“GPU 计算”的版本间差异

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*NVIDIA显卡需要CUDA计算支持,支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
 
*NVIDIA显卡需要CUDA计算支持,支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
 
*ATI显卡需要拥有AMD R600、AMD R700或更新的GPU核心型号。R600核心的显卡有:ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800;R700核心的显卡有:HD4350到HD4890。参见:[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品],[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
 
*ATI显卡需要拥有AMD R600、AMD R700或更新的GPU核心型号。R600核心的显卡有:ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800;R700核心的显卡有:HD4350到HD4890。参见:[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品],[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
*显卡推荐拥有至少256MB显存(板载!)。如果低于这个数,可能只有考虑一下[[Collatz Conjecture]]或者[[DNETC@HOME]]了。
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*显卡推荐拥有至少256MB显存(板载!)。如果低于这个数,可能只有考虑一下[[Collatz Conjecture]]了。
  
  
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*[[Folding@home]](非BOINC平台)
 
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*[[Hydrogen@Home]](测试中)
 
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*[[Collatz Conjecture]]
 
*[[Collatz Conjecture]]
*[[DNETC@HOME]]
 
 
*[[Einstein@Home]]
 
*[[Einstein@Home]]
 
*[[Folding@home]](非BOINC平台)
 
*[[Folding@home]](非BOINC平台)

2011年11月8日 (二) 19:45的版本

GPU 计算

与常见的使用 CPU 即计算机中的中央处理器来进行计算工作不同,GPU 计算使用的是计算机中的图形处理器(Graphic Processing Unit,简称 GPU)。一般来说,GPU计算能力会比CPU高很多,使用GPU进行计算会比CPU计算快2至10倍之多。同时,你获得的积分也会非常的多。

要参加 GPU 计算项目,需要满足下列几个条件:

  • 计算机中配备了支持 GPU 计算的显卡,并且为该显示安装了相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
  • 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / 优化程序。
  • 满足相应的配置要求(如显存、型号)。


注意事项

默认情况下,BOINC仅在计算机闲置时使用GPU计算。因为使用GPU计算可能导致计算机响应非常缓慢,影响使用。如果你的显卡足够快,可以在参数设置中更改相应设置。


硬件需求

  • NVIDIA显卡需要CUDA计算支持,支持的型号详见此页
  • ATI显卡需要拥有AMD R600、AMD R700或更新的GPU核心型号。R600核心的显卡有:ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800;R700核心的显卡有:HD4350到HD4890。参见:支持Stream技术的产品支持OpenCL技术的产品
  • 显卡推荐拥有至少256MB显存(板载!)。如果低于这个数,可能只有考虑一下Collatz Conjecture了。


下载驱动


支持GPU计算的项目

ATI显卡

NVIDIA显卡