В статьях на хабре уже касались стандарта С++0x, а в частности лямбда-выражений. Я хотел написать еще про пару изменений и дополнений, которые внесут в С++. И без лишних слов сразу к делу.

Начиная с Windows Vista, Microsoft включила в состав операционной системы механизм управления учетными записями пользователей (сокращенно UAC). Механизм работы UAC большинство пользователей восприняли негативно, так как бесконечные дополнительные валидации в виде затенения экрана и прощелкивания кнопочки Yes могли вывести из себя даже самого терпеливого. Зачастую UAC функционировал не вполне корректно, что приводило к не возможности работы с рядом программ, которые были написаны под ранние версии Windows. C выходом SP1 для Vista UAC был доработан, но пользователи уже успели отключить UAC и забыть что это такое.

В Windows 7 UAC приобрел дополнительные настройки. И я бы хотел рассказать, как именно сделать UAC действительно полезным инструментом для защиты ОС.

 

В некоторых проектах достаточно часто возникает необходимость в хранении данных, объем которых уже нельзя назвать маленьким, но в тоже время использовать какую-либо СУБД слишком накладно из-за сложности развертывания приложения. И тут на помощь приходит такая прекрасная вещь как SQLite – компактная встраиваемая база данных.

Для тех, кто пишет с использованием платформы .NET приятным моментом станет наличие

Основная тема этой части – оптимизация работы с глобальной памятью при программировании GPU.

У GPU есть ряд особенностей, игнорирование которых может стоить многократной потери производительности при использовании глобальной памяти. Но если учесть все тонкости, то можно получить действительно эффективные CUDA-программы.

Приступаем.

Как известно, технология CUDA доступна только для видеокарт nVidia. Из-за этого факта часто возникают вопросы: как быть владельцам видеокарт ATI Radeon, и стоит ли вообще использовать решения, доступные на аппаратных средствах только одного производителя.

В связи с этим, я решил немного уточнить, что же из себя представляет CUDA,

В процессе работы с CUDA я практически не касался вопросов об использовании памяти видеокарты. Настало время убрать этот пробел.

Внутренняя модель nVidia GPU – ключевой момент в понимании GPGPU с использованием CUDA. В этот раз я постараюсь наиболее детально рассказать о программном устройстве GPUs.

Это первая публикация из цикла статей об использовании GPGPU и nVidia CUDA. Планирую писать не очень объемно, чтобы не слишком утомлять читателей, но достаточно часто.