Close Print

Karty Graficzne w BOINC

Comments: Komentarze są wyłączone

Każdy kto posiada karę graficzną obsługującą CUDA albo ATI Stream Technology (obecnie nazywanej AMD Accelerated Parallel Processing (APP) Technology) a w niedalekiej przyszłości OpenCL może pomóc nauce, zaprzęgając do obliczeń GPU zainstalowane w komputerze. Obecnie projekty powoli oprócz aplikacji na CPU udostępniają aplikacje specjalnie przygotowane na GPU, widząc jak ogromny przyrost mocy obliczeniowej niesie ze sobą nowa generacja kart graficznych. Pojawiają się również naukowe projekty wyspecjalizowane, wypuszczające aplikacje tylko na GPU, np. GPUGRID. Zasadniczo nVidia i ATI dysponują podobną mocą obliczeniową, jednakże administratorzy projektów chętniej wypuszczają aplikację dla nVidii, ze względu na bardziej rozbudowane i stabilne narzędzia deweloperskie. Możemy się więc spotkać z sytuacją że dany projekt ma aplikację dla kart graficznych nVidii a nie posiada dla kart graficznych ATI/AMD. Być może w niedalekiej przyszłości ulegnie to zmianie, gdy nowe generacje kart graficznych postawią na OpenCL. Obecnie istnieje kilka projektów w których możemy używać karty graficznej do obliczeń. Są nimi m. in.:

CollatzConjecture ATI/AMD nVidia

DistrRTgen nVidia

DNETC@Home ATI/AMD nVidia

Einstein@Home nVidia

GPUGRID nVidia

MilkyWay@Home ATI/AMD nVidia Podwójna Precyzja jest wymagana (DP)

Moo! Wrapper ATI/AMD nVidia

PrimeGrid ATI/AMD nVidia

Seti@Home nVidia

Aby liczyć na kartach graficznych ATI lub nVidii powinniśmy dysponować kompatybilną kartą graficzną oraz najnowszymi sterownikami ze wsparciem CUDA 4.0 i OpenCL dla nVidii albo APP v2.5 i OpenCL dla ATI.

Lista kompatybilnych kart nVidii i sterowników.

Lista kompatybilnych kart ATI/AMD i sterowników.

Należy pamiętać, że niektóre projekty takie jak, np.: MilkyWay@Home wymagają wsparcia kart o podwójnej precyzji obliczeń.


Welcome , today is środa, 28 czerwca 2017