Posts tagged ‘nvidia’

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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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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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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Using nvidia legacy driver with Ubuntu 7.10

nvidia-logoUna decina di giorni fà, esattamente dopo il rilascio dei catalyst 8.01 per linux da parte di AMD, nvidia ha rilasciato una release aggiornata dei propri driver per il pinguino.

Visto che avevo ancora i vetusti 100.14.19 ho deciso che è giunto il momento di installare questi nuovi 169.09…potevo non sfruttare quest’occasione per scrive un howto?

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