Использование gpu вместо cpu. Вычисления на GPU

Одной из наиболее скрытых функций, в недавнем обновлении Windows 10, является возможность проверить, какие приложения используют ваш графический процессор (GPU). Если вы когда-либо открывали диспетчер задач, то наверняка смотрели на использование вашего ЦП, чтобы узнать, какие приложения наиболее грузят ЦП. В последних обновлениях добавлена ​​аналогичная функция, но для графических процессоров GPU. Это помогает понять, насколько интенсивным является ваше программное обеспечение и игры на вашем графическом процессоре, не загружая программное обеспечение сторонних разработчиков. Есть и еще одна интересная функция, которая помогает разгрузить ваш ЦП на GPU. Рекомендую почитать, как выбрать .

Почему у меня нет GPU в диспетчере задач?

К сожалению, не все видеокарты смогут предоставить системе Windows статистику, необходимую для чтения графического процессора. Чтобы убедиться, вы можете быстро использовать инструмент диагностики DirectX для проверки этой технологии.

1. Нажмите "Пуск " и в поиске напишите dxdiag для запуска средства диагностики DirectX.
2. Перейдите во вкладку "Экран", справа в графе "драйверы " у вас должна быть модель WDDM больше 2.0 версии для использования GPU графы в диспетчере задач.

Включить графу GPU в диспетчере задач

Чтобы увидеть использование графического процессора для каждого приложения, вам нужно открыть диспетчер задач.

• Нажмите сочетание кнопок Ctrl + Shift + Esc , чтобы открыть диспетчер задач.
• Нажмите правой кнопкой мыши в диспетчере задач на поле пустое "Имя" и отметьте из выпадающего меню GPU. Вы также можете отметить Ядро графического процессора , чтобы видеть, какие программы используют его.
• Теперь в диспетчере задач, справа видна графа GPU и ядро графического процессора.

Просмотр общей производительности графического процессора

Вы можете отслеживать общее использование GPU, чтобы следить за ним при больших нагрузках и анализировать. В этом случае вы можете увидеть все, что вам нужно, на вкладке "Производительность ", выбрав графический процессор.

Каждый элемент графического процессора разбивается на отдельные графики, чтобы дать вам еще больше информации о том, как используется ваш GPU. Если вы хотите изменить отображаемые графики, вы можете щелкнуть маленькую стрелку рядом с названием каждой задачи. На этом экране также отображается версия вашего драйвера и дата, что является хорошей альтернативой использованию DXDiag или диспетчера устройств.

Ядер много не бывает…

Современные GPU – это монструозные шустрые бестии, способные пережевывать гигабайты данных. Однако человек хитер и, как бы не росли вычислительные мощности, придумывает задачи все сложнее и сложнее, так что приходит момент когда с грустью приходиться констатировать – нужна оптимизацию 🙁

В данной статье описаны основные понятия, для того чтобы было легче ориентироваться в теории gpu-оптимизации и базовые правила, для того чтобы к этим понятиям, приходилось обращаться по-реже.

Причины по которой GPU эффективны для работы с большими объемами данных, требующих обработки:

• у них большие возможности по параллельному исполнению задач (много-много процессоров)
• высокая пропускная способность у памяти

Пропускная способность памяти (memory bandwidth) – это сколько информации – бит или гигабайт – может может быть передано за единицу времени секунду или процессорный такт.

Одна из задач оптимизации – задействовать по максимуму пропускную способность – увеличить показатели throughput (в идеале она должна быть равна memory bandwidth).

Для улучшения использования пропускной способности:

• увеличить объем информации – использовать пропускной канал на полную (например каждый поток работает с флоат4)
• уменьшать латентность – задержку между операциями

Задержка (latency) – промежуток времени между моментами, когда контролер запросил конкретную ячейку памяти и тем моментом, когда данные стали доступны процессору для выполнения инструкций. На саму задержку мы никак повлиять не можем – эти ограничения присутствуют на аппаратном уровне. Именно за счет этой задержки процессор может одновременно обслуживать несколько потоков – пока поток А запросил выделить ему памяти, поток Б может что-то посчитать, а поток С ждать пока к нему придут запрошенные данные.

Как снизить задержку (latency) если используется синхронизация:

• уменьшить число потоков в блоке
• увеличить число групп-блоков

Использование ресурсов GPU на полную – GPU Occupancy

В высоколобых разговорах об оптимизации часто мелькает термин – gpu occupancy или kernel occupancy – он отражает эффективность использования ресурсов-мощностей видеокарты. Отдельно отмечу – если вы даже и используете все ресурсы – это отнюдь не значит что вы используете их правильно.

Вычислительные мощности GPU – это сотни процессоров жадных до вычислений, при создании программы – ядра (kernel) – на плечи программиста ложиться бремя распределения нагрузки на них. Ошибка может привести к тому, что большая часть этих драгоценных ресурсов может бесцельно простаивать. Сейчас я объясню почему. Начать придется издалека.

Напомню, что варп (warp в терминологии NVidia, wavefront – в терминологии AMD) – набор потоков которые одновременно выполняют одну и туже функцию-кернел на процессоре. Потоки, объединенные программистом в блоки разбиваются на варпы планировщиком потоков (отдельно для каждого мультипроцессора) – пока один варп работает, второй ждет обработки запросов к памяти и т.д. Если какие-то из потоков варпа все еще выполняют вычисления, а другие уже сделали все что могли – имеет место быть неэффективное использование вычислительного ресурса – в народе именуемое простаивание мощностей.

