Свежие комментарии

Очень круто, немного завидую таким людям.

Из той же оперы: http://1000daysatsea.blogspot.com двое на яхте в 1000-дневном плавании - один из моих любимых блогов :)

Надо сказать, что за ~2 года их доля уменьшилась почти вчетверо.

http://www.liveinternet.ru/stat/ru/resolutions.html?id=3;period=month

И если в 05-м году еще было прилично верстать шириной в 800, то сейчас я бы сказал что 1000 (1024) есть вполне разумный дефолт.

Да нет, у меня конкретная задача - я хочу, чтобы не заливало вещи, лежащие под тентом. Заливание через открытый вход меня не очень пугает - при правильном входе оно невелико. А вот снизу просто и банально течет по земле.

Неужели не делают хорошие палатки - то есть, класса твоего мармота - но с юбкой? Для тех, кому это нужно?

Я не говорю, что мармот плохой, я просто спрашиваю, где найти такое же, но с перламутровыми пуговицами. Ибо хочется.

Вот понимаешь, какая фигня, у Сьерры так тент был сделан, что не лило под него, если не оставлять его открытым надолго.

Речь не о поле, речь о вещах, лежащих под тентом.

Так я тоже летом хожу. В среднюю полосу.

Вот аккурат недавно стоял на Селигере, и молился на свою юбку у палатки, потому что иначе в тамошний ливень все вещи были бы мокрыми до невозможности.

А как же юбка? Мне вот без юбки полный трындец.

Цель - наверное именно рекорд. А про ровность там все написано - сначала ровно, потом нет.

Но вот с рельефом "потом" они же сами себя мучают - несут эти полтора кило еды всю дорогу, чтобы сожрать их в конце. Под конец рюкзаки нифига не легкие.

а смысл всего этого?
типа рекорд поставили или зачем?
какая то странная у них тундра там на фото, каменистая и весьма ровная.
но 70км в день - это ж все ноги сточить можно

RSS колбасит... У меня клиент крайне умный в плане определения дупов (в некоторых случаях даже смену UUID'а у поста переживает и не дупит), но у твои записи уже все по 2 раза.

О, нашел упоминание в доке на 3.3, там все написано

http://www.sixapart.com/movabletype/docs/3.3/k_preinstalled_plugins/widg...

Разве в тройке есть таскабельные мышкой виджеты? Где они тут?

Дело в том, что программа состоит из нескольких исполняемых модулей, которые выполняют следующие функции:

1. PreProcess модуль для запуска интерфейса подготовки исходных данных (компонентный состав, давление, температура и т.д.)

2. Setup модуль для настройки параметров решателя (количество запускаемых процессов, число итераций, необходимое для достижения сходимости, релаксационные факторы и т.д.)

3. Solver программа-решатель, которая запускается из под модуля Setup в заданном количестве экземпляров-процессов.

4. Monitor программа работающая в фоновом режиме и работающая арбитром при раздаче очередных данных для каждого потока (экземпляры программы решателей Solver)

5.PostProccess модуль для вывода расcчитанных данных.

Знакомые посоветовали, что есть механизм, который может быть заложен в основу эмуляции процессора с помощью системного драйвера, который и будет адаптером для вычислений на GPU.

В принципе, при помощи инструментов из MS DDK можно эмулировать заданное количество процессоров, а затем использовать их для отладки многопоточных приложений.

В то же время, набор низкоуровневых команд GPU не аналогичен набору команд CPU.

Значит, нужен системный драйвер для эмуляции процессора это раз.

И механизм, который мог бы обеспечить исполнение основных команд на центральном процессоре, а арифмитических на GPU.

В GLSL есть возможность использования низкоуровневых шейдеров, которые могут оперировать с неким подобием ассемблерного кода, выполняя операции ADD, SUB и некотрые др. (см. гл.20, стр. 877 из кники OpenGL- Суперкнига, 3-е изд. под ред. Ричарда Райта-мл. и Бенджамина Липчача)

Я дисассемблировал исполняемый файл расчетной программы, о которой идет речь.

Можно ознакомиться с первыми несколькими страницами asm-овского кода, который я выложил на нижеприведенном ресурсе:

http://downfile.narod.ru/solver.txt

Программа действительно распараллеливает вычисления на ПРОИЗВОЛЬНОЕ количество процессов.

При решении систем линейных алгебраических уравнений это стандартный способ увеличения производительности вычислений.

Поэтому, при помощи технологии CUDA, хочется написать некоторую обертку для этого кода, которая позволила распределять исполнение машинного кода между GPU и CPU.

Вопрос заключается, собственно говоря, в том как это можно сделать?

По поводу возможности использование GPU для проведения параллельных вычислений - реальное приложение GPGPU.

Перед мной стоит задача задействовать ресурсы графического процессора для проведения параллельных вычислений.

У меня решается задача, требующая очень большого количества массивных вычислений.

На данный момент существует программа, позволяющее распараллеливать проведение расчетов на ПРОИЗВОЛЬНОЕ количество процессов.

Программа позволяет также осуществлять запуск этих нескольких процессов на разных ядрах в многоядерных CPU с целью увеличения производительности вычислений.

Очевидно, что использование современных многопоточных GPU может позволить получить выигрыш в скорости вычислений по сравнению даже с многоядерными CPU.

Для решения этой задачи, по всей видимости, мне нужно будет создание программы-конвертера, которая

- работала бы в фоновом режиме, во время работы расчетной программы

- позволяла бы осуществлять перехватывание команд между расчетной программой и CPU

- перенаправляла бы вычисления из CPU в GPU.

Сложность заключается в том, что все это нужно мне сделать БЕЗ МОДИФИКАЦИИ ИСХОДНОГО ТЕКСТА ПРОГРАММЫ из-за того, что разработчик уехал, а работоспособного кода не осталось, т.к. полетел винт на его бывшей машине.

Поэтому, мне хотелось бы узнать по поводу способов решения этой задачи!

Мне кажется, что наиболее эффективным способом решения этой проблемы является задействование ресурсов GPU с помощью использования ШЕЙДЕРОВ на языке их описания OpenGL Shading Language (GLSL).

В синтаксисе GLSL существуют возможность выполнять в GPU такие же никоуровневые команды как и в ассемблере для CPU (ADD, SUB и т.д.).

Значит, нужно в прозрачном режиме для каждого из запущенных процессов просто перенаправлять на исполнение команды из CPU в GPU.

Таким образом, необходимо решить 2 следующие задачи:

1. Найти способ перехватывания инструкций между расчетной программой и CPU для каждого из запущенных процессов.

2. Найти способ перенаправлять вычисления из CPU в GPU и в обратную сторону.

Было бы интересно услышать, какие способы можно использовать для решения описанной выше задачи и какие методы решения существуют.