Рубрика «gpgpu» - 3

Доброго дня! Продолжу свою историю сборку «суперкомпьютера в деревне».

Ссылка на 1 часть истории: habr.com/ru/post/454282
Ссылка на 2 часть истории: habr.com/ru/post/454448

Третью часть я начну с выражения искренней благодарности своим друзьям, которые поддерживали меня в трудную минуту, мотивировали, помогали деньгами спонсируя это достаточно дорогое дело на протяжении длительного времени и даже помогали с покупкой комплектующих из-за границы в случаях когда я не мог купить их на прямую сам. Например если фирма торгующая серверными запчастями в США или Канаде просто не слала в Россию. Без их долгой и регулярной помощи мои успехи были бы намного скромнее.
Так-же благодаря их просьбам я решился и завел аккаунт на Youtube, купил старый смартфон Lumia 640 который я использую исключительно как видеокамеру и начал снимать познавательные видео, как про сборку «деревенского суперкомпьютера» так и про другие аспекты и проекты своей деревенской жизни.
Плейлист «Деревенский суперкомпьютер»: www.youtube.com/playlist?list=PL3zeXynsAkrnywl1nXQeHzKNdw09V4D7E
Желающие спойлеров могут ознакомиться, хотя конечно делать это лучше в процессе прочтения моей истории или вовсе после.
Читать полностью »

Доброго времени суток, дорогие Хабровчане!

Хочу продолжить свое повествование о сборке «деревенского суперкомпьютера». И поясню почему он так назван — причина простая. Я сам живу в деревне. И название — легкий троллинг над теми кто кричит в интернете «За МКАД жизни нет!», «Русская деревня спилась и вымирает!» Так вот, где-то это может быть и так, а я буду исключением из правил. Не пью, не курю, делаю вещи которые не всякому «городскому креаклу(с)» по уму и карману. Но вернемся к нашим баранам, точнее — серверу, который в конце первой части статьи уже «подавал признаки жизни».
Плата лежала на столе, я полазил по BIOS настраивая его по своему вкусу, накатал Ubuntu 16.04 Desktop для простоты и решил подключить к «супер-машине» видеокарту. Но под рукой была только GTS 250 с приклеенным здоровенным не родным вентилятором. Которую я и установил в PCI-E 16x слот около кнопки питания.
Читать полностью »

Доброго дня, дорогие Хабровчане!

Хочу поведать вам долгую и как я надеюсь увлекательную, а может быть и ставшую кому-то полезной историю сборки «деревенского суперкомпьютера» из платы ноды сервера Dell, GPU Nvidia Tesla K20 и того что было куплено то тут, то там по всяким интернеты магазинам или в компьютерных магазинах своего города.
Читать полностью »

Приоритеты современной военной авиации сосредоточены на качественной ситуационной осведомлённости, поэтому современный истребитель представляет собой летающий рой высокотехнологичных сенсоров. Сбор информации с этих сенсоров, её обработку и представление пользователю осуществляет бортовая микропроцессорная система. Вчера для её реализации использовались HPEC-гибриды (включающие в себя CPU, GPU и FPGA). Сегодня для её реализации используются однокристальные SoC-системы, которые помимо того, что все компоненты на один чипсет собирают, так ещё и внутричиповую беспроводную сеть организуют (NoC), как альтернативу традиционной магистрали передачи данных. Завтра, когда SoC-системы станут ещё более зрелыми, ожидается приход полиморфной наноэлектроники, которая даст существенный прирост производительности и снизит темп своего морального устаревания.

Аппаратные компоненты бортовой МПС унифицированного ударного истребителя F-35 - 1

Читать полностью »

Задача N тел или как взорвать галактику не выходя из кухни - 1

Не так давно я прочёл фантастический роман «Задача трёх тел» Лю Цысиня. В нём у одних инопланетян была проблема — они не умели, с достаточной для них точностью, вычислять траекторию своей родной планеты. В отличии от нас, они жили в системе из трёх звёзд, и от их взаимного расположения сильно зависила «погода» на планете — от испепеляющей жары до леденящего мороза. И я решил проверить, можем ли мы решать подобные задачи.
Читать полностью »

Предисловие

Мне понадобилось вычислять дугу с повышенной точностью на процессоре видеокарты в режиме реального времени.

Автор не ставил перед собой цель превзойти стандартную функцию System.Math.Sin() (C#) и ее не достиг.
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.

Быстрый ресайз джипегов на видеокарте - 1
Читать полностью »

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 »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js