Каждая точка синхронизации, каждое ветвление логики может породить такую ситуацию простоя. Максимальная дивергенция (ветвление логики исполнения) зависит от размера варпа. Для GPU от NVidia – это 32, для AMD – 64.

Для того чтобы снизить простой мультипроцессора во время выполнения варпа:

• минимизировать время ожидания барьеров
• минимизировать расхождение логики выполнения в функции-кернеле

Для эффективного решения данной задачи имеет смысл разобраться – как же происходит формирование варпов (для случая с несколькими размерностями). На самом деле порядок простой – в первую очередь по X, потом по Y и, в последнюю очередь, Z.

ядро запускается с блоками размерностью 64×16, потоки разбиваются по варпам в порядке X, Y, Z – т.е. первые 64 элемента разбиваются на два варпа, потом вторые и т.д.

Ядро запускается с блоками размерностью 16×64. В первый варп добавляются первые и вторые 16 элементов, во второй варп – третьи и четвертые и т.д.

Как снижать дивергенцию (помните – ветвление – не всегда причина критичной потери производительности)

• когда у смежных потоков разные пути исполнения – много условий и переходов по ним – искать пути ре-структуризации
• искать не сбалансированную загрузку потоков и решительно ее удалять (это когда у нас мало того что есть условия, дак еще из-за этих условиях первый поток всегда что-то вычисляет, а пятый в это условие не попадает и простаивает)

Как использовать ресурсы GPU по максимуму

Ресурсы GPU, к сожалению, тоже имеют свои ограничения. И, строго говоря, перед запуском функции-кернела имеет смысл определить лимиты и при распределении нагрузки эти лимиты учесть. Почему это важно?

У видеокарт есть ограничения на общее число потоков, которое может выполнять один мультипроцессор, максимальное число потоков в одном блоке, максимальное число варпов на одном процессоре, ограничения на различные виды памяти и т.п. Всю эту информацию можно запросить как программно, через соответствующее API так и предварительно с помощью утилит из SDK. (Модули deviceQuery для устройств NVidia, CLInfo – для видеокарт AMD).

Общая практика:

• число блоков/рабочих групп потоков должно быть кратно количеству потоковых процессоров
• размер блока/рабочей группы должен быть кратен размеру варпа

При этом следует учитывать что абсолютный минимум – 3-4 варпа/вейфронта крутятся одновременно на каждом процессоре, мудрые гайды советуют исходить из соображения – не меньше семи вейфронатов. При этом – не забывать ограничения по железу!

В голове все эти детали держать быстро надоедает, потому для расчет gpu-occupancy NVidia предложила неожиданный инструмент – эксельный(!) калькулятор набитый макросами. Туда можно ввести информацию по максимальному числу потоков для SM, число регистров и размер общей (shared) памяти доступных на потоковом процессоре, и используемые параметры запуска функций – а он выдает в процентах эффективность использования ресурсов (и вы рвете на голове волосы осознавая что чтобы задействовать все ядра вам не хватает регистров).

информация по использованию:
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/#calculating-occupancy

GPU и операции с памятью

Видеокарты оптимизированы для 128-битных операций с памятью. Т.е. в идеале – каждая манипуляция с памятью, в идеале, должна изменять за раз 4 четырех-байтных значения. Основная неприятность для программиста заключается в том, что современные компиляторы для GPU не умеют оптимизировать такие вещи. Это приходится делать прямо в коде функции и, в среднем, приносит доли-процента по приросту производительности. Гораздо большее влияние на производительность имеет частота запросов к памяти.

Проблема обстоит в следующем – каждый запрос возвращает в ответ кусочек данных размером кратный 128 битам. А каждый поток использует лишь четверть его (в случае обычной четырех-байтовой переменной). Когда смежные потоки одновременно работают с данными расположенными последовательно в ячейках памяти – это снижает общее число обращений к памяти. Называется это явление – объединенные операции чтения и записи (coalesced access – good! both read and write ) – и при верной организации кода (strided access to contiguous chunk of memory – bad! ) может ощутимо улучшить производительность. При организации своего ядра – помните – смежный доступ – в пределах элементов одной строки памяти, работа с элементами столбца – это уже не так эффективно. Хотите больше деталей? мне понравилась вот эта pdf – или гуглите на предмет “memory coalescing techniques “.

Лидирующие позиции в номинации “узкое место” занимает другая операция с памятью – копирование данных из памяти хоста в гпу . Копирование происходит не абы как, а из специально выделенной драйвером и системой области памяти: при запросе на копирование данных – система сначала копирует туда эти данные, а уже потом заливает их в GPU. Скорость транспортировки данных ограничена пропускной способностью шины PCI Express xN (где N число линий передачи данных) через которые современные видеокарты общаются с хостом.

Однако, лишнее копирование медленной памяти на хосте – это порою неоправданные издержки. Выход – использовать так называемую pinned memory – специальным образом помеченную область памяти, так что операционная система не имеет возможности выполнять с ней какие либо операции (например – выгрузить в свап/переместить по своему усмотрению и т.п.). Передача данных с хоста на видеокарту осуществляется без участия операционной системы – асинхронно, через DMA (direct memory access).

