NVIDIA GeForce 9200M GS, 1818. 296. NVIDIA Драйвера для NVIDIA GeForce 9300M G: Скачать последние драйвера для Windows XP 32 Бит ( 307.83).
CUDA (англ. Compute Unified Device Architecture) — программно-аппаратная архитектура параллельных вычислений, которая позволяет существенно увеличить вычислительную производительность благодаря использованию графических процессоров фирмы Nvidia. CUDA SDK позволяет программистам реализовывать на специальном упрощённом диалекте языка программирования Си алгоритмы, выполнимые на графических процессорах Nvidia, и включать специальные функции в текст программы на Си. Архитектура CUDA даёт разработчику возможность по своему усмотрению организовывать доступ к набору инструкций графического ускорителя и управлять его памятью. Первоначальная версия CUDA SDK была представлена 15 февраля 2007 года. В основе интерфейса программирования приложений CUDA лежит язык Си с некоторыми расширениями. Для успешной трансляции кода на этом языке в состав CUDA SDK входит собственный Си-компилятор командной строки nvcc компании Nvidia. Компилятор nvcc создан на основе открытого компилятора Open64 и предназначен для трансляции host-кода (главного, управляющего кода) и device-кода (аппаратного кода) (файлов с расширением .cu) в объектные файлы, пригодные в процессе сборки конечной программы или библиотеки в любой среде программирования, например, в NetBeans. В архитектуре CUDA используется модель памяти грид, кластерное моделирование потоков и SIMD-инструкции. Применима не только для высокопроизводительных графических вычислений, но и для различных научных вычислений с использованием видеокарт nVidia. Ученые и исследователи широко используют CUDA в различных областях, включая астрофизику, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, электромагнитных взаимодействий, компьютерную томографию, сейсмический анализ и многое другое. В CUDA имеется возможность подключения к приложениям, использующим OpenGL и Direct3D. CUDA — кроссплатформенное программное обеспечение для таких операционных систем как Linux, Mac OS X и Windows. 22 марта 2010 года nVidia выпустила CUDA Toolkit 3.0, который содержал поддержку OpenCL. § Платформа CUDA впервые появились на рынке с выходом чипа NVIDIA восьмого поколения G80 и стала присутствовать во всех последующих сериях графических чипов, которые используются в семействах ускорителей GeForce, Quadro и NVidia Tesla. Первая серия оборудования, поддерживающая CUDA SDK, G8x, имела 32-битный векторный процессор одинарной точности, использующий CUDA SDK как API (CUDA поддерживает тип double языка Си, однако сейчас его точность понижена до 32-битного с плавающей запятой). Более поздние процессоры GT200 имеют поддержку 64-битной точности (только для SFU), но производительность значительно хуже, чем для 32-битной точности (из-за того, что SFU всего два на каждый потоковый мультипроцессор, а скалярных процессоров — восемь). Графический процессор организует аппаратную многопоточность, что позволяет задействовать все ресурсы графического процессора. Таким образом, открывается перспектива переложить функции физического ускорителя на графический ускоритель (пример реализации — PhysX). Также открываются широкие возможности использования графического оборудования компьютера для выполнения сложных неграфических вычислений: например, в вычислительной биологии и в иных отраслях науки. § По сравнению с традиционным подходом к организации вычислений общего назначения посредством возможностей