDA有効 QTは不具合があるらしいのでいらない 環境 ■ハード MacBook Pro 13inch Mid 2009 CPU Core 2 Duo 2.26GHz メモリ DDR3 4GB 1枚(1スロット認識せず) HDD 認識しないので8GBのUSBメモリで代用 GPU Geforce 9400M 要するにかなり壊れている ■OS Ubuntu 10.10 32bit(10.04 32bitよりアップグ
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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