Google 推出 Google Chrome 1.0 正式版

在首次推出 Google Chrome beta 版的三個月之後，Google 正式推出 Google Chrome 1.0 版。已經使用 Google Chrome beta 版的使用者，也可以直接從 "About Google Chrome" 對話框中更新至最新版的 Google Chrome。

Khronos 發表了 OpenCL 規格

Khronos Group 發表了 OpenCL 的規格。OpenCL 提供了一個標準、規範的平台，適用於平行化的工作，並規範了一致的數值運算精確度的需求，以及針對不同類型裝置設計的 profile。OpenCL 也提供了和 OpenGL、OpenGL ES 及其它繪圖 API 整合的機制。

NVIDIA 推出 CUDA 2.1 beta 版 SDK

NVIDIA 推出了 2.1 beta 版的 CUDA SDK，主要的新功能包括支援 Windows Vista 下使用 Tesla、支援 Microsoft Visual C++ 9（即 Visual C++ 2008），同時移除對 Visual C++ 7（即 2003）的支援，同時也開始提供對 Direct3D 10 的支援。

新的 TOP500 列表

最新的 TOP500 列表已經發表了。在這個列表中，第一名至第九名的電腦都位於美國，第十名則是由中國的電腦取得。第一名仍是半年前的冠軍 RoadRunner。

此次列表中比較有趣的一部電腦是東京工業大學的 TSUBAME，它是 TOP500 列表中，第一個配合 GPU 加速的超級電腦。TSUBAME 原本就是一部採用混合技術的超級電腦，使用了包括 AMD Opteron、Intel Xeon、及 ClearSpeed CSX600 處理器，現在又加上 NVIDIA 的 GT200 GPU。

AMD 推出新的 Stream SDK 1.2 beta 版

AMD 推出新的 Stream SDK 1.2 beta 版，提供了 Windows Vista 的支援。另外，也在 CAL 部份提供了 local share store 的支援。

Real World Tech 的 NVIDIA GT200 文章

Real World Technologies 的 David Kanter 寫了一篇從 GPGPU 角度介紹 NVIDIA GT200 的文章。裡面對 GT200 及 G80 的架構有相當詳盡的分析，相當值得參考。

NVIDIA's GT200: Inside a Parallel Processor

Google 發表新的瀏覽器 Chrome

Google 發表了新的瀏覽器 Chrome。Google 表示，Chrome 主要的特點包括：

• 每個 tab 使用不同的 process，可以避免某個網頁當機，就造成整個瀏覽器必須關閉
• 使用不同的 process 也可以減少記憶體的 fragment 問題
• 加強的 JavaScript 引擎，執行 JavaScript 的速度大幅提高
• 加強安全性，例如可以將某個 tab 設定為「不記錄」模式，在此 tab 中所有輸入的資料、cookie 等都會在 tab 關閉被刪除
• 開放原始碼

Chrome 可以在這裡下載。

NVIDIA 發表 CUDA 2.0 正式版

NVIDIA 發表了 CUDA 2.0 的正式版及配合的 driver，可以在這裡下載。

NVIDIA 發表配合 GT200 顯示晶片的 CUDA 2.0 beta 版

NVIDIA 發表了配合新的 GT200 顯示晶片的 CUDA 2.0 beta 版，可以在這裡取得。
GT200 顯示晶片是屬於 CUDA compute 1.3（之前 G80 系列是 1.0，而 G84/86/92 則是 1.1）。目前不清楚哪些顯示晶片會是 1.2。根據最新的 programming guide，1.2 新增的功能包括：

• Shared memory 有 atomic 操作功能
• Global memory 的 atomic 操作，增加 64 bits 運算（1.1 只有 32 bits）
• 支援 warp vote
• 每個 MP 暫存器數目加倍至 16,384 個
• 每個 MP 同時可以進行的 warp 數目增加到 32 個（原為 24 個）
  
• 每個 MP 同時可以進行的 thread 數目增加到 1024 個（原為 768 個）

1.3 新增的功能則很簡單，只有一樣：

• 增加 double precision 的支援

在 shared memory 中的 atomic 操作，在某些應用是相當有用的。例如，在計算 histogram 的時候，如果每個 thread 要負責進行一個區塊的 histogram 計算，則因為在之前的 GPU 中，shared memory 並沒有 atomic 操作，所以會使得每個 thread 都需要有自己的 histogram 才行。但是這樣需要的記憶體量又太多，使得 thread 數目受限。NVIDIA 的 sample 中，是利用一些 trick（即每個 MP 同時只有 32 個 thread 在跑的這一點）來避免這個問題，但這樣的 trick 太過依賴裝置特性，並不是好的做法。而現在有了 shared memory 的 atomic 操作，就可以不需要使用這種 trick 了。
Warp vote 則是用來減少同一個 warp 中，因為不同的分支而造成 serialization 的問題。這是因為在 CUDA 中，同一個 warp 的各個 thread 如果有不同的條件分支結果，就會需要 serialize，造成速度上變慢。利用 warp vote，就可以強迫一個 warp 只有一種條件分支結果，以避免 serialization 出現。
另一個值得注意的就是 GT200 的 double precision 運算。根據 Programming Guide 的資料，double precision 的四則運算和平方根，完全符合 IEEE 754 的規範（single precision 的除法和平方根無法符合 754 規範的精確度，因為它是用乘上倒數的方式做的）。這對一些科學計算的應用會比較方便。Double precision 的加法、乘法、和 FMA 也支援 IEEE 754 規定的各種不同的 rounding mode（single precision 只支援 round-to-zero 和 round-to-nearest）。