графических API, у архитектуры CUDA отмечают следующие преимущества в этой области: Интерфейс программирования приложений CUDA (CUDA API) основан на стандартном языке программирования Си с некоторыми ограничениями. По мнению разработчиков, это должно упростить и сгладить процесс изучения архитектуры CUDA Разделяемая между потоками память (shared memory) размером в 16 Кб может быть использована под организованный пользователем кэш с более широкой полосой пропускания, чем при выборке из обычных текстур Более эффективные транзакции между памятью центрального процессора и видеопамятью Полная аппаратная поддержка целочисленных и побитовых операций Поддержка компиляции GPU кода средствами открытого LLVM § Все функции, выполнимые на устройстве, не поддерживают рекурсии (в версии CUDA Toolkit 3.1 поддерживает указатели и рекурсию) и имеют некоторые другие ограничения § Перечень устройств от производителя оборудования Nvidia с заявленной полной поддержкой технологии CUDA приведён на официальном сайте Nvidia: CUDA-Enabled GPU Products (англ.). Фактически же, в настоящее время на рынке аппаратных средств для ПК поддержку технологии CUDA обеспечивают следующие периферийные устройства: Версия спецификации GPU Видеокарты 1.0 G80, G92, G92b, G94, G94b GeForce 8800GTX/Ultra, Tesla C/D/S870, FX4/5600, 360M, GT 420 1.1 G86, G84, G98, G96, G96b, G94, G94b, G92, G92b GeForce 8400GS/GT, 8600GT/GTS, 8800GT/GTS, 9400GT, 9600 GSO, 9600GT, 9800GTX/GX2, 9800GT, GTS 250, GT 120/30/40, FX 4/570, 3/580, 17/18/3700, 4700x2, 1xxM, 32/370M, 3/5/770M, 16/17/27/28/36/37/3800M, NVS420/50 1.2 GT218, GT216, GT215 GeForce 210, GT 220/40, FX380 LP, 1800M, 370/380M, NVS 2/3100M 1.3 GT200, GT200b GeForce GTX 260, GTX 275, GTX 280, GTX 285, GTX 295, Tesla C/M1060, S1070, Quadro CX, FX 3/4/5800 2.0 GF100, GF110 GeForce (GF100) GTX 465, GTX 470, GTX 480, Tesla C2050, C2070, S/M2050/70, Quadro Plex 7000, Quadro 4000, 5000, 6000, GeForce (GF110) GTX 560 TI 448, GTX570, GTX580, GTX590 2.1 GF104, GF114, GF116, GF108, GF106 GeForce 610M, GT 430, GT 440, GT 640, GTS 450, GTX 460, GTX 550 Ti, GTX 560, GTX 560 Ti, 500M, Quadro 600, 2000 3.0 GK104, GK106, GK107 GeForce GTX 690, GTX 680, GTX 670, GTX 660 Ti, GTX 660, GTX 650 Ti, GTX 650, GeForce GTX 680MX, GeForce GTX 680M, GeForce GTX 675MX, GeForce GTX 670MX, GTX 660M, GeForce GT 650M, GeForce GT 645M, GeForce GT 640M 3.5 GK110, GK208 GeForce GTX TITAN, GeForce GTX TITAN Black, GeForce GTX 780 Ti, GeForce GTX 780, GeForce GT 640 (GDDR5), GeForce GT 630 v2, Quadro K6000, Tesla K40, Tesla K20x, Tesla K20 5.0 GM107, GM108 GeForce GTX 750 Ti, GeForce GTX 750 , GeForce GTX 860M, GeForce GTX 850M, GeForce 840M, GeForce 830M Nvidia GeForce для настольных компьютеров GeForce GTX 590 GeForce GTX 580 GeForce GTX 570 GeForce GTX 560 Ti GeForce GTX 560 GeForce GTX 550 Ti GeForce GTX 520 GeForce GTX 480 GeForce GTX 470 GeForce GTX 465 GeForce GTX 460 GeForce GTS 450 GeForce GTX 295 GeForce GTX 285 GeForce GTX 280 GeForce GTX 275 GeForce GTX 260 GeForce GTS 250 GeForce GT 240 GeForce GT 220 GeForce 210 GeForce GTS 150 GeForce GT 130 GeForce GT 120 GeForce G100 GeForce 9800 GX2 GeForce 9800 GTX+ GeForce 9800 GTX GeForce 9800 GT GeForce 9600 GSO GeForce 9600 GT GeForce 9500 GT GeForce 9400 GT GeForce 9400 mGPU GeForce 9300 mGPU GeForce 8800 GTS 512 GeForce 8800 GT GeForce 8600 GTS GeForce 8600 GT GeForce 8500 GT GeForce 8400 GS Nvidia GeForce для мобильных компьютеров GeForce GTX 580M GeForce GTX 570M GeForce GTX 560M GeForce GT 