На вебинаре расскажем, как использовать видеокарту в качестве полноценного вычислительного устройства, мощности которого чаще всего простаивают.
Разберёмся, почему графические процессоры применимы не только к играм, но и к машинному обучению, обработке научных данных, криптовалюте, и напишем свою программу для видеокарты.
Ведущий
Георгий Осипов
Разработчик в Лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ и автор факультета «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме.
Полезные материалы:
1. «Разработчик C++» в Яндекс.Практикуме: clck.ru/Ven6r
по промокоду CPP5 действует скидка 5% до 30 июня.
2. Презентация к вебинару: disk.yandex.ru/d/LMIdOvboRxTZ2Q
3. Удобная шпаргалка по OpenCL от Khronos group: www.khronos.org/files/opencl-...
4. Документация по OpenCL: www.khronos.org/registry/Open...
5. Примеры кода для OpenCL от NVidia: developer.nvidia.com/opencl
6. Лекции Николая Полярного (архитектура, OpenCL, ShaderToy, конвертер OpenCL - CUDA): compscicenter.ru/courses/vide...
7. Лекции Алексея Ивахненко (архитектура, история, CUDA, библиотеки):
• Вычисления на GPU. Осн...
8. Лекции NVidia (слайды): www.nvidia.ru/content/EMEAI/C...
9. Библиотека clew (быстрая сборка кода с OpenCL): github.com/martijnberger/clew
10. CUDA Toolkit (медленная сборка кода с OpenCL, но зато CUDA и ещё много инструментов): developer.nvidia.com/cuda-too...
11. Драйвер для процессоров Intel: software.intel.com/content/ww...