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グリッドからより多くの処理能力を得ようとしています。

すべての CPU/コアを使用していますが、C# で GPU を利用することは可能ですか。

ライブラリを知っている人やサンプルコードを入手した人はいますか?

これを単なる世論調査ではなく、答えられる質問にするために、私は次のように質問します。

ATIのStreamフレームワークをNVidiaのCUDAフレームワークと比較するサードパーティのレポートはありますか（つまり、ATIまたはNVidiaが話し合っているわけではありません）？

NVIDIA のCUDA ライブラリを使用して、標準の圧縮方法 (Zip、GZip、BZip2、LZMA など) を実装するプロジェクトを知っている人はいますか?

多くの並列タスク (圧縮など) を利用できるアルゴリズムは、デュアルまたはクアッドコア CPU よりもグラフィックス カードではるかに高速に実行されないのではないかと考えていました。

このようなアプローチの長所と短所についてどう思いますか?

CUDA アプリケーションは、失敗して終了するまでの最大実行時間が 5 ～ 15 秒になる傾向があることに気付きました。CUDAアプリケーションをそれほど長く実行しないことが理想的であることは理解していますが、CUDAを使用するのが正しい選択であり、スレッドごとのシーケンシャル作業の量のためにそれを長く実行する必要があるため、この時間を延長する方法はありますか?それを回避するには？

私はビジネス専攻で、学位プログラムの 3 分の 2 を終え、PHP の経験が少しあり、C++ の入門クラスを 1 つ受講しましたが、今ではプログラミング/コンピューター サイエンスよりもビジネスを選択したことを後悔しています。

より高度なプログラミングを学ぶことに興味があります。具体的にはCであり、最終的には人工ニューラルネットワークのデータ分析にCUDAアーキテクチャを使用するようになりました（AI、ビジョン、または音声処理ではなく、大規模なデータセットのデータポイントと一般的なデータ/統計分析の相関関係を見つけるため）。

C の学習を開始する方法について何かアドバイスはありますか? データを分析するための ANN/ベイジアン技術と同様に? たくさんの本がありすぎて、どれを選べばいいのかわからない。

CUDA はかなり新しいので、学習者にとって使いやすい (つまり、単純化された) 教材はあまりないように思われます。NVIDIA ドキュメント以外に CUDA の学習リソースはありますか?

さらに、GPGPU コンピューティングと大規模並列プログラミングについて説明している中で、どのリソースをお勧めしますか?

ポートランドグループが提供するCUDA、OpenCL、およびGPUオプションは興味深いものです...結果は印象的です（一部のグループでは125倍のスピードアップ）。GPGPUツールの次の波は、科学計算の世界を支配する準備ができているようです。しかし、GLSLとCgが発表されたときの同じファンファーレを思い出します。

GLSLとCgはどうなりましたか？サポートは終了しましたか？人々はまだGPUの汎用コンピューティングにGLSLとCgを使用していますか？

Ubuntu 9.04でCUDA開発を開始するにはどうすればよいですか？ビルド済みのバイナリはありますか？デフォルトのアクセラレーションドライバーで十分ですか？

私の考えは実際にOpenCLで動作することですが、今のところそれを行うのは難しいようです。そのため、CUDAから始めて、より簡単に利用できるようになったらアプリケーションをOpenCLに移植することを考えました。