555M GeForce GT 540M GeForce GT 525M GeForce GT 520M GeForce GTX 485M GeForce GTX 480M GeForce GTX 470M GeForce GTX 460M GeForce GT 445M GeForce GT 435M GeForce GT 425M GeForce GT 420M GeForce GT 415M GeForce GTX 285M GeForce GTX 280M GeForce GTX 260M GeForce GTS 360M GeForce GTS 350M GeForce GTS 250M GeForce GTS 160M GeForce GTS 150M GeForce GT 335M GeForce GT 330M GeForce GT 325M GeForce GT 240M GeForce GT 130M GeForce G210M GeForce G110M GeForce G105M GeForce 310M GeForce 305M GeForce 9800M GTX GeForce 9800M GT GeForce 9800M GTS GeForce 9700M GTS GeForce 9700M GT GeForce 9650M GS GeForce 9600M GT GeForce 9600M GS GeForce 9500M GS GeForce 9500M G GeForce 9300M GS GeForce 9300M G GeForce 9200M GS GeForce 9100M G GeForce 8800M GTS GeForce 8700M GT GeForce 8600M GT GeForce 8600M GS GeForce 8400M GT GeForce 8400M GS Nvidia Tesla* Tesla C2050/C2070 Tesla M2050/M2070/M2090 Tesla S2050 Tesla S1070 Tesla M1060 Tesla C1060 Tesla C870 Tesla D870 Tesla S870 Nvidia Quadro для настольных компьютеров Quadro 6000 Quadro 5000 Quadro 4000 Quadro 2000 Quadro 600 Quadro FX 5800 Quadro FX 5600 Quadro FX 4800 Quadro FX 4700 X2 Quadro FX 4600 Quadro FX 3700 Quadro FX 1700 Quadro FX 570 Quadro FX 470 Quadro FX 380 Low Profile Quadro FX 370 Quadro FX 370 Low Profile Quadro CX Quadro NVS 450 Quadro NVS 420 Quadro NVS 290 Quadro Plex 2100 D4 Quadro Plex 2200 D2 Quadro Plex 2100 S4 Quadro Plex 1000 Model IV Nvidia Quadro для мобильных компьютеров Quadro 5010M Quadro 5000M Quadro 4000M Quadro 3000M Quadro 2000M Quadro 1000M Quadro FX 3800M Quadro FX 3700M Quadro FX 3600M Quadro FX 2800M Quadro FX 2700M Quadro FX 1800M Quadro FX 1700M Quadro FX 1600M Quadro FX 880M Quadro FX 770M Quadro FX 570M Quadro FX 380M Quadro FX 370M Quadro FX 360M Quadro NVS 5100M Quadro NVS 4200M Quadro NVS 3100M Quadro NVS 2100M Quadro NVS 320M Quadro NVS 160M Quadro NVS 150M Quadro NVS 140M Quadro NVS 135M Quadro NVS 130M Модели Tesla C1060, Tesla S1070, Tesla C2050/C2070, Tesla M2050/M2070, Tesla S2050 позволяют производить вычисления на GPU с двойной точностью. § Feature support (unlisted features are supported for all compute capabilities) Compute capability (version) 1.0 1.1 1.2 1.3 2.x 3.0 3.5 Integer atomic functions operating on 32-bit words in global memory Нет Да atomicExch() operating on 32-bit floating point values in global memory Integer atomic functions operating on 32-bit words in shared memory Нет Да atomicExch() operating on 32-bit floating point values in shared memory Integer atomic functions operating on 64-bit words in global memory Warp vote functions Double-precision floating-point operations Нет Да Atomic functions operating on 64-bit integer values in shared memory Нет Да Floating-point atomic addition operating on 32-bit words in global and shared memory _ballot() _threadfence_system() _syncthreads_count(), _syncthreads_and(), _syncthreads_or() Surface functions 3D grid of thread block Warp shuffle functions Нет Да Funnel shift Нет Да Dynamic parallelism Technical specifications Compute capability (version) 1.0 1.1 1.2 1.3 2.x 3.0 3.5 Maximum dimensionality of grid of thread blocks 2 3 Maximum x-, y-, or z-dimension of a grid of thread blocks 65535 231-1 Maximum dimensionality of thread block 3 Maximum x- or y-dimension of a block 512 1024 Maximum z-dimension of a block 64 Maximum number of threads per block 512 1024 Warp size 32 Maximum number of resident blocks per multiprocessor 8 16 Maximum number of resident warps per multiprocessor 