ASIRRA

有使用過網頁郵件或是一些網路討論區的人都會知道，有一種叫 CAPTCHA 的東西。CAPTCHA 是利用把隨機產生的文字經過一些扭曲、加上雜訊等動作之後的圖片，讓使用者去進行判讀，主要目的是要避免那種自動化的程式大量申請網頁郵件帳號或網路討論區帳號，再利用這些帳號來散播廣告信件。

很明顯的 CAPTCHA 的有效性，是基於「人類可以判讀」而「電腦不容易判讀」的假設之上。但是，現在電腦判讀 CAPTCHA 的能力愈來愈強，而且有些 CAPTCHA 已經混亂到人都不太容易看得清楚了。因此，這已經是一個相當嚴重的問題。最近的一些報導中顯示，包括 Gmail 和 Hotmail 的 CAPTCHA 系統都已經被有效率的破解，甚至達到平均一分鐘即可自動建立一個帳號的效率。

為了解決這個問題，也有很多人想過不同的方法。一個很明顯的「人類很擅長」而「電腦很不容易做」的工作，是圖片的辨識。其中一個例子是 KittyAuth 系統。KittyAuth 會隨機選出不同的動物的圖片，並要求使用者選出貓咪的圖片。理論上電腦很難判斷一張動物的照片是不是貓咪，所以可以達到分辨人類和電腦的效果。

不過 KittyAuth 和其它類似的系統都有同樣的缺點：他們的圖片資料庫的大小不夠。這使得破解變得容易：電腦不需要真的去判斷哪些照片是貓咪，它只需要「記住」哪些照片是貓咪就好了。如果照片都沒有經過任何更改，可以很容易利用 MD5 等 signature 比對的方式，就可以快速判斷一張照片是否在資料庫中。當然，一個解決方法是把照片進行細微的改動，例如加上一些雜訊。不過即使如此，如果資料庫不大（例如數百張照片），要比對兩張照片是否相似，也不是困難的事情。

為了解決這個問題，Microsoft Research 提出了一個叫 ASIRRA 的系統。基本上 ASIRRA 和 KittyAuth 一樣，也是使用動物的照片，要求使用者選出哪些是貓咪。不過，和 KittyAuth 不同的是，ASIRRA 和 Petfinder.com 合作。Petfinder.com 是一個幫無家可歸的寵物找到新家的服務，他們有數百萬張不同動物的照片。因此，ASIRRA 系統可以解決 KittyAuth 等系統的最大問題，即資料庫大小有限的問題。另外，為了避免電腦程式利用亂猜的方式，ASIRRA 要求使用者選出所有貓咪的圖片，而不是只選出其中一張。例如，12 張照片中，如果有未知數目的貓咪照片，則一個亂猜的程式，正確選出所有貓咪照片的機率，只有 1/4096。

那麼 Petfinder.com 能得到什麼好處呢？ASIRRA 在每張動物的照片下，增加一個 "Adopt Me" 的連結，讓有興趣的使用者，可以選擇領養照片中的動物。這同時也讓 Petfinder.com 可以大量增加其動物照片的曝光率。

目前 Microsoft Research 提供 ASIRRA 供大眾進行 beta 測試。不過這樣的系統倒底是不是真的有效呢？恐怕也很難說，畢竟理論上數百萬張照片，仍有機會透過人工方式進行分辨（畢竟這些照片一開始也是以人工方式進行分辨的）。想要破解 ASIRRA 的人，可以儘可能收集到足夠多的照片資料，以人工進行分辨後，即使沒辦法達到 100% 成功率，但若有 80% 成功率，也可以大幅提高猜對的機率（12 張照片若有 80% 猜對機率，則完全正確選中的機率會提高到 1/15）。

另一種可能的方式，是透過圖片合成。最簡單的方法，是把大量動物的照片，經過去背處理，再隨機以不同的大小，甚至不同的角度，貼在隨機的背景上（例如類似草皮的圖案）。然後，再要求使用者點選在貓咪上。為了降低亂猜的成功率，可以要求使用者需連續答對一定的次數。這樣一來，即使想要破解的人，已經取得完整經過去背處理的照片資料庫，要比對出貓咪的位置，仍會需要費一番功夫。另一種方法則是利用 3D 繪圖技術，從隨機的角度繪製不同的 3D 物品，同樣是貼在隨機的背景上，再要求使用者選出指定的物品。不過，這樣做的話，伺服器的負擔可能會變得很重。

NVIDIA 發表 CUDA 2.0 beta 版

NVIDIA 發表了 CUDA 2.0 beta 版的 Toolkit 和 SDK。這一版主要新增的功能，是對 Windows Vista 的支援（包括 32 bits 和 64 bits 版本）。NVIDIA 目前沒有提到其它 2.0 版新增的功能包括哪些，但大致上看起來，2.0 版包括了新的文件檔（其中包括一個使用 chm 格式、較容易查詢的 CUDA Reference Manual），以及新的 sample。比較細節上的新功能，目前看起來包括 3D 貼圖的支援，以及 cudaGetDeviceProperties 增加了 multiprocessor 數目以及 device 是否支援重疊操作的欄位。

CUDA 2.0 beta 可以在這裡下載