Всем привет!
В данном руководстве хочу рассказать как подружить CUDA C/С++ и Rust. И в качестве примера напишем небольшую программу на Rust для вычисления скалярного произведения векторов, вычисление скалярного произведения будет производиться на GPU с использованием CUDA C.
Кому интересно под кат!
Читать полностью »
В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.
Свою рабочую станцию мне выдалось собирать, будучи студентом. Достаточно логично, что я отдавал предпочтение вычислительным решениям AMD. потому что это дешево выгодно по соотношению цена/качество. Я долго подбирал компоненты, в итоге уложился в 40к с комплектом из FX-8320 и RX-460 2GB. Сначала этот комплект казался идеальным! Мы с соседом по комнате слегка майнили Monero и мой набор показывал 650h/s против 550h/s на наборе из i5-85xx и Nvidia 1050Ti. Правда, от моего набора в комнате бывало слегка жарковато по ночам, но это решилось, когда я приобрел башенный кулер к CPU.
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.
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.
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 »
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.
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.
CalculiX — довольно известный в узких кругах пре/постпроцессор и решатель для задач механики деформируемого твёрдого тела и задач механики жидкостей и газов. Основной код полностью написан коллективом из двух человек — их имена «в вольной русской транскрипции» Гидо Донт (решатель), Клаус Виттиг (пре/пост). Дополнительно к основному коду можно найти удобный функциональный графический Launcher для подготовки расчётного файла. Чуть более подробная информация есть в русской Вики, несколько лет назад вбитая мною и ещё парой неравнодушных пользователей (ETCartman и Пруль, привет! К слову, могу подозревать, что ETCartman написал CalculiX Launcher, но это история, покрытая тайнами никнейнов).
С точки зрения рядового российского инженера, CalculiX не столь важное и необходимое в повседневной работе ПО, чтобы обращать на него внимание. Совсем иначе на CalculiX могут взглянуть научные сотрудники, ранее проводившие вычислительные эксперименты в Abaqus — CalculiX фактически является открытым клоном Abaqus, поскольку родоначальник у них один — Гидо Донт.
Большие два плюса CalculiX — кроссплатформенность и открытость исходников. Большие два минуса — практически полная неизвестность среди инженеров в СНГ и несколько меньший функционал по сравнению с Abaqus. Тем не менее, я решился сделать небольшую заметку о том, как получить бинарник CalculiX с поддержкой решателя на CUDA, в слабой надежде, что кому-нибудь на просторах СНГ данная информация пригодится.
Читать полностью »
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 »
TensorFlow 1.0 с моделью нейросети нового поколения Inception поддерживает аппаратное ускорение на DSP Hexagon в мобильных процессорах Qualcomm Snapdradon 820. Скорость работы приложений вроде Prism и программ машинного зрения увеличится в 8 и более раз, а энергопотребление снизится в 4 раза. Фильтры от нейросетей можно будет накладывать на видео почти в реальном времени
На первой конференции для разработчиков TensorFlow Dev Summit компания Google объявила о выходе мажорного релиза библиотеки TensorFlow 1.0, обратно несовместимого с предыдущими версиями. Это значит, что программы, работавшие на версиях TensorFlow 0.n, могут не работать на версии TensorFlow 1.0. Разработчики из Google говорят, что изменения в API были необходимы «для обеспечения внутренне согласованных программных интерфейсов», и больше такого не повторится: ломающих обратную совместимость изменений в будущих версиях 1.x не планируется. Сейчас разработчикам рекомендуется изучить руководство по миграции и использовать скрипт для преобразования.
TensorFlow — свободная программная библиотека для машинного обучения в применении к различным видам задач на восприятие и понимание языка. В данный момент она используется в научно-исследовательской работе и в десятках коммерческих продуктов Google, в том числе в Google Search, Gmail, Photos, Youtube, Translate, Assistant, а так же всевозможных системах распознавания, в том числе распознавания речи.
Читать полностью »
В публикации «Сказка о потерянном времени» пользователь crea7or рассказал, как он опровергал Гипотезу Эйлера на современном CPU.
Мне же было интересно узнать как покажет себя GPU, и я сравнил однопоточный код с многопоточным для CPU и совсем многопоточным для GPU, с помощью архитектуры параллельных вычислений CUDA.
Читать полностью »