24 32 48 64 Maximum number of resident threads per multiprocessor 768 1024 1536 2048 Number of 32-bit registers per multiprocessor 8 K 16 K 32 K 64 K Maximum number of 32-bit registers per thread 128 63 255 Maximum amount of shared memory per multiprocessor 16 KB 48 KB Number of shared memory banks 16 32 Amount of local memory per thread 16 KB 512 KB Constant memory size 64 KB Cache working set per multiprocessor for constant memory 8 KB Cache working set per multiprocessor for texture memory Device dependent, between 6 KB and 8 KB Maximum width for 1D texture reference bound to a CUDA array 8192 65536 Maximum width for 1D texture reference bound to linear memory 227 Maximum width and number of layers for a 1D layered texture reference 8192 x 512 16384 x 2048 Maximum width and height for 2D texture reference bound to a CUDA array 65536 x 32768 65536 x 65535 Maximum width and height for 2D texture reference bound to a linear memory 65000 x 65000 65000 x 65000 Maximum width and height for 2D texture reference bound to a CUDA array supporting texture gather N/A 16384 x 16384 Maximum width, height, and number of layers for a 2D layered texture reference 8192 x 8192 x 512 16384 x 16384 x 2048 Maximum width, height and depth for a 3D texture reference bound to linear memory or a CUDA array 2048 x 2048 x 2048 4096 x 4096 x 4096 Maximum width (and height) for a cubemap texture reference N/A 16384 Maximum width (and height) and number of layers for a cubemap layered texture reference N/A 16384 x 2046 Maximum number of textures that can be bound to a kernel 128 256 Maximum width for a 1D surface reference bound to a CUDA array Not supported 65536 Maximum width and number of layers for a 1D layered surface reference 65536 x 2048 Maximum width and height for a 2D surface reference bound to a CUDA array 65536 x 32768 Maximum width, height, and number of layers for a 2D layered surface reference 65536 x 32768 x 2048 Maximum width, height, and depth for a 3D surface reference bound to a CUDA array 65536 x 32768 x 2048 Maximum width (and height) for a cubemap surface reference bound to a CUDA array 32768 Maximum width (and height) and number of layers for a cubemap layered surface reference 32768 x 2046 Maximum number of surfaces that can be bound to a kernel 8 16 Maximum number of instructions per kernel 2 million 512 million Architecture specifications Compute capability (version) 1.0 1.1 1.2 1.3 2.0 2.1 3.0 3.5 Number of cores for integer and floating-point arithmetic functions operations 8 32 48 192 192 Number of special function units for single-precision floating-point transcendental functions 2 4 8 32 32 Number of texture filtering units for every texture address unit or render output unit (ROP) 2 4 8 32 32 Number of warp schedulers 1 2 2 4 4 Number of instructions issued at once by scheduler 1 1 2 2 2 § Этот пример кода на C++ загрузки текстур из изображения в массив на GPU: cudaArray* cu_array; texture<float, 2> tex; // Allocate array cudaMalloc( &cu_array, cudaCreateChannelDesc<float>(), width, height ); // Copy image data to array cudaMemcpy( cu_array, image, width*height, cudaMemcpyHostToDevice); // Bind the array to the texture cudaBindTexture( tex, cu_array); // Run kernel dim3 blockDim(16, 16, 1); dim3 gridDim(width / blockDim.x, height / blockDim.y, 1); kernel<<< gridDim, blockDim, 0 >>>(d_odata, width, height); cudaUnbindTexture(tex); __ global__ void kernel(float* odata, int height, int width) { unsigned