Рубрика «gpgpu»

Графические процессоры в решении современных IT-задач - 1

Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как клиенты Selectel используют оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями Школы анализа данных Яндекс.
Читать полностью »

CUDA всем хороша, пока под рукой есть видеокарта от Nvidia. Но что делать, когда на любимом ноутбуке нет Nvidia видеокарты? Или нужно вести разработку в виртуальной машине?

Я постараюсь рассмотреть в этой статье такое решение, как фреймворк rCUDA (Remote CUDA), который поможет, когда Nvidia видеокарта есть, но установлена не в той машине, на которой предполагается запуск CUDA приложений. Тем, кому это интересно, добро пожаловать под кат.

TLDR

rCUDA (Remote CUDA) — фреймворк, реализующий CUDA API, позволяющий использовать удалённую видеокарту. Находится в работоспособной бета-версии, доступен только под Linux. Основная цель rCUDA — полная совместимость с CUDA API, вам не нужно никак модифицировать свой код, достаточно задать специальные переменные среды.

Читать полностью »

Сравнение Google TPUv2 и Nvidia V100 на ResNet-50 - 1

Недавно Google добавила к списку облачных услуг Tensor Processing Unit v2 (TPUv2) — процессор, специально разработанный для ускорения глубокого обучения. Это второе поколение первого в мире общедоступного ускорителя глубокого обучения, который претендует на альтернативу графическим процессорам Nvidia. Недавно мы рассказывали о первых впечатлениях. Многие просили провести более детальное сравнение с графическими процессорами Nvidia V100.

Объективно и осмысленно сравнить ускорители глубокого обучения — нетривиальная задача. Но из-за будущей важности этой категории продуктов и отсутствия подробных сравнений мы чувствовали необходимость провести самостоятельные тесты. Сюда входит и учёт мнений потенциально противоположных сторон. Вот почему мы связались с инженерами Google и Nvidia — и предложили им прокомментировать черновик этой статьи. Чтобы гарантировать отсутствие предвзятости, мы пригласили также независимых экспертов. Благодаря этому получилось, насколько нам известно, самое полное на сегодняшний день сравнение TPUv2 и V100.
Читать полностью »

Нужно ли iOS-разработчику, не занимающемуся играми, уметь работать с GPU? Нужно ли ему вообще знать о том, что в айфоне есть GPU? Многие успешно работают в iOS-разработке, никогда не задумываясь об этой теме. Но GPU может быть полезен как для 3D-графики, так и для других задач, в ряде случаев оставляя CPU позади.

Когда на конференции Mobius 2017 Moscow Андрей Володин (Prisma AI) рассказал об использовании GPU в iOS, его доклад стал одним из фаворитов конференции, получив высокие оценки зрителей. А теперь на основе этого доклада мы подготовили хабрапост, позволяющий получить всю ту же информацию текстом. Интересно будет даже тем, кто не работает с iOS: доклад начинается с вещей, не привязанных конкретно к этой платформе.

Осторожно, трафик: под катом очень много изображений со слайдов.

Читать полностью »

Наконец-то я доделал игру, которая работает на видеокарте. Она несколько месяцев повисела в раннем доступе на стиме, и теперь я её окончательно выпустил. Основная фишка игры в том, что она представляет собой физическую симуляцию, которая выполняется на графическом процессоре. Основной код игры — это огромный compute shader, 6 тысяч строк на HLSL. Десятки тысяч взаимодействующих частиц обрабатываются параллельно, и выходит довольно быстро. Всё в игре сделано из этих частиц. Вот несколько гифок о том, как это работает:

image
Читать полностью »

image

Немного лирики

В те давние времена, когда трава была зеленее и деревья были выше, я твёрдо верил, что такие страшные слова, как дивергенция потоков, cache missing, coalescing global memory accesses и прочие не позволяют эффективно реализовать задачу множественного поиска на GPU. Годы шли, уверенность не исчезала, но в один прекрасный момент я наткнулся на библиотеку PFAC. Если интересно, на что она способна — добро пожаловать под кат.Читать полностью »

Оффтоп

В названии статьи не поместилось — данные результаты считаются таковыми по версии рейтинга Graph500. Также хотелось бы выразить благодарность компаниям IBM и RSC за предоставленные ресурсы для проведения экспериментальных запусков во время исследования.

Введение

Поиск в ширину (BFS) является одним из основных алгоритмов обхода графа и базовым для многих алгоритмов анализа графов более высокого уровня. Поиск в ширину на графах является задачей с нерегулярным доступом к памяти и с нерегулярной зависимостью по данным, что сильно усложняет его распараллеливание на все существующие архитектуры. В статье будет рассмотрена реализация алгоритма поиска в ширину (основного теста рейтинга Graph500) для обработки больших графов на различных архитектурах: Intel х86, IBM Power8+, Intel KNL и NVidia GPU. Будут описаны особенности реализации алгоритма на общей памяти, а также преобразования графа, которые позволяют достичь рекордных показателей производительности и энергоэффективности на данном алгоритме среди всех одноузловых систем рейтинга Graph500 и GreenGraph500.

Читать полностью »

SDAccel — проверяем передачу данных - 1

В предыдущей статье «SDAccel – первое знакомство» я попытался описать основы применения OpenCL на ПЛИС Xilinx. Теперь настало время поделиться результатами экспериментов по передаче данных на модуле ADP-PCIe-KU3. Проверяется передача данных в обоих направлениях. Исходный код программ размещён на GitHub: https://github.com/dsmv/sdaccel

Читать полностью »

SDAccel – первое знакомство - 1

SDAccel это система программирования на OpenCL для ПЛИС фирмы Xilinx. В настоящее время всё более обостряется проблема разработки проектов для ПЛИС на традиционных языках описания аппаратуры, таких как VHDL/Verilog. Одним из методов решения проблемы является применение языка C++. OpenCL это один из вариантов применения языка С++ для разработки прошивок ПЛИС.
Читать полностью »

Курсы Computer Science клуба, весна 2017 - 1

Computer Science клуб вот уже 10 лет проводит открытые курсы по компьютерным наукам. Большинство этих лекций стараниями Лекториума записаны на видео и лежат в открытом доступе. В этом семестре выложены уже три новых курса, которые до этого не читались в клубе: «Программирование с зависимыми типами на языке Idris», «Вычисления на GPU. Основные подходы, архитектура, оптимизации», «Методы и системы обработки больших данных».
Читать полностью »