Einstein@home 以后有可能支持 CUDA~

samchoi

真D假D???

luoyinbazi

如果能支持cuda，我也升级电脑来参加

Youth

呵呵，不着急，这个应该比较遥远：）

(Y)

精度这个问题很致命的。

因为显卡的一个巨大的优势就是支持单指令多数据流。
一旦增加了精度，则单指令多数据流就完全不能事先了。得一个数据一个数据的增加精度，然后在计算，效率非常之地，有可能还不如CPU。

随着单指令多数据流的应用越来越多，GPU的地位也是在日益提高呢。

但目前主流的程序，尤其是web，基本都是用CPU。我年初给人配的机器，AMD四核CPU，配的集成显卡。就是因为人家根本不玩3D游戏。

Youth

官方论坛上又有人问起这个，Bernd的回答如下：

We have some code that doesn't compile with NVidias current SDK and last time it did it didn't give correct results. Might take a week of work to get this going at all, though the speedup is not that impressive. With some help from NVidia we also developed a new more promising approach optimizing memory access, but that's not gone into actual code yet. At the very moment nobody finds the time to drive this a bit further, due to a lot of other things with higher priority. It's definitely a pending item on Oliver's and my todo-list, but I don't know when we'll find the time to get back to that. Hopefully later this year.

BM

我们手头已经有了些代码，但无法在最新的nv sdk下编译，而之前能编译的时候算出的结果也有问题，这些问题大概需要一周的时间来搞定，虽然效率提升可能不太显著。在nv的帮助下，我们也找到了更有效的方法来优化对内存的访问，但还没应用到实际的代码中。目前这个时候，大家都没时间来做这方面的工作，因为还有很多更重要的事情要处理。希望能在年底的时候继续这方面的工作吧。

celei

显卡的事情很多，包括发热量。另外，正如BM所说，要移植到GPU上，改的恐怕不仅仅是客户端程序。另外，很多情况下，不喜欢这种改变的，并不是程序员，而是企业。

分布式项目可能好说，毕竟都是做公益的，大多数为分布式项目写程序的，也都是自愿的。但是一般的商业企业，就不是那么回事了。很多计算机公司所谓的“核心技术”其实都是一些程序包、函数库，而且是基于特定平台的。如果要移植，耗时耗力，而且不是一时半会儿能搞定的。所以一般来讲，企业都不愿意这么做。

Youth

http://www.nvidia.com/object/io_1229516081227.html

Einstein@Home
NVIDA CUDA technology will soon be powering the third most widely used BOINC project, Einstein@Home, which uses distributing computing to search for spinning neutron stars (also called pulsars) using data from gravitational wave detectors.

“We expect that porting Einstein@Home to GPUs will increase the throughput of our computing by an order of magnitude,” said Bruce Allen, director of the Max Plank Institute for Gravitational Physics and Einstein@Home Leader for the LIGO Scientific Collaboration. “This would permit deeper and more sensitive searches for continuous-wave sources of gravitational waves.”

“Parallel processing is the key to enabling visual computing, whether in the home, office or research lab, and the CUDA-accelerated GPU is the leading engine behind this trend. Distributed computing is an ideal application for parallel processing, so it’s no surprise that these amazing applications are taking advantage of the GPU’s unprecedented computational power” said Michael Steele, General Manager of Visual Consumer Solutions at NVIDIA. “NVIDIA GPUs are transforming the way we work, play, live and discover.”



似乎boinc平台上下一个支持cuda的项目应该就是einstein@home了：）

refla

来吧！就让他来得猛烈点吧！

luoyinbazi

CUDA这是历史发展的趋势


Einstein@Home
NVIDA CUDA技术将很快将为第三大BOINC项目Einstein@Home提供动力支持，该项目使用分布式计算来处理重力波探测器的数据，从而搜寻自转中子星（也叫脉冲星）。

德国马普学会重力物理学研究所（Max Plank Institute for Gravitational Physics）主任兼LIGO科学合作组织（LIGO Scientific Collaboration）Einstein@Home项目领导人Bruce Allen表示：“我们期待Einstein@Home程序向GPU的移植，能够使我们的计算吞吐量提高十倍。这将让我们能够更深、更灵敏地搜索重力波的连续波源。”

NVIDIA®（英伟达™）公司视觉消费型解决方案总经理Michael Steele表示： “无论是在家、在办公室还是在研究实验室，并行计算都是实现视觉计算的关键，而CUDA加速的GPU则是这一趋势背后的头号动力源泉。分布式计算是并行处理的一种理想应用，因此这些优秀的应用程序利用GPU无与伦比的计算能力也就不足为奇了。NVIDIA GPU正在改变着人们工作、娱乐、生活以及探索的方式。”

http://www.nvidia.cn/object/io_1229570627545.html

[ 本帖最后由 luoyinbazi 于 2008-12-25 13:58 编辑 ]

InventorLMD

哪些型号的显卡支持CUDA啊

Youth

http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html

但低端的产品实际用来计算意义不大

Youth

据说现在einstein@home也在搞opencl了，和cuda并行，可能opencl版还要先出来

refla

对德国人的沉着冷静已有心理准备。。。。

Youth

Posted 10 Jun 2009 21:20:35 UTC

We are still working on it. There is some progress, but we are not done yet. The work on an ABP1 CUDA App is currently a bit ahead of a S5R5 one, so that might come out first, but there is still a lot of work ahead. Please bear with us.

BM

有一些进展，但还有很多工作要做。

具体到子项目上，ABP的CUDA版本进度上比S5R5的还要快一点。

refla

ABP 用上 CUDA 了？