Archive for the ‘Linux howTo’ Category.

Engine_cudamrg for OpenSSL – Come usarlo e testarlo

In questo post vedremo come configurare l’engine_cudamrg per usarlo nel modo migliore.

Questa sezione dovrebbe essere divisa in due parti: una per i programmatori e una per gli utenti. La parte che riguarda gli sviluppatori non è ancora disponibile, lo diventerà non appena avrò tempo per scriverla, quindi tutto ciò che segue riguarda esclusivamente la configurazione per gli utenti finali.

Vi ricordo che questo estratto della documentazione del progetto è disponibile anche in lingua Inglese all’indirizzo http://code.google.com/p/engine-cuda/wiki/usageExample.

Se siete interessati ad un’analisi delle prestazioni (tabelle & grafici) vi rimando all’indirizzo http://code.google.com/p/engine-cuda/wiki/benchmarkVersion010, non appena avrò un poco di tempo a disposizione scriverò qualche riga di commento a riguardo.

Nei post che seguiranno sull’argomento cercherò di tenervi aggiornati sulle nuove release (nuove feature, incremento di prestazioni, analisi delle prestazioni, changelog, etc…)  e sull’andamento dello sviluppo.

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Engine_cudamrg for OpenSSL – Un motore criptografico per i dispositivi CUDA

Mi rendo conto di essere stato un po’ assente dal blog in questi ultimi tempi ma avevo un progetto personale in fase di realizzazione, ora è giunto il momento di presentarvi il frutto del mio lavoro.

Sono lieto di annunciarvi il rilascio della versione 0.1.0 di Engine_cudamrg per OpenSSL.

Engine_cudamrg è un motore criptografico che può accelerare alcune operazioni utilizzando un dispositivo supportato da CUDA, al momento supporta i seguenti cifrari:

  • AES-128-ECB
  • AES-128-CBC
  • AES-192-ECB
  • AES-192-CBC
  • AES-256-ECB
  • AES-256-CBC

Per questi cifrari supporta sia la cifratura che la decifratura.

Per i futuri rilasci si pensa di ottimizzare il supporto ai cifrari attuali, d’introdurre nuovi cifrari e algoritmi di digest.

Il sito del progetto è http://code.google.com/p/engine-cuda/.

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Upgrading the CUDA development environment

nvidia-logoIn questo post, aggiornamento del precedente sull’argomento, vedremo sia come installare e configurare che come aggiornare dalla versione 2.1 alla versione 2.3 l’ambiente di sviluppo per CUDA, rivoluzionarie API di NVIDIA che per prima ha portato il GPGPU computing sulla scrivania di tutti.

In particolare vedremo passo-passo l’installazione e l’aggiornamento del toolkit e dell’SDK, entrambi versione 2.3, su di una Ubuntu 9.04 a 64bit, il primo passo da fare è ovviamente andare a scaricare da CUDA Zone tutto quanto serve per l’installazione dell’ambiente di sviluppo, basta inserire la tipologia di sistema operativo (ad esempio linux 64-bit) e , se supportata, il nome della nostra distribuzione.

A questo punto vi troverete con i tre file necessari (cudadriver_2.3_linux_64_190.18.run,  cudatoolkit_2.3_linux_64_ubuntu9.04.run,
cudasdk_2.3_linux.run
) e sarete pronti per iniziare l’installazione o l’aggiornamento.

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Using a Wii Remote as a mouse with Ubuntu 8.04

wii_remote_imageMolti di voi avranno riconosciuto nell’immagine qui a fianco il Wii Remote, rivoluzionario controller che ha portato al successo la console di casa Nintendo.

In questo post vedremo come utilizzare come mouse (o più genericamente: come puntatore) il Wii Remote in abbinamento ad un PC dotato di una distribuzione linux, nel nostro caso una Ubuntu 8.04, e di un dongle bluetooth.