И, на последок, еще немного про память. Разделяемая память на мультипроцессоре обычно организована в виде банков памяти содержащих 32 битные слова – данные. Число банков по доброй традиции варьируется от одного поколения GPU к другому – 16/32 Если каждый поток обращается за данными в отдельный банк – все хорошо. Иначе получается несколько запросов на чтение/запись к одному банку и мы получаем – конфликт (shared memory bank conflict ). Такие конфликтные обращения сериализуются и соответственно выполняются последовательно, а не параллельно. Если к одному банку обращаются все потоки – используется “широковещательный” ответ (broadcast ) и конфликта нет. Существует несколько способов эффективно бороться с конфликтами доступа, мне понравилось описание основных методик по избавлению от конфликтов доступа к банкам памяти – .

Как сделать математические операции еще быстрее? Помнить что:

• вычисления двойной точности – это высокая нагрузка операции с fp64 >> fp32
• константы вида 3.13 в коде, по умолчанию, интерпретируется как fp64 если явно не указывать 3.14f
• для оптимизации математики не лишним будет справиться в гайдах – а нет ли каких флажков у компилятора
• производители включают в свои SDK функции, которые используют особенности устройств для достижения производительности (часто – в ущерб переносимости)

Для разработчиков CUDA имеет смысл обратить пристальное внимание на концепцию cuda stream, позволяющих запускать сразу несколько функций-ядер на одному устройстве или совмещать асинхронное копирование данных с хоста на устройство во время выполнения функций. OpenCL, пока, такого функционала не предоставляет 🙁

Утиль для профилирования:

NVifia Visual Profiler – интересная утилитка, анализирует ядра как CUDA так и OpenCL.

P. S. В качестве более пространного руководства по оптимизации, могу порекомендовать гуглить всевозможные best practices guide для OpenCL и CUDA.

• ,

Какая программа нужна для майнинга криптовалюты? Что учитывать при выборе оборудования для майнинга? Как майнить биткоины и эфириум с помощью видеокарты на компьютере?

Оказывается, мощные видеокарты нужны не только фанатам зрелищных компьютерных игр. Тысячи пользователей по всему миру используют графические адаптеры для заработка криптовалюты! Из нескольких карт с мощными процессорами майнеры создают фермы – вычислительные центры, которые добывают цифровые деньги практически из воздуха!

С вами Денис Кудерин – эксперт журнала «ХитёрБобёр» по вопросам финансов и их грамотного умножения. Я расскажу, что собой представляет майнинг на видеокарте в 17-18 годах, как правильно выбрать устройство для заработка криптовалюты, и почему добывать биткоины на видеокартах уже не выгодно.

Вы узнаете также, где купить самую производительную и мощную видеокарту для профессионального майнинга, и получите экспертные советы по повышению эффективности своей майнинг-фермы.

1. Майнинг на видеокарте – легкие деньги или неоправданные расходы

Хорошая видеокарта – не просто адаптер цифровых сигналов, но и мощный процессор, способный решать сложнейшие вычислительные задачи. И в том числе – вычислять хеш-код для цепочки блоков (блокчейна) . Это делает графические платы идеальным инструментом для майнинга – добычи криптовалюты.

Вопрос: Почему именно процессор видеокарты? Ведь в любом компьютере есть центральный процессор? Разве не логично проводить вычисления с его помощью?

Ответ: П роцессор CPU тоже умеет вычислять блокчейны, но делает это в сотни раз медленнее, чем процессор видеокарты (GPU). И не потому, что один лучше, другой хуже. Просто принцип работы у них разный. А если совместить несколько видеокарт, мощность такого вычислительного центра повысится ещё в несколько раз.

Для тех, кто понятия не имеет о том, как добываются цифровые деньги, небольшой ликбез. Майнинг – основной, а иногда и единственный способ производства криптовалюты .

Поскольку эти деньги никто не чеканит и не печатает, и они представляют собой не материальную субстанцию, а цифровой код, кто-то должен этот код вычислять. Этим и занимаются майнеры, а точнее, их компьютеры.

Помимо вычислений кода, майнинг выполняет ещё несколько важнейших задач:

• поддержка децентрализации системы: отсутствие привязанности к серверам – основа блокчейна;
• подтверждение транзакций – без майнинга операции не смогут войти в новый блок;
• формирование новых блоков системы – и занесение их в единый для всех компьютеров реестр.

Сразу хочу охладить пыл начинающих добытчиков: процесс майнинга с каждым годом становится всё труднее. К примеру, с помощью видеокарты уже давно нерентабелен.

Битки с помощью GPU добывают сейчас только упёртые любители, поскольку на смену видеокартам пришли специализированные процессоры ASIC . Эти чипы потребляют меньше электроэнергии и более эффективны в плане вычислений. Всем хороши, но стоят порядка 130-150 тысяч рублей .

Мощная модель Antminer S9

К счастью для майнеров, биткоин – не единственная на планете криптовалюта, а одна из сотен. Другие цифровые деньги – эфириумы, Zcash, Expanse , догкоины и т.д. по-прежнему выгодно добывать с помощью видеокарт. Вознаграждение стабильное, а оборудование окупается примерно через 6-12 месяцев.

