“GPU 计算”的版本间差异

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<big>'''GPU 计算</big>
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[[分类:分布式计算术语]]
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[[GPU 计算]]，或称'''显卡计算'''，是指使用计算机的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）处理计算工作的计算方式。与之对应的是使用计算机中央处理器（即CPU）的 '''CPU 计算'''。
  
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与常见的使用 CPU 即计算机中的中央处理器来进行计算工作不同，[[GPU 计算]]使用的是计算机中的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）。一般来说，GPU计算能力会比CPU高很多，'''使用GPU进行计算会比CPU计算快2至10倍之多'''。同时，你获得的积分也会非常的多。
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==与 CPU 计算的比较==
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较之计算机的中央处理器（即CPU），GPU 在科学计算方面拥有如下优势：
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* GPU 由大量的运算单元（核心）组成，并行计算能力远高于 CPU。
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* 通常 GPU 拥有较普通内存位宽更大、频率更高的专用内存，即显存，适合处理大规模数据。
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综上，GPU 适合进行大量同类型数据的密集运算，如密码破译。
  
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要参加 GPU 计算项目，需要满足下列几个条件：
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对于适合 GPU 处理的任务，GPU计算会比CPU计算快2至10倍之多。同时，在分布式计算项目中，GPU 任务的得分效率也比往往 CPU 任务高出很多。
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* 计算机中配备了支持 GPU 计算的显卡，并且为该显示安装了相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
 
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* 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / 优化程序。
 
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* 满足相应的配置要求（如显存、型号）。
 
  
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==系统需求==
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===硬件需求===
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{{Tip|总而言之，显卡需要CUDA或OpenCL支持，你可以使用[[Wikipedia:zh:GPU-Z|GPU-Z]]查看显卡是否具备此功能，这是最简易的方法。}}
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* NVIDIA 显卡需要 CUDA 计算支持，支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
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* AMD 显卡需要拥有 AMD R600、AMD R700 或更新的 GPU 核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品]，[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
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* AMD APU 核心显卡中，Brazos、Kabini、Lynx 平台，适用于平板电脑的 Llano、Trinity 和 Richland 平台，以及适用于桌面和笔记本电脑的 Llano、Trinity 和 Richland APU 都支持 GPU 计算。
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* Intel 显卡需要 OpenCL 支持，Ivy Bridge 和 Haswell 架构的 CPU 集成的 GPU 均支持该特性。（[http://pan.baidu.com/share/link?shareid=114749192&uk=3207560304 OpenCL组件安装包]）
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* 不同项目对 GPU 配置还会有特殊要求（如显存、双精度支持等）。显卡推荐拥有至少 256MB 板载显存，如果低于这个数，可能只有考虑一下 [[Collatz Conjecture]] 了。
  
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=='''注意事项'''==
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===软件需求===
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默认情况下，BOINC仅在计算机闲置时使用GPU计算。因为'''使用GPU计算可能导致计算机响应非常缓慢'''，影响使用。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。
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{{Warning|新版本的Windows XP ATI/AMD显卡驱动不再兼容OpenCL计算，请考虑升级到Windows7或者使用旧版本（可能效率略低）。}}
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* 操作系统中需装相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
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* 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / [[优化计算程序]]。
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* 计算程序有[[#权限问题|权限]]访问GPU资源。
  
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以下是各类显卡的驱动下载方式：
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*[http://www.nvidia.com/page/drivers.html NVIDIA显卡]（Mac以及部分Windows用户另外需要[http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html CUDA驱动]，[http://pan.baidu.com/share/link?shareid=450554&uk=3207560304 CUDA驱动网盘高速下载，不含Linux系统驱动]'''CUDA驱动内嵌一个显卡驱动'''）
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*[http://support.amd.com/us/gpudownload/Pages/index.aspx AMD 显卡]
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*[https://downloadcenter.intel.com/default.aspx Intel 显卡]（[http://pan.baidu.com/share/link?shareid=114749192&uk=3207560304 OpenCL组件安装包]）
  
