내 작업은 Migliore, Martorana 및 Sciortino의 알고리즘을 광범위하게 사용하여 가능한 모든 간단한 경로를 찾습니다. 즉 노드가 두 번 이상 나오지 않는 경우, 그래프는 An Algorithm to find All Paths between Two Nodes in a Graph에 설명되어 있습니다. (이 알고리즘은 본질적으로 깊이 우선 탐
iOS에서 GPU 가속 계산에 관심이 있습니다 (iPhone 3GS 및 4 용). 불행하게도 어느 장치도 OpenCL을 지원하지 않으므로 그래픽 데이터로 프로그램 데이터를 표현하고 OpenGL ES 2.0 프로그래밍 가능한 셰이더 (정점 및 단편)를 사용하여 작업을 수행하는 것이 유일한 선택 인 것 같습니다. 누구나 유용한 자원을 추천 할 수 있습니까? 샘
일반적인 CPU에서 신뢰할 수없는 코드를 실행할 때 많은 접근법이 있습니다. 모래 상자, 가짜 뿌리, 가상화 등 ... GPGPU (OpenCL, cuda 또는 이미 컴파일 된 코드)에 대한 신뢰할 수없는 코드는 어떻게됩니까? 그래픽 카드에서 해당 메모리를 가정는 어떤 보안 위험이있다, 타사 신뢰할 수없는 코드를 실행하기 전에 지워집니다? 어떤 종류의 위험
전역 메모리의 한 배열을 CUDA 스레드 (호스트가 아닌)가 전역 메모리의 다른 배열에 복사해야합니다. 다음과 같이 내 코드는 다음과 같습니다이 __global__ void copy_kernel(int *g_data1, int *g_data2, int n)
{
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
저는 cuda를 사용하여 GPU를 준비 할 때 최적화 및 알고리즘을 연구 중입니다. 입출력 부분은 3 개의 다른 이미지에서 한 번에 한 행을 읽습니다. 이것은 이미지 위로 필터를 실행하는 루프 중간에있었습니다. I/O를 자체 루프에 제거하고 이미지를 보유하고있는 배열에 값을 덤핑하여 계산에 사용 된 값을 미리로드하려고했습니다. 이제는 데이터가 완전히로드 된
예상 된 동작이라고 생각했습니다. 에서 : http://classic.chem.msu.su/cgi-bin/ceilidh.exe/gran/gamess/forum/?C35e9ea936bHW-7675-1380-00.htm 구절을 읊었 요약 :. "우리가 cudaHostAlloc/cuMemHostAlloc CUDA API 호출이 초기화되지 않은 고정 된 메모리를
2 차원 행렬의 평균값을 취하는 간단한 커널을 만드는 방법을 알아 내려고 노력했습니다. 그러나 나는 그것에 관한 나의 생각 과정을 곧바로 얻는 몇 가지 문제점을 가지고있다. 내 장치 쿼리 출력에 따르면 내 GPU는 16MP, 32cores/mp, 최대 블록 수는 1024x1024x64이며 최대 스레드 수/블록 수는 1024입니다. 그래서 저는 큰 이미지를
먼저 GPGPU를 실험하고 싶습니다. 나는 5 가지 선택을 할 수있었습니다 : OpenCL, CUDA, FireStream, Close to Metal, DirectCompute. 내 요구에 맞춰 필터링하지 않고서는 안된다. :) Radeon 3870HD를 사용하고 있으므로 CUDA가 나와서 Crossplatform DirectCompute을 사용하고 Cl
GPU에서 일부 이미지 처리를하고 싶습니다. 사용할 적절한 라이브러리를 찾고 있습니다. 내가 원하는 작업은 스케일링, 구성, 색 공간 변환 및 변환입니다. 나는 OpenCL과 CUDA를 고려해 봤지만 필요한 연산의 대부분이 이미 (직접 또는 간접적으로) OpenGL에서 구현되어 있기 때문에 OpenGL이 더 적절하다고 생각합니다. OpenGL을 사용하여 필