Но есть ещё одна проблема – дефицит мощных видеокарт . Ажиотаж вокруг криптовалюты привел к удорожанию этих устройств. Купить новую, пригодную для майнинга, видеокарту в России не так-то просто.

Начинающим майнерам приходится заказывать видеоадаптеры в интернет-магазинах (в том числе зарубежных) или приобретать подержанный товар. Последнее, кстати, делать не советую: оборудование для майнинга устаревает и изнашивается с фантастической скоростью .

На Авито даже продают целые фермы для добычи криптовалюты.

Причин много: одни майнеры уже «наигрались» в добычу цифровых денег и решили заняться более прибыльными операциями с криптовалютой (в частности, биржевой торговлей), другие поняли, что конкурировать с мощными китайскими кластерами, работающими на базе электростанций, им не под силу. Третьи переключились с видеокарт на «асики».

Однако ниша пока ещё приносит определенную прибыль, и если заняться с помощью видеокарты прямо сейчас, вы ещё успеете вскочить на подножку уходящего в будущее поезда.

Другое дело, что игроков на этом поле становится всё больше. Причем суммарное количество цифровых монет от этого не увеличивается. Наоборот, награда становится меньше.

Так, шесть лет назад награда за один блокчейн сети биткоин равнялась 50 монетам , сейчас это лишь 12,5 БТК . Сложность вычислений при этом увеличилась в 10 тысяч раз. Правда, и стоимость самого биткоина выросла за это время многократно.

2. Как майнить криптовалюту с помощью видеокарты – пошаговая инструкция

Есть два варианта майнинга – сольный и в составе пула. Одиночной добычей заниматься сложно – нужно иметь огромное количество хешрейта (единиц мощности), чтобы начатые вычисления имели вероятность успешного закрытия.

99% всех майнеров работает в пулах (англ. pool – бассейн) – сообществах, занятых распределением вычислительных задач. Совместный майнинг нивелирует фактор случайности и гарантирует стабильную прибыль.

Один мой знакомый майнер высказался так по этому поводу: я занимаюсь майнингом уже 3 года, за это время не общался ни с кем, кто бы добывал в одиночку.

Такие старатели похожи на золотоискателей 19 века. Можно искать годами свой самородок (в нашем случае – биткоин) и так и не найти. То есть блокчейн так и не будет закрыт, а значит никакой награды вы не получите.

Чуть больше шансов у «одиноких охотников» за эфирами и некоторыми другими крипто-монетами.

Из-за своеобразного алгоритма шифрования ETH не добывают с помощью специальных процессоров (их ещё не придумали). Используют для этого исключительно видеокарты. За счёт эфириумов и других альткоинов ещё держатся многочисленные фермеры современности.

Одной видеокарты для создания полноценной фермы будет недостаточно: 4 штуки – «прожиточный минимум» для майнера , рассчитывающего на стабильную прибыль. Не менее важна мощная система охлаждения видеоадаптеров. И не упускайте из виду и такую статью расходов, как плата за электроэнергию.

Пошаговая инструкция обезопасит от ошибок и ускорит настройку процесса.

Шаг 1. Выбираем пул

Крупнейшие в мире криптовалютные пулы дислоцируются на территории КНР, а также в Исландии и в США. Формально эти сообщества не имеют государственной принадлежности, но русскоязычные сайты пулов – редкость в интернете.

Поскольку добывать на видеокарте вам придётся скорее всего эфириум, то и выбирать нужно будет сообщество, занятое вычислением этой валюты. Хотя Etherium – относительно молодой альткоин, пулов для его майнинга существует множество . От выбора сообщества во многом зависит размер вашего дохода и его стабильность.

Выбираем пул по следующим критериям:

• производительность;
• время работы;
• известность в среде добытчиков криптовалюты;
• наличие положительных отзывов на независимых форумах;
• удобство вывода денег;
• размер комиссии;
• принцип начисления прибыли.

На рынке криптовалют изменения происходят ежедневно. Это касается и скачков курса, и появления новых цифровых денег – форков биткоина. Случаются и глобальные перемены.

Так, недавно стало известно, что эфир в ближайшем будущем переходит на принципиально иную систему распределения прибыли. В двух словах – доход в сети Etherium будут иметь майнеры, у которых есть «много кэцэ», то есть монет, а начинающим добытчикам останется либо прикрыть лавочку, либо переключиться на другие деньги.

Но такие «мелочи» энтузиастов никогда не останавливали. Тем более, есть программка под названием Profitable Pool. Она автоматически отслеживает самые выгодные для добычи альткоины на текущий момент. Есть и сервис поиска самих пулов, а также их рейтинги в реальном времени.

Шаг 2. Устанавливаем и настраиваем программу

Зарегистрировавшись на сайте пула, нужно скачать специальную программу-майнер – не вычислять же код вручную с помощью калькулятора. Таких программ тоже достаточно. Для биткоина это – 50 miner или CGMiner , для эфира – Ethminer .

Настройка требует внимательности и определённых навыков. К примеру, нужно знать, что такое скрипты, и уметь вписывать их в командную строку вашего компьютера. Технические моменты я советую уточнять у практикующих майнеров, поскольку у каждой программы свои нюансы установки и настройки.

