Многие слышали о мифических словах — nVidia CUDA, AMD Brook, IBM/Sony Cell… Ходят слухи, что одно лишь упоминание оных заставляет вашу программу работать в сотни раз быстрее. Попробуем разобраться, что они из себя представляют, как выглядит это магическое высокопроизводительное программирование в общих чертах, и какой выигрыш они могут обеспечить в сравнении со старыми добрыми процессорорами x86.
Быстрое вычисление точной 3D карты расстояний с использованием технологии CUDA
Карта расстояний (Distance Map) — это объект, позволяющий быстро получить расстояние от заданной точки до определенной поверхности. Обычно представляет собой матрицу значений расстояний для узлов с фиксированным шагом. Часто используется в играх для определения «попадания» в игрока или предмет, и для оптимизационных задач по совмещению объектов: расположить объекты максимально близко друг к другу, но так, чтобы они не пересекались. В первом случае качество карты расстояний (то есть точность значений в узлах) не играет большой роли. Во втором — от нее могут зависеть жизни (в ряде приложений, связанных с нейрохирургией). В этой статье я расскажу как можно достаточно точно обсчитать карту расстояний за разумное время.
Ускорение вычислений с помощью GPU, теперь на Java!
Translation
Именно так заявил технический директор IBM Джон Дуимович (John Duimovich) в своем выступлении на конференции JavaOne 2013. Он отметил, что ускорители GPU обладают невероятной вычислительной мощью и их применение для вычислений в Java позволит ускорить сложные вычисления и обработку больших массивов данных. Использование GPU для вычислений в Java открывает множество новых перспектив как для Java-разработчиков, так и для производителей GPU.
Вычисляем «магические квадраты» с помощью GPU
Привет, habr.
Тема «магических квадратов» достаточно интересна, т.к. с одной стороны, они известны еще с древности, с другой стороны, вычисление «магического квадрата» даже сегодня представляет собой весьма непростую вычислительную задачу. Напомним, чтобы построить «магический квадрат» NxN, нужно вписать числа 1..N*N так, чтобы сумма его горизонталей, вертикалей и диагоналей была равна одному и тому же числу. Если просто перебрать число всех вариантов расстановки цифр для квадрата 4х4, то получим 16! = 20 922 789 888 000 вариантов.
Подумаем, как это можно сделать более эффективно.
Тема «магических квадратов» достаточно интересна, т.к. с одной стороны, они известны еще с древности, с другой стороны, вычисление «магического квадрата» даже сегодня представляет собой весьма непростую вычислительную задачу. Напомним, чтобы построить «магический квадрат» NxN, нужно вписать числа 1..N*N так, чтобы сумма его горизонталей, вертикалей и диагоналей была равна одному и тому же числу. Если просто перебрать число всех вариантов расстановки цифр для квадрата 4х4, то получим 16! = 20 922 789 888 000 вариантов.
Подумаем, как это можно сделать более эффективно.