int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; unsigned int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y; float c = texfetch(tex, x, y); odata[y*width+x] = c; } Пример программы на языке Python, перемножающий элементы массива средствами GPU. Взаимодействие идёт с использованием PyCUDA import pycuda.driver as drv import numpy drv.init() dev = drv.Device(0) ctx = dev.make_context() mod = drv.SourceModule(""" __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } """) multiply_them = mod.get_function("multiply_them") a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) dest = numpy.zeros_like(a) multiply_them( drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b), block=(400,1,1)) print dest-a*b § По состоянию на декабрь 2009 года, программная модель CUDA преподается в 269 университетах по всему миру. В России обучающие курсы по CUDA читаются в вузах: Московский физико-технический институт Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Высшая школа экономики Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова Санкт-Петербургский государственный университет Объединённом институте ядерных исследований Московском институте электронной техники МГТУ им. Баумана и другие Кроме того, в декабре 2009 года было объявлено о начале работы первого в России научно-образовательного центра «Параллельные вычисления», расположенного в городе Дубна, в задачи которого входят обучение и консультации по решению сложных вычислительных задач на GPU. На Украине курсы по CUDA читаются в Киевском институте системного анализа. § CUDA Zone (рус.) — официальный сайт CUDA CUDA GPU Computing (англ.) — официальные веб-форумы, посвящённые вычислениям CUDA § Tom's Hardware iXBT.com Другие ресурсы GPGPU.ru. Использование видеокарт для вычислений ParallelCompute.sourceforge.net. Центр Параллельных Вычислений § GPGPU AMD FireStream Параллельные вычислительные системы SIMD OpenCL OpenACC
При условии - если драйвер сертифицирован, он должен установится нормально. не имеет цифровой подписи ( в Windows 8 Pro 9200 16384 Retail) Установка этого драйвера Сообщение Support » Пт ноя 16, 2012 6 : 56 am.
Установка Windows 7 Ultimate SP1 x86 Compact-D (удалены драйверы модемов, принтеров, В качестве загрузчика использован Stop SMS Uni Boot v.2.8. 6. В качестве загрузчика интегрирован загрузчик WinDoZa Live & Boot by Core- 2. Windows 8 Enterprise Activated XL x86 9200, 16384 by Vlazok RUS.
CUDA
1 Программная архитектура; 2 Оборудование; 3 Преимущества; 4 Ограничения; 5 Поддерживаемые GPU и графические ускорители; 6 Особенности и спецификации. GeForce 9200M GS for a 1D layered texture reference, 8192 x 512, 16384 x 2048. Создать книгу · Скачать как PDF · Версия для печати.
Если вам до одури надоело скачивать любимые программы и софт с файлообменников, с их бесконечными ожиданиями, вводом капчи, просмотром рекламы и прочей дребеденью, то мне очень даже кажется, что вы попали как раз туда куда вам было нужно, а именно - на открытый торрент трекер Torrent-win.net. У нас вы можете бесплатно скачать Windows 8 через торрент, скачать Windows 7 торрент, уходящую в небытие но не сдающую свои позиции Windows XP через торрент, а так же скачать сборки софта торрент...
1 2 3 4 5 6 12 > · aleksey1970 Selected interface: 2 channels at 44100 Hz, 16 bit. Initializing Max Texture Size= 16384x16384. Desktop. Никаких манипуляций с операционкой не производил, драйвера не устанавливал и не удалял.Реестр Operating system=Windows 8 build 6.2. 9200 [x64].