Microsoft Office 2007 no linux Ubuntu 11.10 Oneiric

Por mais que as ferramentas dos "openoffices" melhorem sempre acabo tendo que usar o Microsoft Office para algumas coisas, seja para abrir aquela apresentação no power point como para editar templets que sempre estão em word.
Desta maneira resolvi instalar o Microsoft Office no Ubuntu Oneiric. Seguem os passos que segui:

1) Instale ou atualize o wine - 1.3
$ sudo apt-get install wine1.3

 $ wine --version
 wine-1.3.28

2) Download e instale Microsoft Core Fonts Library (Para completar o M. Office 2007 font collection)

$ wget http://imaginux.com/repos/pool/renzo/msttcorefonts-offline_1.0-0ubuntu1_all.deb

$ sudo dpkg -i msttcorefonts-offline_1.0-0ubuntu1_all.deb

3) Abra a configuração do wine -> Bibliotecas e adicione as seguintes bibliotecas com na figura a seguir:

  dotnet20, gdiplus, msxml3, riched20, riched30, vcrun2005

4) Agora é só executar o setpub.exe do Office com o wine:

$ wine /path/office2007/setup.exe

Lembrando que as pastas do wine com os .dll do system32 do Windows é oculta como no caminho abaixo:

/home/jonas/.wine/drive_c/windows/system32

Pronto!! Agora temos o Microsoft Office no Ubuntu....
Não testei com o Office 2010, mas creio que os passos são o mesmos.

Material aula: Solução de sistemas de equações não-lineares

Segue o link para download do material (slides e planilhas excel) da aula de soluções de sistemas de equações não-lineares (NR). Turma mecânica e mecatrônica.

Download
Steepest Descent

Material aula: Curso extensão GPGPU/CUDA - ICMC/USP

Seguem os links para download dos slides com o link dos exemplos e exercícios utilizados nas aulas Curso extensão universitária ICMC/USP São Carlos:

Slides aula1

Exemplos

Slides aula2

Slides aula3

Slides aula4

compilacao_CUDA_GDB

Material aula 1: Curso extensão ICMC/USP

Curso de extensão “Introdução à computação de alto desempenho utilizando GPGPU/CUDA”

Seguem os links para download dos slides e do exemplos utilizados na primeira aula:
Slides aula 1
Exemplo

Análise da 37th lista (06/2011) TOP 500 Supercomputer

Seguem as minhas análises da 37th lista TOP 500 divulgada dia 23/06/2011.

Os japoneses tomam a vanguarda do TOP 500 novamente ultrapassando os chineses, com o supercomputador K Computer localizado no RIKEN Advanced Institute for Computational Science na cidade de Kobe. O K Computer possui 548352 cores que juntos são capazes de processar mais que 8 quadrilhões de cálculos por segundo (petaflops/s). Esses cores são constituídos por 68544 superprocessadores Fujitsu SPARC64 VIIIfx 2.0GHz de 8 núcleos que sozinho é capaz de processar 128GFLOPs. "Quero um para mim hehehe..."

Esse novo supercomputador não utiliza GPUs, embora que a arquitetura SPARC64 seja parecida  com as das GPUs (Arquitetura RISC) para aumentar sua capacidade de processamento, como é  feito pelo Tianhe-1A (China) (ex número 1), Nebulae (China) e TSUBAME-2 (Japão). No entanto, creio ser difícil o K Computer se manter na vanguarda sem utilizar o poder de processamento apresentado pelas GPUs. Os gráficos seguintes justificam essa minha análise.

Performance dos aceleradores.

Observemos na figura acima o grande crescimento do poder de processamento alcançados pelas GPUs nos últimos dois  anos, com destaque para as GPUs da ATI. Na figura abaixo vemos que as GPUs estão sendo utilizadas cada vez mais por sistemas para aumentarem os seus níveis de processamento.

Quantidade de sistemas que utilizam aceleradores.

Os EUA se mantém na frente, muito a frente, com 51% ou 255 supercomputadores no TOP 500. O segundo colocado é a China com um pouco mais de 12% o que representa 61 supercomputadores. Em seguida, vem a pergunta. E o Brasil? hehe... Bom, nossa pátria amada tem uma participação de 0.4% ou melhor 2 computadores entre os supercomputadores. O famoso TUPI no INPE, que vai ajudar a melhorar nossa previsão do tempo na posição 34 e o Galileu na COPPE/UFRJ na posição 167 (respectivamente ~ 43 e ~ 136 vezes menos potente que o K Computer). 

Com isso vemos que estamos bem para trás no quesito HPC, ao qual considero um dos pontos importantes no desenvolvimento de um país que quer se tornar uma potência ou pelo menos deixar de ser conhecido apenas  como exportador de commodities.

Vagas esgotadas...

As vagas para o curso de extensão “Introdução à computação de alto desempenho utilizando GPGPU/CUDA” que iremos ministrar no ICMC/USP São Carlos já se esgotaram.... Estamos analisando a possibilidade de aumentar o número de vagas ou fazer uma nova edição.

Tecnologia aproveita resíduos da cana de açúcar para criação de novos produtos

Matéria muito interessante feita pela Globo News.

Link

Curso de extensão “Introdução à computação de alto desempenho utilizando GPGPU/CUDA”.

Olá pessoal!!!

Está aberto o período de inscrições (01/06 a 08/07/2011 na Seção de Eventos do ICMC/USP) o curso de extensão universitária tipo difusão “Introdução à computação de alto desempenho utilizando GPGPU/CUDA”. O curso será ministrado no período de 26/07 à 29/07 das 14:00 às 17:00 horas. 

O curso será nas dependencias do ICMC/USP, em um laboratório com computadores, permitindo dessa forma que vcs coloquem a mão na massa. Por isso o número de vagas é reduzido, se vcs tiverem interesse não deixe para a última hora a inscrição (O curso é gratuito!!). Lembrando como o título já menciona, o curso será uma introdução. A ementa que abordaremos está a seguir:

Ementa: Apresentação dos conceitos básicos de programação paralela; Histórico da evolução das GPU’s; A arquitetura das GPU’s comparado com as CPU’s; Linguagens de implementação em GPU’s (CUDA e OpenCL); Programação em CUDA: utilização de memória (Device memory, Shared memory) e transferência de dados; CUDA Thread organization; Utilização de memória de textura (Texture memory) e criação de estruturas (structs); Verificação e depuração de código; Utilização de CUDA com pacotes de softwares científicos para computação numérica. 

Pré-requisito

- Conhecimento intermediário em C – ANSI;

- Conhecimento básico em Linux;

Ministrantes:

MSc. Jonas L. Ansoni

Anderson Gonçalves Marco


Inscrições:
Link sistema Janus USP

Justificativa do curso:
A programação massivamente paralela em GPU já vem sendo largamente utilizada em problemas científicos que exigem grande grau de processamento, possibilitando aumentos significativos na performance de computação. Neste contesto o presente curso torna-se uma ferramenta importante para iniciar uma maior difusão em nosso meio acadêmico desse novo paradigma de programação paralela.


Público alvo:
O público alvo consiste em alunos (graduação e pós-graduação) e pesquisadores em geral que tenham interesse em utilizar novas ferramentas de programação massivamente paralela para resolver problemas computacionais complexos.

Também peço que divulguem!


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