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在典型的 CPU 上运行不受信任的代码有很多方法:沙箱、假根、虚拟化......
GPGPU(OpenCL、cuda 或已编译的)不受信任的代码呢?
假设在运行此类第三方不受信任的代码之前清除了显卡上的内存,
最佳答案
风险与任何 C 程序相同。另外,您可以让您的整个桌面卡住。通过执行一个非常长的计算,我设法做到了这一点。结果是屏幕不再更新,例如时钟小部件上的时间在那段时间内没有改变。所以你应该使用两张显卡 - 一张用于 GPU 的东西。
关于security - 不受信任的 GPGPU 代码(OpenCL 等) - 安全吗?有什么风险?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4635749/
GPGPU编程仅允许执行SIMD指令吗? 如果是这样,那么重新编写具有以下特征的算法必须是一项繁琐的任务: 被设计为在通用CPU上运行以在GPU上运行?也有一个 可以转换为SIMD架构的算法中的模式?
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当一个 wavefront 执行时,它提供了细粒度的多线程。这样做的后果之一是没有分支预测要求,如下面的幻灯片所示: 但是我无法理解这一点。有人可以用简单的方式解释一下吗? 最佳答案 分支会在指令流的
就目前而言,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visit the
CUDA初学者在这里。 在我的代码中,我目前在主机代码的循环中多次启动内核。 (因为我需要块之间的同步)。所以我想知道我是否能够优化内核启动。 我的内核启动看起来像这样: MyKernel>>(dou
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我正在尝试在 GLSL 上实现 Scrypt 哈希器(用于 LTC 矿工)(不要问我为什么)。 而且,实际上,我坚持使用 HMAC SHA-256 算法。尽管我已经正确实现了 SHA-256(它为输入
我最近在 GTC 上看到了 arrayfire 演示,我想我会尝试一下。以下是我在尝试使用它时遇到的一些问题。我在 Windows 7 系统上运行 Visual Studio 2013,使用来自 AM
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基本上问题是如何在 Metro 应用程序中运行 gpgpu 代码。该库不需要专门用于计算,例如,使用XNA的hlsl(最初是为了渲染东西)进行通用计算(XNA不包含在Metro中,因此是我的问题)。默
我是一名优秀的程序员,十分优秀!