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=='''硬件需求'''==
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==注意事项==
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*NVIDIA显卡需要CUDA计算支持，支持的型号详见[http://www.nvidia.com/object/cuda_learn_products.html 此页]。
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===权限问题===
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*ATI显卡需要拥有AMD R600、AMD R700或更新的GPU核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/ATIStreamSDKv1.4Beta/pages/ATIStreamSystemRequirements.aspx 支持Stream技术的产品]，[http://developer.amd.com/gpu/ATIStreamSDK/Pages/default.aspx#two 支持OpenCL技术的产品]。
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Windows 下，由于权限控制机制，以独立用户身份运行的 BOINC 无法正常检测 GPU。安装 BOINC 客户端时，请不要选择 “Protected access execution mode”（默认即不选）。
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*显卡推荐拥有至少256MB显存（板载！）。如果低于这个数，可能只有考虑一下[[Collatz Conjecture]]了。
 
  
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Linux 下，需要将运行客户端的用户加入适当的用户组（通常是 video），以保证客户端拥有足够的权限使用 GPU 资源。
  
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=='''下载驱动'''==
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===资源占用===
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*[http://www.nvidia.com/page/drivers.html NVIDIA显卡]（Mac用户另外需要[http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html CUDA驱动])
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GPU 计算可能导致计算机图形界面响应非常缓慢。越是低端的显卡，这种效应越发明显。默认情况下，BOINC 仅在计算机闲置时使用GPU计算。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。
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**mac os x CUDA驱动5.0.36ed2k链接,可能更快：
 
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<pre>
 
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ed2k://|file|cuda_5.0.36_macos.pkg|665560281|923C3A89B84E2765BC8E739BA5BA1468|s=http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/5_0/rel-update-1/installers/cuda_5.0.36_macos.pkg|h=ZTNXV32HO6TUHTP2LC4YJXBRZPY4QUIU|p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|/|sources,116.227.46.106:4445|/
 
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</pre>
 
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*[http://support.amd.com/us/gpudownload/Pages/index.aspx ATI显卡]
 
  
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=='''支持GPU计算的项目'''==
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对于多显卡用户，可以禁用负责显示的显卡（通常是集成显卡或核心显卡），以避免影响系统正常使用。
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===ATI显卡===
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*[[Collatz Conjecture]]
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===性能考量===
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GPU计算一般需要一些CPU资源进行命令。为了最大化GPU的利用程度，你可以手动提高GPU计算进程优先级以使其获得充足的CPU资源，也可以干脆留出一个CPU线程。
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* 更优化的使用方法参见：[http://www.equn.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=38128&page=1#pid510149 充分调用GPU资源——利用Process Lasso控制功能自动修改进程优先级]
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** 类似的，你也可以编写自己的程序控制优先级。一些优化程序，如 [[SETI@home:优化程序]] 中的 GPU 程序直接可以通过修改其配置文件手动指定优先级。
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** 在安装 [http://www.prnwatch.com/prio/ prio] 后，Windows 7 和 Vista 的任务管理器在右键进程后有保存优先级设置的选项，也可以考虑使用。
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在一些对 CPU 的总功率有限制的双显卡笔记本电脑上，你可能会发现使用 Intel 核芯显卡进行计算反而不是个好主意——使用显卡进行计算消耗的功率也被计入 CPU 的功率，于是电源管理可能使 CPU 本身的睿频变少，导致独立显卡无法完全发挥。
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你还可以考虑适当地进行[[超频]]。
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==支持GPU计算的项目==
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{{Note|本表所列项目为现时提供GPU任务之项目。由于更新问题，可能与实际情况有所出入。请参考具体项目的官方说明。
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*本表只说明该项目有GPU计算支持，但并不保证适用于您的操作系统，详细的还请参见项目的计算程序列表。}}
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===NVIDIA显卡===
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另参见：[[:分类:支持 NVIDIA 显卡计算的项目]]
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*[[Albert@Home]]（最近7日无包，详见[http://albert.phys.uwm.edu/server_status.php 这里]）
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*[[Asteroids@Home]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 64位，详见[http://asteroidsathome.net/boinc/apps.php 这里]）
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*[[BURP]]（最近无包，详见[http://burp.renderfarming.net/status.php 这里]）
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*[[Collatz Conjecture]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[https://boinc.thesonntags.com/collatz/apps.php 这里]）
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*[[Einstein@Home]]（详见[https://einsteinathome.org/server_status.php 这里]）
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*[[Gerasim@Home]]（最近约30分钟无包，支持平台：Windows 32位/64位，详见[http://gerasim.boinc.ru/users/viewApps.aspx 这里]）
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
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*[[Hydrogen@Home]]（测试中）
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*[[GPUGRID]](详见[http://www.gpugrid.net/server_status.php 这里])
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*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点运算支持）
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*[[IBERCIVIS]](暂无支持GPU的子项目，详见[http://registro.ibercivis.es/apps.php 这里])
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*[[Moo! Wrapper]]
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*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点，对应[[Wikipedia:zh:CUDA|CUDA]] 1.3+，支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/apps.php 这里]）
−
*[[PrimeGrid]]（仅限 AP26 Search 子项目和Proth Prime Search (Sieve)子项目）
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*[[Moo! Wrapper]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS 10.4或更新，详见[http://moowrap.net/apps.php 这里]）
−
*[[SETI@home]]（需要[http://www.equn.com/wiki/SETI%40home:优化程序 第三方优化程序]支持 ATi GPU 运算）
+
*[[PrimeGrid]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.4或更新，详见[http://www.primegrid.com/apps.php 这里]）
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]
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*[[SETI@home]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/apps.php 这里]）
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/apps.php 这里]）
  
