ice@debian:~/Downloads/Unigine_Superposition-1.1$ uname -a
Linux debian 6.0.0-0.deb11.2-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.0.3-1~bpo11+1 (2022-10-29) x86_64 GNU/Linux
Az NVidia szemet, majd kesőbb takarítom el, ha ráérek.
Kellett 6.x kompatibilis drivert:https://github.com/morrownr/8821au-20210708 is találnom(git clone https://github.com/morrownr/8821au-20210708.git) a Retek RTL8821-hez, működik.
Még a libdrm-amdgpu1 kellene újabb verziót telepíteni backportsból valahogyan, hogy nem borul meg semmi. Debian SID-en megy, ott újabb verzió van.
root@debian:~# apt info libdrm-amdgpu1| grep -i version
WARNING: apt does not have a stable CLI interface. Use with caution in scripts.
Version: 2.4.104-1
És a mesa is múzealis. A Steam azért elindul. Ebből Ubuntu 22.04 LTS install lesz. Unatkozni nem fogok.
Találtam lehetséges megoldást újabb mesa cuccokra itt: https://mxlinux.org/blog/new-advanced-hardware-support-repo-ahs-for-sho… kipróbálom hamarosan.
http://mxrepo.com/mx/repo/pool/ahs/m/mesa/ itt van.
- Ice blogja
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
- 363 megtekintés
Hozzászólások
Fú, ilyen erős videókártyám lenne, akkor nekiállnék OpenCL programozásnak.
https://browser.geekbench.com/opencl-benchmarks
Stream Processors: 1792 darab
Peak Single Precision Compute Performance: 8.93 TFLOPs (normál f32, C-beli float)
Peak Half Precision Compute Performance: 17.86 TFLOPs (f16)
Megjegyzem, egyszer nekiálltam egy kis számítási teljesítményű GPU-n aztán félbehagytam.
Hatékonyan programozni OpenCL-t szép kihívás. Igen masszív párhuzamosításról beszélünk, sok dologra oda kell figyelni, többek között a véges global RAM tempóra is.
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
es akkor egy rendes videokartyarol (NVDA) CUDA-val ne is beszeljunk :-D
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
A Raytracing nem erdekel es a legolcsobb kartyat megvenni vetek mai idokben.
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
A felhasználó igényeihez igazodó legolcsóbbat.., - már csak muszáj!!!
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
te elolvastad egyaltalan mire reagaltal vagy csak irtal valami tok irrelevansat?
nem neked irtam, hanem annak, aki szamolni akar a GPUn. GPU programozashoz meg mindig a CUDA a legjobb, sajnos a ROCm lofaszt sem er.
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
Cuda kellene neked. OpenCL lehet elmegy nehany vason, de a CUDA kiforrottabb.
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
OpenCL lehet elmegy nehany vason
- az összes gyártó GPU-ján
- fürtözött szervereken, mint rengeteg magos masszív párhuzamosításon
- FPGA-n
- egyéb hardveren
Ha kizárólag NVIDIA hardver van és lesz a feladatok során, akkor egyértelműen a CUDA nyer. Számítási teljesítményben is átlagosan kb. 30% többletet vagy képes kihozni CUDA-val az NVIDIA-ból.
Ha viszont univerzális módon akarsz megtanulni masszív párhuzamosítást programozni, akkor meg OpenCL. Nem csak GPU-ra jó.
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
nem, jelenleg mindenkepp a CUDA nyer. a tobbi mellebeszeles, es ugy latom, olyan mellebeszeles, ami nulla gyakorlati tapasztalatra epul.
parallel programozas meg opencl, mindjart kacag a majam :D
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
Én hiszek neked, mert ebben a témában sokkal rutinosabbnak tartalak. Azt hogy látod, hogy ha a CUDA ennyire jó, az OpenCL mint szoftver réteg nem szerencsés választás, akkor miért állnak be a gyártók még mindig az OpenCL mögé, miért nem a CUDA vagy CUDA-szerű szoftver réteg implementálásában gondolkozik legalább néhány szereplő? Szélsőséges példaként az INTEL FPGA gyorsítója kapcsán?
Illetve érzel-e a jövőben CUDA szoftver réteg irányában történő elmozdulásra esélyt más gyárók részéről?
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni
...hogy ha a CUDA ennyire jó...
Úgy is mondhatnánk, hogy "CUDA jó"!
"CUDÁlatosz!"
- A hozzászóláshoz be kell jelentkezni