WTF??? .... .que buena estrategia de nVidia para que los de G80 tengamos que pensar en acualizarnos para que nos tomen en cuenta :cansado:
deberia de funcionar igual, ya que solo bajaron el proceso de fabricacion de 65nm a 55nm :S
Edit: .... ande mucho el site de nvidia y me encontre que los drivers beta inclusive para la 280GTX son los 177.35? :S
SuerteX :|
No se preocupe, toda placa compatible con CUDA (G8x) va a ser compatible con PhysiX. Hayque esperar una próxima revisión, o a que alguien encuentre como hacer el mod de los drivers de física.
Luego a los drivers 177.39 solo hay que modificarle el nv_disp.inf para que funcione con todas las placas... esto habilita CUDA para todas y soporte para física para todas las G92 en adelante.
-(cÄMp)- : con el driver modificado, sí se activa
=X=Madset: modificando el inf, driver para todas las placas, CUDA para G8x en adelante y PhisiX para G92 en adelante...
Y VIRUTERO_5, el tema es así...
Nvidia quiere vender placas cambiando la mentalidad, ya no son orientadas a los gamers, están orientadas a VISUAL COMPUTING, de esta manera sirve para los juegos, para acelerar programas de edición de imágenes (Photoshop CS4), para acelerar visualización (Picasa3, Google Earth, PicLens), Para acelerar programas multimedia (CUDA en codificación de video HD y hasta de mp3), para acelerar cálculos matemáticos (Programas de matemática), para acelerar programas de cálculo avanzado (acá entra folding@home) y para acelerar física.
Esto lleva a que para Windows 8 y para Mac OS Leopard (nomeacuerdo la versión) estén tratando de fijar el OpenCL, en donde los procesos se manejan por procesador, placa de video, o ambos a la vez, obviamente se viene fuerte el cambio.
Específicamente de Folding@home, es un programa de plegamiento y superplegamiento de fracciones de proteínas que lleva a cabo la Universidad de Stanford. Con este programa se distribuye el trabajo de investigación (por ende de computing) en máquinas y supermáquinas de todo el mundo. Lo que se demuestra e los test es que una placa de video nVidia rinde mucho más (alrededor de 6x) que un quad core. Y que 4 placas Tesla 1060 (los racks) rinden más que una computadora con 36 procesadores quad.
Es interesante ya que dicen que las placas no se están usando permanentemente y que nVidia tiene 70 teraflops en placas nVidia (G8x en adelante) con su capacidad de computing sin uso.
Los valores que puse de folding@home son scores que podrían casi tomarse como benchmarks entre placas de video. Para tener una idea y estoy por los 4980 ppd y una GTX280 overclockeada al mango anda por los 8900 ppd (la propaganda de nVidia promociona las GTX280 por los 6600 ppd) así que además de todos los test de benchmarks de video, ahora tenemos uno de computing..
... y ya estaban desarrollando por algun lado un superpi para CUDA... habrá que probarlo...