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===NVIDIA显卡===
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===AMD 显卡===
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*[[Collatz Conjecture]]
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另参见：[[:分类:支持 AMD 显卡计算的项目]]
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*[[DistrRTgen]]
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*[[Albert@Home]]（最近7日无包，详见[http://albert.phys.uwm.edu/server_status.php 这里]）
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*[[Einstein@Home]]
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*[[Collatz Conjecture]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[https://boinc.thesonntags.com/collatz/apps.php 这里]）
 +
*[[Einstein@Home]]（详见[https://einsteinathome.org/server_status.php 这里]）
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*[[Gerasim@Home]]（最近约30分钟无包，支持平台：Windows 32位/64位，详见[http://gerasim.boinc.ru/users/viewApps.aspx 这里]）
 +
*[[GPUGRID]](暂无支持AMD GPU的子项目，详见[http://www.gpugrid.net/server_status.php 这里])
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
 
*[[Folding@home]]（非BOINC平台）
−
*[[GPUGRID]]
+
*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点，支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/apps.php 这里]）
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*[[Hydrogen@Home]]
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*[[Moo! Wrapper]]（支持平台：Windows 32位、Linux 32位/64位，详见[http://moowrap.net/apps.php 这里]）
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*[[MilkyWay@home]]（需要双精度浮点运算支持）
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*[[PrimeGrid]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[http://www.primegrid.com/apps.php 这里]）
−
*[[PrimeGrid]]（仅限Sieve子项目类支持）
+
*[[SETI@home]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/apps.php 这里]）
−
*[[SETI@home]]
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/apps.php 这里]）
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]
+
*[[Universe@Home]]（最近，详见[http://universeathome.pl/universe/server_status.php 这里]）
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 +
===Intel 显卡===
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另参见：[[:分类:支持 Intel 显卡计算的项目]]
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该分类下项目大多需要OpenCL1.2支持，请进入[[#软件需求]]段落手动下载新版OpenCL驱动代替Windows自动升级驱动。
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*[[Albert@Home]]（暂无支持Intel GPU的子项目，详见[http://albert.phys.uwm.edu/server_status.php 这里]）
 +
*[[Collatz Conjecture]]（支持平台：Windows 32位/64位、Linux 32位/64位、Mac OS 10.5或更新 64位，详见[https://boinc.thesonntags.com/collatz/apps.php 这里]）
 +
*[[Einstein@Home]]（详见[https://einsteinathome.org/server_status.php 这里]）
 +
*[[Gerasim@Home]]（最近约30分钟无包，支持平台：Windows 32位/64位，详见[http://gerasim.boinc.ru/users/viewApps.aspx 这里]）
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*[[SETI@home]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/apps.php 这里]）
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*[[SETI@home/AstroPulse Beta]]（支持平台：Windows 32位、Linux 64位、Mac OS X或更新 64位，详见[http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/apps.php 这里]）
 +
 
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===潜在的支持GPU加速的项目===
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*[[SZTAKI Desktop Grid]]
 
*[[The Lattice Project]]
 
*[[The Lattice Project]]
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*[[World Community Grid]]
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==参阅==
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*[[Wikipedia:zh:CUDA|CUDA]]
 +
*[[Wikipedia:zh:OpenCL|OpenCL]]
 +
*[[Wikipedia:zh:GPGPU|GPGPU]]

2016年11月18日 (五) 17:10的最新版本

GPU 计算，或称显卡计算，是指使用计算机的图形处理器（Graphic Processing Unit，简称 GPU）处理计算工作的计算方式。与之对应的是使用计算机中央处理器（即CPU）的 CPU 计算。

与 CPU 计算的比较

较之计算机的中央处理器（即CPU），GPU 在科学计算方面拥有如下优势：

  • GPU 由大量的运算单元（核心）组成，并行计算能力远高于 CPU。
  • 通常 GPU 拥有较普通内存位宽更大、频率更高的专用内存，即显存，适合处理大规模数据。

综上，GPU 适合进行大量同类型数据的密集运算，如密码破译。

对于适合 GPU 处理的任务，GPU计算会比CPU计算快2至10倍之多。同时，在分布式计算项目中，GPU 任务的得分效率也比往往 CPU 任务高出很多。

系统需求

硬件需求

小贴士： 总而言之，显卡需要CUDA或OpenCL支持，你可以使用GPU-Z查看显卡是否具备此功能，这是最简易的方法。
  • NVIDIA 显卡需要 CUDA 计算支持，支持的型号详见此页。
  • AMD 显卡需要拥有 AMD R600、AMD R700 或更新的 GPU 核心型号。R600核心的显卡有：ATI Radeon HD2400、HD2600、HD2900、HD3800；R700核心的显卡有：HD4350到HD4890。参见：支持Stream技术的产品，支持OpenCL技术的产品。
  • AMD APU 核心显卡中，Brazos、Kabini、Lynx 平台，适用于平板电脑的 Llano、Trinity 和 Richland 平台，以及适用于桌面和笔记本电脑的 Llano、Trinity 和 Richland APU 都支持 GPU 计算。
  • Intel 显卡需要 OpenCL 支持，Ivy Bridge 和 Haswell 架构的 CPU 集成的 GPU 均支持该特性。（OpenCL组件安装包）
  • 不同项目对 GPU 配置还会有特殊要求（如显存、双精度支持等）。显卡推荐拥有至少 256MB 板载显存，如果低于这个数，可能只有考虑一下 Collatz Conjecture 了。

软件需求

警告： 新版本的Windows XP ATI/AMD显卡驱动不再兼容OpenCL计算，请考虑升级到Windows7或者使用旧版本（可能效率略低）。
  • 操作系统中需装相应的支持 GPU 计算的驱动程序。
  • 使用项目方提供的 GPU 计算专用的客户端 / 优化计算程序。
  • 计算程序有权限访问GPU资源。

以下是各类显卡的驱动下载方式：

注意事项

权限问题

Windows 下，由于权限控制机制，以独立用户身份运行的 BOINC 无法正常检测 GPU。安装 BOINC 客户端时，请不要选择 “Protected access execution mode”（默认即不选）。

Linux 下，需要将运行客户端的用户加入适当的用户组（通常是 video），以保证客户端拥有足够的权限使用 GPU 资源。

资源占用

GPU 计算可能导致计算机图形界面响应非常缓慢。越是低端的显卡，这种效应越发明显。默认情况下，BOINC 仅在计算机闲置时使用GPU计算。如果你的显卡足够快，可以在参数设置中更改相应设置。

对于多显卡用户，可以禁用负责显示的显卡（通常是集成显卡或核心显卡），以避免影响系统正常使用。

性能考量

GPU计算一般需要一些CPU资源进行命令。为了最大化GPU的利用程度，你可以手动提高GPU计算进程优先级以使其获得充足的CPU资源，也可以干脆留出一个CPU线程。

在一些对 CPU 的总功率有限制的双显卡笔记本电脑上，你可能会发现使用 Intel 核芯显卡进行计算反而不是个好主意——使用显卡进行计算消耗的功率也被计入 CPU 的功率，于是电源管理可能使 CPU 本身的睿频变少，导致独立显卡无法完全发挥。

你还可以考虑适当地进行超频。

支持GPU计算的项目

注意： 本表所列项目为现时提供GPU任务之项目。由于更新问题，可能与实际情况有所出入。请参考具体项目的官方说明。
  • 本表只说明该项目有GPU计算支持，但并不保证适用于您的操作系统，详细的还请参见项目的计算程序列表。

NVIDIA显卡

另参见：分类:支持 NVIDIA 显卡计算的项目

AMD 显卡

另参见：分类:支持 AMD 显卡计算的项目

Intel 显卡

另参见：分类:支持 Intel 显卡计算的项目 该分类下项目大多需要OpenCL1.2支持，请进入#软件需求段落手动下载新版OpenCL驱动代替Windows自动升级驱动。

潜在的支持GPU加速的项目

参阅

取自“http://www.equn.com/w/index.php?title=GPU_计算&oldid=8793”