Шаг 3. Регистрируем кошелек

Если у вас ещё нет биткоин-кошелька или эфириум-хранилища, нужно их обязательно зарегистрировать. Кошельки скачиваем с официальных сайтов.

Иногда помощь в этом деле оказывают сами пулы, но не безвозмездно.

Шаг 4. Запускаем майнинг и следим за статистикой

Осталось только запустить процесс и ждать первых поступлений. Обязательно скачайте вспомогательную программу, которая будет отслеживать состояние основных узлов вашего компьютера – загруженность, перегрев и т.д.

Шаг 5. Выводим криптовалюту

Компьютеры работают круглосуточно и автоматически, вычисляя код . Вам остаётся только следить, чтобы карты или другие системы не вышли из строя. Криптовалюта потечёт в ваш кошелёк со скоростью, прямо пропорциональной количеству хешрейта.

Как переводить цифровую валюту в фиатную? Вопрос, достойный отдельной статьи. Если коротко, то самый быстрый способ – обменные пункты. Они берут себе проценты за услуги, и ваша задача – найти наиболее выгодный курс с минимальной комиссией. Сделать это поможет профессиональный сервис сравнения обменников.

– лучший в Рунете ресурс такого плана. Этот мониторинг сравнивает показатели более 300 обменных пунктов и находит лучшие котировки по интересующим вас валютным парам. Более того, сервис указывает резервы криптовалюты в кассе. В списках мониторинга – только проверенные и надёжные обменные сервисы.

3. На что обращать внимание при выборе видеокарты для майнинга

Выбирать видеокарту нужно с умом. Первая попавшаяся или та, которая уже стоит на вашем компьютере, тоже будет майнить, но этой мощности даже для эфиров будет ничтожно мало .

Основные показатели следующие: производительность (мощность), энергопотребление, охлаждение, перспективы разгона.

1) Мощность

Тут всё просто – чем выше производительность процессора, тем лучше для вычисления хеш-кода. Отличные показатели обеспечивают карты с объёмом памяти более 2 ГБ. И выбирайте устройства с 256-разрядной шиной. 128-разрядные для этого дела не годятся.

2) Энергопотребление

Мощность, это, конечно, здорово – высокий хешрейт и всё такое. Но не забывайте о показателях энергопотребления. Некоторые производительные фермы «съедают» столько электричества, что затраты едва окупаются либо не окупаются вообще.

3) Охлаждение

Стандартная состоит из 4-16 карт. Она производит избыточное количество тепла, губительное для железа и нежелательное для самого фермера. В однокомнатной квартире без кондиционера жить и работать будет, мягко говоря, некомфортно.

Качественное охлаждение процессора - непременное условие успешного майнинга

Поэтому при выборе двух карт с одинаковой производительностью отдавайте предпочтение той, у которой меньше показатель тепловой мощности (TDP ) . Наилучшие параметры охлаждения демонстрируют карты Radeon. Эти же устройства дольше всех остальных карт работают в активном режиме без износа.

Дополнительные кулеры не только отведут лишнее тепло от процессоров, но и продлят срок их жизни.

4) Возможность разгона

Разгон – принудительное повышение рабочих показателей видеокарты. Возможность «разогнать карту» зависит от двух параметров – частоты графического процессора и частоты видеопамяти . Именно их вы и будете разгонять, если захотите повысить вычислительные мощности.

Какие видеокарты брать? Вам понадобятся устройства последнего поколения или по меньшей мере графические ускорители, выпущенные не раньше, чем 2-3 года назад. Майнеры используют карты AMD Radeon , Nvidia , Geforce GTX .

Взгляните на таблицу окупаемости видеокарт (данные актуальны на конец 2017 года):

4. Где купить видеокарту для майнинга – обзор ТОП-3 магазинов

Как я уже говорил, видеокарты с ростом популярности майнинга превратились в дефицитный товар. Чтобы купить нужное устройство, придётся потратить немало сил и времени.

Вам поможет наш обзор лучших точек онлайн-продаж.

1) TopComputer

Московский гипермаркет, специализирующийся на компьютерной и бытовой технике. Работает на рынке больше 14 лет, поставляет товары со всего мира почти по ценам производителей. Работает служба оперативной доставки, бесплатная для москвичей.

На момент написания статьи в продаже есть карты AMD , Nvidia (8 Gb) и другие разновидности, подходящие для майнинга.

2) Мybitcoinshop

Специализированный магазин, торгующий исключительно товарами для майнинга . Здесь вы найдёте всё для постройки домашней фермы – видеокарты нужной конфигурации, блоки питания, переходники и даже ASIC-майнеры (для майнеров нового поколения). Есть платная доставка и самовывоз со склада в Москве.

Компания неоднократно получала неофициальное звание лучшего в РФ магазина для майнеров. Оперативный сервис, доброжелательное отношение к клиентам, передовое оборудование – главные составляющие успеха.

3) Ship Shop America

Покупка и доставка товаров из США. Посредническая компания для тех, кому нужны действительно эксклюзивные и самые передовые товары для майнинга.

Прямой партнёр ведущего производителя видеокарт для игр и майнинга – Nvidia . Максимальный срок ожидания товара – 14 дней.

