Что такое CUDA?

CUDA (аббревиатура Compute Unified Device Architecture) является архитектурой параллельных вычислений, разработанной корпорацией NVIDIA. CUDA позволяет программистам использовать специальный драйвер, написанный с использованием языка программирования C, чтобы разгрузить обработку данных центральным процессором и перенести вычисления на графический процессор современных видеокарт от NVIDIA – GeForce. Программное обеспечение позволяет использовать видеокарты для обработки данных отличных от графики, без необходимости изучения OpenGL или спецификаций взаимодействия с картой.

Инструменты CUDA впервые появились в конце 2006 года, в настоящее время технология используется как в пользовательских приложениях, так и в приложениях промышленного масштаба, без ограничений.

Поддерживаемые GPU.

Полный список поддерживаемых GPU может быть найден на
http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA # Supported_GPUs

Чем мне могут быть полезны возможности CUDA?

Аппаратное ускорение для восстановления паролей в приложениях с поддержкой CUDA. Многие из этих приложений уже доступны, и множество в разработке и будут доступны позже. Поддержка графических ускорителей от NVIDIA обеспечивают скорость скорость восстановления пароля в 10-15 раз быстрее, чем это было доступно ранее.

Где мне найти CUDA?

BackTrack 4 pre final уже содержит полностью готовые и откомпилированные приложения с поддержкой CUDA. Я рассмотрю некоторые основные моменты связанные с созданием среды и запуском приложений в этой среде.

Чего не может CUDA?

CUDA не является чудодейственным средством, которое способно ускорить работу любого приложения на ПК оборудованным графическим процессором от NVIDIA, другими словами программист должен оптимизировать работу программы для работы с параллельными вычислениями. Но в этом контексте программирование с поддержкой CUDA может принести ощутимые результаты.

Начинаем

Драйверы NVIDIA:

Первое, что нужно сделать, это скачать и установить драйверы NVIDIA для видеокарты. Это достаточно легко выполнить с помощью менеджера пакетов apt-get в дистрибутиве BACKTRACK. Установку видео драйверов следует выполнять из консоли до старта X сервера. Если X сервер уже запущен, остановить его работу поможет комбинация клавиш ctrl-alt-BackSpace.

installnvidiadriver

После установки драйвера, новый конфигурационный файл xorg будет также сгенерирован, для возврата в среду KDE в консольном режиме нужно набрать startx.
Если автоматически сгенерированный файл xorg.conf не работает — nvidia предоставляет вспомогательную утилиту, которая сможет помочь в разрешении данного вопроса. Просто наберите в терминале nvidia-xconfig для создания нового файла конфигурации xorg.
Для настройки нескольких мониторов понадобится утилита nvidia-settings. Утилиту можно запустить как из KDE, так и из терминала, набрав nvidia-settings. Конфигурация параметров выходит за рамки данного документа, хотя там и так все интуитивно понятно.

Разгон:

Есть два пути разгона вашей видеокарты в Linux. Первый заключается в использовании утилиты nvidia-settings, поставляемой вместе с видео драйвером. Для использования этого способа вам нужно разблокировать одну нужную опцию в файле xorg.conf.

vim /etc/X11/xorg.conf
Section "Device" 
Identifier "Videocard1" 
Driver "nvidia" 
VendorName "NVIDIA Corporation" 
BoardName "GeForce 8800 GT" 
BusID "PCI:3:0:0" 
Screen 1 
Option "AddARGBGLXVisuals" "true" 
Option "Coolbits" "1" 
Option "RenderAccel" "true" 
EndSection

Добавьте опцию Coolbits и перезагрузите X сервер, откройте nvidia-settings. Вы должны видеть опцию разгона, как на рисунке.

xserversettings

Второй способ разгона видеокарты в Linux – это использование утилиты командной строки – nvclock.

installnvclock

Чтобы посмотреть параметры командной строки, просто введите nvclock в терминале:

root@bt ~ $ nvclock 
 NVClock v0.7 
 Using NVClock you can overclock your Nvidia videocard under Linux and FreeBSD. 
 Use this program at your own risk, because it can damage your system! 
 Usage: ./NVClock [options] 
 Overclock options: 
    -c --card number             Number of the card to overclock 
    -m --memclk speed            Memory speed in MHz 
    -n --nvclk speed             Core speed in MHz 
    -r  --reset          Restore the original speeds 
 Other options: 
    -d --debug                   Enable/Disable debug info 
    -f --force                   Force a speed, NVClock won't check min/max speeds 
    -h --help                    Show this help info 
    -i --info                    Print detailed card info 
    -s --speeds                  Print current speeds in Mhz

Установка CUDA toolkit и STDK: