Autor: Alessandro de Oliveira Faria (A.K.A. CABELO) <alessandrofaria at netitec.com.br > | |
Introdução
Na revista Linux Magazine deste mês (exemplar número 61, dezembro/2009)
publiquei um artigo sobre visão computacional onde menciono a sua aplicabilidade em projetos de realidade aumentada, robótica e biometria que utilizam reconhecimento de padrões e processamento de imagens em tempo real. Aplicar processos de visão computacional em fluxos de vídeo ao Vale a pena mencionar que, na teoria, quanto mais núcleos tem Assim entendemos a aquisição pela Petrobras Baseada na maravilhosa tecnologia NVIDIA CUDA™, NVIDIA CUDA é uma arquitetura de computação paralela de A expectativa da Petrobras é de que a performance das GPUs No passado ficava muito clara esta diferença entres os chips, Sendo mais objetivo, uma GeForce 9600 GT apresenta O CUDA permite utilizar recursos das placas NVIDIA utilizando O processamento paralelo da GPU permite executar-se mais ações Os especialistas no segmento, dizem que, para o futuro, os ![]()
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Download e instalação
O download dos arquivos necessários para trabalhar com a tecnologia CUDA deverá ser obtido no endereço:
O arquivo cudatoolkit_2.3_linux_64_suse11.1.run contém as ferramentos de desenvolvimento (compilador entre outros). Já o arquivo cudasdk_2.3_linux.run,
ATENÇÃO: Ressalto que este documento parte do princípio Para instalar o pacote CUDA Toolkit, execute o arquivo cudatoolkit_2.3_linux_64_suse11.1.run: # sh cudatoolkit_2.3_linux_64_suse11.1.run "man/man3/cudaBindTexture.3" -> "/usr/local/cuda/man/man3/cudaBindTexture.3" ======================================== * Please make sure your PATH includes /usr/local/cuda/bin * Please read the release notes in /usr/local/cuda/doc/ * To uninstall CUDA, delete /usr/local/cuda Insira a linha a seguir no arquivo /etc/ld.so.conf ou acrescente na variável de ambiente LD_LIBRARY_PATH:
/usr/local/cuda/lib64
Devemos também incluir a pasta bin na variável PATH: # export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin Repita o procedimento para instalar o pacote CUDA SDK, executando o arquivo cudasdk_2.3_linux.run: $ sh cudasdk_2.3_linux.run ATENÇÃO: Para os compiladores gcc 4.3 ou superiores, antes de $ vi ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common/common.mk E modificar a linha 126:
NVCCFLAGS += –compiler-options -fno-strict-aliasing –compiler-options -fno-inline
Para compilar os exemplos, basta executar os comandos a seguir: $ cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C Teste os exemplos: $ cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/bin/linux/release $ ./deviceQuery CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) Algumas imagens de programas exemplos utilizando a tecnologia CUBA: Para usar a força (ler os fontes), basta ler os exemplos na pasta ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/src.
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http://www.vivaolinux.com.br/artigo/CUDA-Programe-a-sua-NVIDIA |