5. Как увеличить доход от майнинга на видеокарте – 3 полезных совета

Нетерпеливые читатели, желающие начать майнинг прямо сейчас и получать доходы уже с завтрашнего утра, непременно спросят – сколько зарабатывают майнеры ?

Заработки зависят от оборудования, курса криптовалюты, эффективности пула, мощности фермы, количества хешрейта и кучи других факторов. Одним удаётся получать ежемесячно до 70 000 в рублях , другие довольствуются 10 долларами в неделю. Это нестабильный и непредсказуемый бизнес.

Полезные советы помогут повысить доходы и оптимизировать расходы.

Будете майнить стремительно растущую в цене валюту, заработаете больше. Для примера – эфир сейчас стоит около 300 долларов , биткоин – больше 6000 . Но учитывать нужно не только текущую стоимость, но и темпы роста за неделю.

Совет 2. Используйте калькулятор майнинга для выбора оптимального оборудования

Калькулятор майнинга на сайте пула или на другом специализированном сервисе поможет выбрать оптимальную программу и даже видеокарту для майнинга.

Говоря о параллельных вычислениях на GPU мы должны помнить, в какое время мы живем, сегодняшний день это время когда все в мире ускоренно настолько, что мы с вами теряем счет времени, не замечая, как оно проноситься мимо. Всё, что мы делаем, связано с высокой точностью и скоростью обработки информации, в таких условиях нам непременно нужны инструменты для того, чтобы обработать всю информацию, которая у нас есть и преобразовать её в данные, к тому же говоря о таких задачах надо помнить, что данные задачи необходимы не только крупным организациям или мегакорпорациям, в решение таких задач сейчас нуждаются и рядовые пользователи, которые, которые решают свои жизненные задачи, связанные с высокими технологиями у себя дома на персональных компьютерах! Появление NVIDIA CUDA было не удивительным, а, скорее, обоснованным, потому, как в скором времени будет необходимо обрабатывать значительно более трудоёмкие задачи на ПК, чем ранее. Работа, которая ранее занимала очень много времени, теперь будет занимать считанные минуты, соответственно это повлияет на общую картину всего мира!

Что же такое вычисление на GPU

Вычисления на GPU — это использование GPU для вычисления технических, научных, бытовых задач. Вычисление на GPU заключает в себе использование CPU и GPU с разнородной выборкой между ними, а именно: последовательную часть программ берет на себя CPU , в то время как трудоёмкие вычислительные задачи остаются GPU . Благодаря этому происходит распараллеливание задач, которое приводит к ускорению обработки информации и уменьшает время выполнения работы, система становиться более производительной и может одновременно обрабатывать большее количество задач, чем ранее. Однако, чтобы добиться такого успеха одной лишь аппаратной поддержкой не обойтись, в данном случае необходима поддержка ещё и программного обеспечения, что бы приложение могло переносить наиболее трудоёмкие вычисления на GPU .

Что такое CUDA

CUDA — технология программирования на упрощённом языке Си алгоритмов, которые исполняються на графических процессорах ускорителей GeForce восьмого поколения и старше, а также соответствующих карт Quadro и Tesla от компании NVIDIA. CUDA позволяет включать в текст Си программы специальные функции. Эти функции пишутся на упрощённом языке программирования Си и выполняются на графическом процессоре. Первоначальная версия CUDA SDK была представлена 15 февраля 2007 года. Для успешной трансляции кода на этом языке, в состав CUDA SDK входит собственный Си-компилятор командной строки nvcc компании NVIDIA. Компилятор nvcc создан на основе открытого компилятора Open64 и предназначен для трансляции host-кода (главного, управляющего кода) и device-кода (аппаратного кода) (файлов с расширением .cu ) в объектные файлы, пригодные в процессе сборки конечной программы или библиотеки в любой среде программирования, например в Microsoft Visual Studio.

Возможности технологии

1. Стандартный язык C для параллельной разработки приложений на GPU .
2. Готовые библиотеки численного анализа для быстрого преобразования Фурье и базового пакета программ линейной алгебры.
3. Специальный драйвер CUDA для вычислений с быстрой передачей данных между GPU и CPU .
4. Возможность взаимодействия драйвера CUDA с графическими драйверами OpenGL и DirectX .
5. Поддержка операционных систем Linux 32/64-bit, Windows XP 32/64-bit и MacOS.

Преимущества технологии

1. Интерфейс программирования приложений CUDA (CUDA API) основан на стандартном языке программирования Си с некоторыми ограничениями. Это упрощает и сглаживает процеcс изучения архитектуры CUDA .
2. Разделяемая между потоками память (shared memory) размером в 16 Кб может быть использована под организованный пользователем кэш с более широкой полосой пропускания, чем при выборке из обычных текстур.
3. Более эффективные транзакции между памятью центрального процессора и видеопамятью.
4. Полная аппаратная поддержка целочисленных и побитовых операций.

Пример применения технологии

cRark

Самое трудоёмкое в этой программе — это настойка. Программа имеет консольный интерфейс, но благодаря инструкции, которая прилагается к самой программе, ей можно пользоваться. Далее приведена краткая инструкция по настройке программы. Мы проверим программу на работоспособность и сравним её с другой подобной программой, которая не использует NVIDIA CUDA , в данном случае это известная программа «Advanced Archive Password Recovery».

