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News: Programmierwettbewerb beendet

CUDA Gewinner stehen fest

Redaktion / 1 Antworten / Baumansicht Nickles

Im Rahmen des CUDA-Wettbewerbs, hat Nvidia die talentiertesten C-Programmierer Europas gesucht. Natürlich mit einem gewissen Eigennutzen. CUDA ist eine C-Programmierumgebung die geschaffen wurde, um das Potential von Grafikprozessor-Leistung auszureizen.

Dabei geht es vor allem darum, das Rechenpotential einer GPU auch für andere Zwecke als 3D-Darstellung zu nutzen. Denn: wenn eine Grafikkarte nicht für Spiele am ackern ist, dann liegt ihre Rechenleistung größtenteils unnütz brach.

Beim CUDA-Programmierwettbewerb wurden jetzt die vier innovativsten CUDA-C-Entwickler ermittelt.

Die Sieger sind:

Erster Platz: GIMP Filter Plug-In von Richard Membarth aus Deutschland; er gewinnt eine HP xw8600 Workstation (Dual 3,33 GHz Xeon 5260, Quadro FX 3700, Tesla C870, 30-Zoll-Flachbildschirm von HP).

Zweiter Platz: Strömungssimulation (Fluid Flow Simulation) von Jan Linxweiler aus Deutschland; er erhält ein Tesla D870 Deskside System von NVIDIA.

Dritter Platz: Robot Range Finder von Janusz Bedkowski aus Polen; er gewinnt eine Quadro-FX-3700-Grafikkarte von NVIDIA.

Vierter Platz: Gesichtserkennung (Face Detection and Tracking) von Jacek Naruniec aus Polen; er erhält ebenfalls eine Quadro-FX-3700-Grafikkarte von NVIDIA.

Ausgewählt wurden die Gewinner anhand von Kriterien wie Originalität, Nutzen, Schwierigkeitsgrad und Einsatz der GPU-Rechenleistung.

Einen starken Eindruck bei der Jury hinterließ der Geschwindigkeitszuwachs wie ihn das GIMP Filter Plug-In von Richard Membarth erzielt. Linux-Anwender sind damit in der Lage, die GPU-Rechenleistung für die Bildbearbeitung optimal nutzbar zu machen. Das Plug-In ist damit ein hervorragendes Beispiel, um das Potenzial von CUDA in diesem Einsatzgebiet zu demonstrieren.

Auch die Applikation von Jan Linxweiler zur Strömungssimulation erreichte mit der GPU exzellente Resultate und unterstreicht die hochwertige Qualität der Anwendung. Darüber hinaus zeigen die Preisträger auf den Plätzen drei und vier, Robot Range Finder und die Applikation für Face Detection and Tracking, einige viel versprechende Einsatzmöglichkeiten der parallelen Rechenleistung CUDA-fähiger Grafikprozessoren.

Alle Informationen über CUDA und die Preisträger des CUDA Challenge gibt es hier: Cuda Zone

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ChrE Redaktion

„CUDA Gewinner stehen fest“

Optionen

Hallo!

Falls es jemand probieren möchte:
Um auf die CUDA-Bibliothek (Nvidia) zuzugreifen, braucht man nicht zwingend C.

Geht auch mit Python, allerdings bisher nur unter Unix.

Package gibt es hier: http://pypi.python.org/pypi/pycuda/0.90.2

Doku hier: http://tiker.net/doc/pycuda/


Gruss

ChrE

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