Aparapi: Java acelerado por GPUs

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#1

A AMD anunciou uma melhoria no projeto de código aberto Aparapi (A PARAllel API), um tempo de execução que converte o código Java para instruções OpenCL aceleradas por GPU em tempo real; recurso que irá facilitar a sua implementação e utilização por parte de desenvolvedores de aplicações Java.Imagino o boost que teremos em algumas apps…

mais aqui:
http://blogs.forumpcs.com.br/noticias/2011/09/19/amd-aparapi-java-acelerado-por-gpus/
Site do Projeto:
http://code.google.com/p/aparapi/

Download dos binários:
http://code.google.com/p/aparapi/downloads/list

OBS.:Só falta agora a AMD dar uma arrumada no lançamento do Bulldozer, essa espera já está matando. :wink:

#2

rapaz bem interessante isso. E pra vida dos pirateiros isso será uma beleza. Enquanto se levaria uma semana para quebrar uma chave de 128 bits depois desse anúncio provavelmente vai levar 3 dias.

#3

Que maneiro, as instruções Java passarem pela OpenCL, o Vini estava me falando dessa API.

#4

Muito legal o projeto… espero que vá para frente mesmo :smiley:

#5

Essa semana eu precisei alterar o algoritmo de senhas de um projeto antigo que estava sendo migrado. O atual é MD5 e eu precisei upgrade para o SHA-256. Só haviam duas soluções: pedir para todo mundo alterar a senha ou quebrar uma a uma convertendo para o novo algoritmo. Demorooooou muito tempo porém foi possível fazer, isso porque felizmente as senhas eram somente numéricas.

Ou seja, às vezes é mesmo necessário quebrar umas senhas :slight_smile:

#6

Encontrei um projeto parecido… os jnlps estão quebrados, mas parece bom http://code.google.com/p/javacl/

#7

Bacana :smiley: …

Já tinha visto algo parecido para nVidia, com uma linguagem chamada CUDA baseada em C e portada para Python (pyCuda)… realmente bastante interessante.

Alias vi em um artigo do grande Vitor Pamplona :slight_smile: http://vitorpamplona.com/wiki/Cuda

#8

Usar o processamento da gpu hoje só é útil para algoritmos de força bruta e algumas simulações. Para aplicações é difícil achar uma utilidade para isso.

#9

porque?

#10

porque?[/quote]

Porque o set de instruções de gpus processam pontos e não estruturas de dados complexas. Gpus processam poligonos, matrizes e vetores com mais eficiência que cpus mas o contrário não procede.

#11

Tem gente que usa GPUs para fazer cálculo de risco de carteiras de ações, usando como base algoritmos como o de Black & Scholes.

#12

Sim, se for cruzar informações usando álgebra linear é uma ótima solução. O trabalho de uma semana cai para um dia.

#13