Из скаченного архива cRark нам нужно только три файла: crark.exe , crark-hp.exe и password.def . Сrark.exe — это консольная утилита вскрытия паролей RAR 3.0 без шифрованных файлов внутри архива (т.е. раскрывая архив мы видим названия, но не можем распаковать архив без пароля).

Сrark-hp.exe — это консольная утилита вскрытия паролей RAR 3.0 с шифрованием всего архива (т.е. раскрывая архив мы не видим ни названия, ни самих архивов и не можем распаковать архив без пароля).

Password.def - это любой переименованный текстовой файл с очень небольшим содержанием (к примеру: 1-я строка: ## 2-я строка: ?* , в этом случае вскрытие пароля будет происходить с использованием всех знаков). Password.def — это руководитель програмы cRark. В файле содержаться правила вскрытия пароля (или область знаков которую crark.exe будет использовать в своей работе). Подробнее о возможностях выбора этих знаков написано в текстовом файле полученном при вскрытии скачанного на сайте у автора программы cRark: russian.def .

Подготовка

Сразу скажу, что программа работает только если ваша видеокарта основана на GPU с поддержкой уровня ускорения CUDA 1.1. Так что серия видеокарт, основанных на чипе G80, таких как GeForce 8800 GTX , отпадает, так как они имеют аппаратную поддержку ускорения CUDA 1.0. Программа подбирает с помощью CUDA только пароли на архивы RAR версий 3.0+. Необходимо установить все программное обеспечение, связанное с CUDA , а именно:

• Драйверы NVIDIA , поддерживающие CUDA , начиная с 169.21
• NVIDIA CUDA SDK , начиная с версии 1.1
• NVIDIA CUDA Toolkit , начиная с версии 1.1

Создаём любую папку в любом месте (например на диске С:) и называем любым именем например «3.2». Помещаем туда файлы: crark.exe , crark-hp.exe и password.def и запароленный/зашифрованный архив RAR.

Далее, следует запустить консоль командной строки Windows и перейти в ней созданную папку. В Windows Vista и 7 следует вызвать меню «Пуск» и в поле поиска ввести «cmd.exe», в Windows XP из меню «Пуск» сначала следует вызвать диалог «Выполнить» и уже в нём вводить «cmd.exe». После открытия консоли следует ввести команду вида: cd C:\папка\ , cd C:\3.2 в данном случае.

Набираем в текстовом редакторе две строки (можно также сохранить текст как файл .bat в папке с cRark) для подбора пароля запароленного RAR-архива с незашифрованными файлами:

echo off;
cmd /K crark (название архива).rar

для подбора пароля запароленного и зашифрованного RAR-архива:

echo off;
cmd /K crark-hp (название архива).rar

Копируем 2 строки текстового файла в консоль и нажимаем Enter (или запускаем.bat файл).

Результаты

Процесс расшифровки показан на рисунке:

Скорость подбора на cRark с помощью CUDA составила 1625 паролей/секунду. За одну минуту тридцать шесть секунд был подобран пароль с 3-мя знаками: «q}$». Для сравнения: скорость перебора в Advanced Archive Password Recovery на моём двуядерном процессоре Athlon 3000+ равна максимум 50 паролей/секунду и перебор должен был бы длиться 5 часов. То есть подбор по bruteforce в cRark архива RAR с помощью видеокарты GeForce 9800 GTX+ происходит в 30 раз быстрее, чем на CPU .

Для тех, у кого процессор Intel, хорошая системная плата с высокой частотой системной шины (FSB 1600 МГц), показатель CPU rate и скорость перебора будут выше. А если у вас четырёхъядерный процессор и пара видеокарт уровня GeForce 280 GTX , то быстродействие перебора паролей ускоряется в разы. Подводя итоги примера надо сказать, что данная задача была решена с применением технологии CUDA всего за каких то 2 минуты вместо 5-ти часов что говорит о высоком потенциале возможностей для данной технологии!

Выводы

Рассмотрев сегодня технологию для параллельных вычислений CUDA мы наглядно увидели всю мощь и огромный потенциал для развития данной технологии на примере программы для восстановления пароля для RAR архивов. Надо сказать о перспективах данной технологии, данная технология непременно найдет место в жизни каждого человека, который решит ей воспользоваться, будь то научные задачи, или задачи, связанные с обработкой видео, или даже экономические задачи которые требуют быстрого точного расчета, всё это приведет к неизбежному повышению производительности труда, которое нельзя будет не заметить. На сегодняшний день в лексикон уже начинает входить словосочетание «домашний суперкомпьютер»; абсолютно очевидно, что для воплощения такого предмета в реальность в каждом доме уже есть инструмент под названием CUDA . Начиная с момента выхода карт, основанных на чипе G80 (2006 г.), выпущено огромное количество ускорителей на базе NVIDIA, поддерживающих технологию CUDA , которая способна воплотить мечты о суперкомпьютерах в каждом доме в реальность. Продвигая технологию CUDA , NVIDIA поднимает свой авторитет в глазах клиентов в виде предоставления дополнительных возможностей их оборудования, которое у многих уже куплено. Остается только лишь верить, что в скором времени CUDA будет развиваться очень быстро и даст пользователям в полной мере воспользоваться всеми возможностями параллельных вычислений на GPU .

