Рубрика «параллельное программирование»

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 »

Развитие стратегий устойчивости - 1

В предыдущей статье я описал несколько алгоритмов эволюционных стратегий (evolution strategies, ES), помогающих оптимизировать параметры функции без необходимости явно вычислять градиенты. При решении задач обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) эти алгоритмы можно применять для поиска подходящих наборов параметров модели для агента нейросети (neural network agent). В этой статье я расскажу об использовании ES в некоторых RL-задачах, а также опишу методы поиска более стабильных и устойчивых политик.

Читать полностью »

fiber — легковесные процессы для Arduino - 1

А давайте притащим мир большого программирования в Arduino!

Любая программа, а тем более программа близкая к аппаратуре (а какие еще на arduino бывают?) при рассмотрении представляет собой множество параллельно работающих ветвей.

При этом в реальной жизни обработка большинства вещей в реальном времени не требуется. Достаточно иметь нечто похожее на реальное время.

Например если мы программируем скажем гистерезисный регулятор температуры, то как правило совершенно не важно прямо сейчас сработает включатель нагревателя или через пару милисекунд.

А вот если мы программируем скажем регулятор ШИМ (не рассматриваем аппаратные способы), то тут нам возможно потребуется считать каждый такт процессора, чтобы обеспечить приемлемую точность регулирования.

Если рассмотреть структуру произвольного сложного программно-аппаратного проекта в том числе на Arduino, то увидим, что задач требующих "реального" (с жесткими требованиями) реалтайма — меньшинство, а большинству задач достаточно условного реалтайма.

Программирование реального реалтайма — это как правило прерывания и аппаратные хитрости. В этой статье поговорим о программировании реалтайма условного.

Читать полностью »

Бесплатная YouTube-трансляция Joker 2017: Java 9, Concurrency, GC, Spring и, конечно, паззлеры - 1

Круг замкнулся. Ровно год назад мы провели открытую трансляцию Joker 2016 для всех тех, у кого не было возможности зарегистрироваться. С тех пор мы провели более десятка трансляций с конференций по .NET, JavaScript, DevOps, мобильным технологиям, тестированию и Java, само собой.

Что стало лучше за год? Мы отработали технологию, пофиксили пару уязвимостей, начали транслировать через YouTube (а не через кастомный интерфейс), научились задавать вопросы от участников трансляции, забанили добрую сотню троллей, научились проводить интервью в перерывах без задержек и проволочек, начали делать трансляцию в 1440р… наверное, есть что-то еще.

Собственно, уже совсем скоро вы сможете увидеть, что у нас получилось — 3 ноября в 9:30 утра мы начнем двухдневную бесплатную трансляцию главного трека Joker 2017. Трансляция будет идти с одним перерывом «на сон». А еще она будет в разрешении 1440р, так что в кои-то веки вам понадобятся ваши крутые мониторы.

В программу вошли доклады Cay Horstmann, Алексея Шипилёва, Баруха jbaruch Садогурского, Тагира lany Валеева, Николая xpinjection Алименкова, Евгения EvgenyBorisov Борисова, Сергея Milfgard Абдульманова и еще кое-кого.

Интересно? Давайте под кат.
Читать полностью »

Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge - 1

Привет!

Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.

Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).

Читать полностью »

Привет! Я капитан команды СПбГУ, принимавшей участие в соревнованиях ASC. На прошлой неделе вышла статья stealapanda об опыте работы с мощнейшим суперкомпьютером мира Sunway Taihulight. Стало ясно, что многие впервые слышат о таком мероприятии. В своей статье я хочу рассказать в целом об HPC соревнованиях, как они проводятся и какие навыки пригодятся если вы захотите вписаться в эту увлекательную авантюру. Также на примере ASC опишу как это все проходит.

Что такое HPC соревнования и чем они отличаются от обычного спортивного программирования

Читать полностью »

Двое из ларца

Предисловие

Эта статья является продолжением цикла статей про асинхронность:

  1. Асинхронность: назад в будущее.
  2. Асинхронность 2: телепортация сквозь порталы.

Спустя 3 года я решил расширить и обобщить имеющийся спектр асинхронного взаимодействия с использованием сопрограмм. Помимо этих статей также рекомендуется ознакомиться с универсальным адаптером:

  1. Универсальный адаптер

Введение

Рассмотрим электрон. Что он из себя представляет? Отрицательно заряженная элементарная частица, лептон, обладающий некоторой массой. Это означает, что он может участвовать по меньшей мере в электромагнитных и гравитационных взаимодействиях.
Читать полностью »

Послевкусие от Kotlin, часть 3. Корутины — делим процессорное время - 1

Java позволяет писать последовательный, параллельный и асинхронный код. Асинхронный — это когда регистрируется callback, который запустится после какого-либо события (например, файл прочитан). Это позволяет избежать блокировки потока, но ломает последовательность выполнения, так что на java пишут такой код скорее когда нет других вариантов. Kotlin даёт решение — корутины, с ними асинхронный код выглядит почти так же, как последовательный.

По корутинам мало статей. Конкретных примеров, показывающих их преимущества — ещё меньше.

Что нашёл:

Последнее интересно — большинство enterprise приложений всё время что-нибудь ждут: БД, другие приложения, изредка и файл нужно прочесть. И всё это может быть полностью асинхронным, а значит всё приложение можно перевести на асинхронную обработку запросов.

Итак, посмотрим как ведут себя корутины под нагрузкой.
Читать полностью »

Это история о том, как мы замедляли ускоряли расчеты на самом мощном суперкомпьютере в мире.

Behind the scene of TOP-1 supercomputer - 1

Читать полностью »

TensorFlow — современная платформа глубокого обучения и машинного обучения, дающая возможность извлекать максимальную производительность из оборудования Intel. Эта статья познакомит сообщество разработчиков искусственного интеллекта (ИИ) с методиками оптимизации TensorFlow для платформ на базе процессоров Intel Xeon и Intel Xeon Phi. Эти методики были созданы в результате тесного сотрудничества между специалистами корпораций Intel и Google. Представители обеих корпораций объявили об этом сотрудничестве на первой конференции Intel AI Day в прошлом году.

Оптимизация TensorFlow на современных архитектурах Intel - 1
Читать полностью »