NOTA: lo so che questo argomento è già stato affrontato più volte sul web però io sono entrato in possesso di un Wii Remote solo di recente. Allo stesso modo mi scuso con i miei lettori per l’uso di una distribuzione così vecchia però il PC che uso come mediacenter ha questa a bordo e visto che per il lavoro che deve fare va benissimo non ho ancora provveduto ad aggiornare (anche perchè con la datacerd di H3G c’impiega una vita).

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Setting up the CUDA development environment

nvidia-logoIn questo post vedremo come installare e configurare l’ambiente di sviluppo per CUDA, rivoluzionarie API di NVIDIA che per prima ha portato il GPGPU computing sulla scrivania di tutti.
In particolare vedremo passo-passo l’installazione del toolkit e dell’SDK, entrambi versione 2.1, su di una Ubuntu 8.04 a 32bit, il primo passo da fare è ovviamente andare a scaricare da CUDA Zone tutto quanto serve per l’installazione dell’ambiente di sviluppo, basta inserire la tipologia di sistema operativo (ad esempio linux 32-bit) e , se supportata, il nome della nostra distribuzione, nel nostro caso Ubuntu rientra tra quelle supportate però fino alla release 8.10 al momento in cui scrivo.

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Some trouble during Ubuntu 9.04 installing

Non tutte le ciambelle vengono col buco, si sà.

Così capita che la semplice installazione della nuova Ubuntu 9.04, effettuata ex-novo, abbia qualche sorpresa poco gradita a causa di qualche baco di troppo (comunque inevitabili il giorno del rilascio, i programmatori e i maintainer mica sono dei marziani) e della scelta non troppo azzeccata di eliminare dai media d’installazione, sia CD che DVD, un pacchetto evidentemente giudicato inutile per i più ma indispensabile per altri come wvdial.

Così mi sono ritrovato isolato dalla rete, con la necessità di effettuare gli aggiornamenti e di installare il software di cui necessito, con la mia amata/odiata datacard HSDPA non funzionante e nell’impossibilità di potermi procurare quanto necessario per far funzionare il tutto.

Ovviamente si tratta di un problema facilmente risolvibile, tuttavia ho deciso di scrivere queste poche righe  per aiutare coloro che, magari alle prime armi, davanti a questo problema non sanno dove sbattere la testa.

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Using nVidia VDPAU with Ubuntu 9.04

nvidia-logoTempo fa nVidia ha introdotto VDPAU (Video Decode and Presentation API for Unix), un set di API sviluppate per le sue schede video dalla serie 8 in poi, per poter fornire agli utenti unix in generale (i sitemi operativi supportati spaziano da Linux a FreeBSD passando per Solaris) capacità simili a quelle offerte da PureVideoHD in ambiente Windows.

Ma più precisamente cosa fanno queste API? In pratica permettono di demandare parte della decodifica video e del post-processing all’hardware della GPU con un drastico abbattimento del carico di lavoro sulla CPU. Al momento è possibile accelerare la decodifica dei filmanti codificati in MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4 AVC (H.264), VC-1 e WMV3/WMV9.

Il software che supporta VDPAU include Xine, mPlayer, VLC , FFmpeg, MythTV e XBMC; inoltre nVidia ha sviluppato un backend per VA-API (Video Acceleration API, la libreria concorrente sviluppata da Intel) in modo che il software che supporta solo VA-API e non VDPAU venga accelerato comunque.

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From standalone QEMU to libvirt managed QEMU

libvirtlogoNel precedente post abbiamo introdotto libvirt parlando della sua architettura e delle funzionalità che offre, ora ci occuperemo della migrazione da una configurazione con macchine virtuali già installate e funzionanti gestite direttamente dalla riga di comando o tramite degli script (argomento trattato in questo mio precedente post) ad una configurazione gestita tramite libvirt e la sua management console virsh.

Per utilizzare con profitto le funzionalità di libvirt con KVM come hypervisor vi raccomando di avere una distribuzione abbastanza up-to-date visto che sia il virtualizzatore che la libreria con tutti i suoi tools sono software il cui sviluppo procede ancora spedito, in seguito utilizzerò una Ubuntu 9.04.

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