Параллелизуемые?

>>192504
Ебать ты знаток.

>>192503
Различная математика.
Или, если надо именно в домашних условиях, то, например, транскодирование видео DLNA-сервером.

>>192503
То, что хорошо параллелится. Некоторая физика/математика и все такое. Некоторая эвристика, типа нейросетей. Далеко не все, в общем.

>>192509
Да, и параллельность должна быть массовой - это важно. Если алгоритм можно разбить на 2-4 потока, то от GPU серьезного ускорения получить не выйдет, зато на CPU такой трюк пройдет на ура. Если же можно разбить вычисления на 100, 200 и более потоков, то тут уже GPU правит бал.

Скоро выйдут 32хъядерные оптероны, как думаешь, на одном таком можно что-то расчитать?

>>192508

>транскодирование видео

Разве есть какой либо толк от OpenCl или CUDA в кодировании видео? Лет 5 не следил за этим, но последний раз все немногие эксперименты полностью провалились и даже теоретически у этого направления перспектив не было.

>>192513
Видеокарты в этом сильно помогают, в обычном режиме нагружается весь процессор.

>>192513
Пишут, что ffmpeg умеет h264_cuvid, кодирование через CUDA (и еще NVENC, но это другое и без CUDA).

>>192515

>cuvid

Пишут что это только для декодирования.

>>192512
Ты на школоту похож.

>>192521
Тогда извини.