Часто стал появляться вопрос: почему нет GPU ускорения в программе Adobe Media Encoder CC? А то что Adobe Media Encoder использует GPU ускорение, мы выяснили , а также отметили нюансы его использования . Также встречается утверждение: что в программе Adobe Media Encoder CC убрали поддержку GPU ускорения. Это ошибочное мнение и вытекает из того, что основная программа Adobe Premiere Pro CC теперь может работать без прописанной и рекомендованной видеокарты, а для включения GPU движка в Adobe Media Encoder CC, видеокарта должна быть обязательно прописана в документах: cuda_supported_cards или opencl_supported_cards. Если с чипсетами nVidia все понятно, просто берем имя чипсета и вписываем его в документ cuda_supported_cards. То при использовании видеокарт AMD прописывать надо не имя чипсета, а кодовое название ядра. Итак, давайте на практике проверим, как на ноутбуке ASUS N71JQ с дискретной графикой ATI Mobility Radeon HD 5730 включить GPU движок в Adobe Media Encoder CC. Технические данные графического адаптера ATI Mobility Radeon HD 5730 показываемые утилитой GPU-Z:

Запускаем программу Adobe Premiere Pro CC и включаем движок: Mercury Playback Engine GPU Acceleration (OpenCL).

Три DSLR видео на таймлайне, друг над другом, два из них, создают эффект картинка в картинке.

Ctrl+M, выбираем пресет Mpeg2-DVD, убираем черные полосы по бокам с помощью опции Scale To Fill. Включаем также повышеное качество для тестов без GPU: MRQ (Use Maximum Render Quality). Нажимаем на кнопку: Export. Загрузка процессора до 20% и оперативной памяти 2.56 Гбайт.

Загрузка GPU чипсета ATI Mobility Radeon HD 5730 составляет 97% и 352Мб бортовой видеопамяти. Ноутбук тестировался при работе от аккумулятора, поэтому графическое ядро / память работают на пониженных частотах: 375 / 810 МГц.

Итоговое время просчета: 1 минута и 55 секунд (вкл/откл. MRQ при использовании GPU движка, не влияет на итогове время просчета).
При установленной галке Use Maximum Render Quality теперь нажимаем на кнопку: Queue.

Тактовые частоты процессора при работе от аккумулятора: 930МГц.

Запускаем AMEEncodingLog и смотрим итоговое время просчета: 5 минут и 14 секунд .

Повторяем тест, но уже при снятой галке Use Maximum Render Quality, нажимаем на кнопку: Queue.

Итоговое время просчета: 1 минута и 17 секунд .

Теперь включим GPU движок в Adobe Media Encoder CC, запускаем программу Adobe Premiere Pro CC, нажимаем комбинацию клавиш: Ctrl + F12, выполняем Console > Console View и в поле Command вбиваем GPUSniffer, нажимаем Enter.

Выделяем и копируем имя в GPU Computation Info.

В директории программы Adobe Premiere Pro CC открываем документ opencl_supported_cards, и в алфавитном порядке вбиваем кодовое имя чипсета, Ctrl+S.

Нажимаем на кнопку: Queue, и получаем GPU ускорение просчета проекта Adobe Premiere Pro CC в Adobe Media Encoder CC.

Итоговое время: 1 минута и 55 секунд .

Подключаем ноутбук к розетке, и повторяем результаты просчетов. Queue, галка MRQ снята, без включения движка, загрузка оперативной памяти немного подросла:

Тактовые частоты процессора: 1.6ГГц при работе от розетки и включении режима: Высокая производительность.

Итоговое время: 46 секунд .

Включаем движок: Mercury Playback Engine GPU Acceleration (OpenCL), как видно от сети ноутбучная видеокарта работает на своих базовых частотах, загрузка GPU в Adobe Media Encoder CC достигает 95%.

Итоговое время просчета, снизилось с 1 минуты 55 секунд , до 1 минуты и 5 секунд .

*Для визуализации в Adobe Media Encoder CC теперь используется графический процессор (GPU). Поддерживаются стандарты CUDA и OpenCL. В Adobe Media Encoder CC, движок GPU используется для следующих процессов визуализации:
- Изменение четкости (от высокой к стандартной и наоборот).
- Фильтр временного кода.
- Преобразования формата пикселей.
- Расперемежение.
Если визуализируется проект Premiere Pro, в AME используются установки визуализации с GPU, заданные для этого проекта. При этом будут использованы все возможности визуализации с GPU, реализованные в Premiere Pro. Для визуализации проектов AME используется ограниченный набор возможностей визуализации с GPU. Если последовательность визуализируется с использованием оригинальной поддержки, применяется настройка GPU из AME, настройка проекта игнорируется. В этом случае все возможности визуализации с GPU Premiere Pro используются напрямую в AME. Если проект содержит VST сторонних производителей, используется настройка GPU проекта. Последовательность кодируется с помощью PProHeadless, как и в более ранних версиях AME. Если флажок Enable Native Premiere Pro Sequence Import (Разрешить импорт исходной последовательности Premiere Pro) снят, всегда используется PProHeadless и настройка GPU.

Читаем про скрытый раздел на системном диске ноутбука ASUS N71JQ.