- Karácsonyfaként világíthat a Thermaltake új CPU-hűtője
- Az USA vizsgálja a RISC-V kínai terjedésének kockázatát
- Kicsit extrémre sikerült a Hyte belépője a készre szerelt vízhűtések világába
- Egészen nagy teljesítményspektrumon fedné le a mobil piacot az AMD
- Kihívás a középkategóriában: teszten a Radeon RX 7600 XT
Hirdetés
-
Saját Redmi Note 13 Pro+ a világbajnok focicsapatnak (és indiai rajongóiknak)
ma Argentína nemzeti válogatottjának mezével díszítik az új Redmi különkiadást.
-
Az Apple iPadOS-t is megrendszabályozza az EU
it Az EB közölte: az Apple iPad táblagépekre írt iPadOS rendszere is kapuőrnek számít, az üzleti felhasználókra gyakorolt fontossága miatt.
-
Premier előzetesen a Gray Zone Warfare
gp A mai naptól hivatalosan is elrajtol a játék korai kiadása PC-n.
Új hozzászólás Aktív témák
-
wad
tag
Az Nvidiának nincs 1.1-es OpenCl támogatása. Csak egy beta driver, ami sajnos viccnek is rossz.
-
wad
tag
"July – NVIDIA releases updated R280 drivers that incorporate OpenCL v1.1 support previously available to registered developers"
El sem hiszem, röpke egy év kellett hozzá. A kommentek alapján viszont van némi sebesség degradáció a developer és a release drivereknél is. Majd ellenőrzöm, ha éppen nem fagyok .
Szerk: bocs az offtopicért, most látom csak a hírt, amit írtál.
[ Szerkesztve ]
-
wad
tag
Eddig, ha valaki CPU-n és GPU-n egyaránt futtatható szoftvert akart produkálni, akkor ugyanazt az algoritmus két fajta implementációban (OpenCL és pl. C++) kellett megírnia és fenntartania. (Ez nem feltétlenül járt a kód megkétszereződésével, köszönhetően a nyelvek szintaktikai közel azonosságának, de mindenképpen többletmunkát és bonyolultabb kódot eredményezett.) A CPU-s drivernek köszönhetően egy az egyben ugyanaz a kód vált futtathatóvá mindkét platformon.
Alapvetően két oka lehet annak, hogy miért akar valaki GPU helyett, vagy mellett CPU-n futtatni:
1. Szélesebb körű kompatibilitás: azokon a gépeken is eldöcög a szoftver, amelyekben nincs OpenCL-t támogató GPU.
2. Nem minden algoritmust lehet optimálisan párhuzamosítani GPU architektúrára. Bizonyos esetekben az ideális 50-100-szoros sebességbeli különbség helyett nagyságrendileg "csak" a CPU számítási teljesíményét kapjuk vissza. Ilyenkor számottevő gyorsulást eredményezhet, ha az algoritmusunkat a GPU mellett párhuzamosan a CPU-n is futtatjuk.Kiegészítés: Még nem olvastam erre vonatkozó tesztet, és magam sem próbáltam, de az OpenCL-es kód CPU-n elvileg lassabb futást eredményez, mintha ugyanazon algoritmus C nyelvű implementációját hagyományos módon (pl. OpenMP) párhuzamosítottuk volna. Valamennyi sebességet tehát áldozni kell az univerzális kódért.
[ Szerkesztve ]
Új hozzászólás Aktív témák
- Villanyszerelés
- Futott egy Geekbench kört egy új HTC készülék
- Magga: PLEX: multimédia az egész lakásban
- Xiaomi 11 Lite 5G NE (lisa)
- Stellar Blade
- Tőzsde és gazdaság
- Napelem
- Súlyos adatvédelmi botrányba kerülhet a ChatGPT az EU-ban
- Vezetékes FEJhallgatók
- Xbox tulajok OFF topicja
- További aktív témák...