Рубрика «кэш процессора»

Введение

Данная статья является продолжением серии статей описывающей алгоритмы лежащие в основе
Synet — фреймворка для запуска предварительно обученных нейронных сетей на CPU.

Если смотреть на распределение процессорного времени, которое тратится на прямое распространение сигнала в нейронных сетях, то окажется что зачастую более 90% всего времени тратится в сверточных слоях. Поэтому если мы хотим получить быстрый алгоритм для нейронной сети – нам нужен, прежде всего, быстрый алгоритм для сверточного слоя. В настоящей статье я хочу описать методы оптимизации прямого распространения сигнала в сверточном слое. Причем начать хочется с наиболее широко распространенных методов, основанных на матричном умножении. Изложение я буду стараться вести в максимально доступной форме, чтобы статья была интересна не только специалистам (они и так про это все знают), но и более широкому кругу читателей. Я не претендую на полноту обзора, так что любые замечания и дополнения только приветствуются.
Читать полностью »

image

Мы воспринимаем центральный процессор как «мозг» компьютера, но что это значит на самом деле? Что именно происходит внутри миллиардов транзисторов, благодаря которым работает компьютер? В нашей новой мини-серии из четырёх статей мы рассмотрим процесс создания архитектуры компьтерного оборудования и расскажем о принципах его работы.

В этой серии мы расскажем об компьютерной архитектуре, проектировании процессорных плат, VLSI (very-large-scale integration), производстве чипов и тенденциях будущего в области вычислительной техники. Если вам было интересно разобраться в подробностях работы процессоров, то начинать изучение лучше с этой серии статей.

Мы начнём с очень высокоуровневого объяснения того, чем занимается процессор и как строительные блоки соединяются в функционирующую конструкцию. В том числе мы рассмотрим процессорные ядра, иерархию памяти, предсказание ветвлений и другое. Во-первых, нам нужно дать простое определение тому, что делает ЦП. Простейшее объяснение: процессор следует набору инструкций для выполнения определённой операции над множеством входящий данных. Например, это может быть считывание значения из памяти, затем прибавление его к другому значению, и наконец сохранение результата в память по другому адресу. Это может быть и нечто более сложное, например, деление двух чисел, если результат предыдущего вычисления больше нуля.

Программы, например, операционная система или игра, сами по себе являются последовательностями инструкций, которые должен выполнять ЦП. Эти инструкции загружаются из памяти и в простом процессоре выполняются одна за другой, пока программа не завершится. Разработчики программного обеспечения пишут программы на высокоуровневых языках, например, на C++ или на Python, но процессор не может их понимать. Он понимает только единицы и нули, поэтому нам нужно каким-то образом представить код в этом формате.
Читать полностью »

Умножение матриц: эффективная реализация шаг за шагом - 1

Введение

Умножение матриц — это один из базовых алгоритмов, который широко применяется в различных численных методах, и в частности в алгоритмах машинного обучения. Многие реализации прямого и обратного распространения сигнала в сверточных слоях неронной сети базируются на этой операции. Так порой до 90-95% всего времени, затрачиваемого на машинное обучение, приходится именно на эту операцию. Почему так происходит? Ответ кроется в очень эффективной реализации этого алгоритма для процессоров, графических ускорителей (а в последнее время и специальных ускорителей матричного умножения). Матричное умножение — один из немногих алгоритмов, которые позволяет эффективно задействовать все вычислительные ресурсы современных процессоров и графических ускорителей. Поэтому не удивительно, что многие алгоритмы стараются свести к матричному умножению — дополнительная расходы, связанные с подготовкой данных, как правило с лихвой окупаются общим ускорением алгоритмов.

Так как реализован алгоритм матричного умножения? Хотя сейчас существуют множество реализаций данного алгоритма, в том числе и в открытых исходных кодах. Но к сожалению, код данных реализаций (большей частью на ассемблере) весьма сложен. Существует хорошая англоязычная статья, подробно описывающая эти алгоритмы. К моему удивлению, я не обнаружил аналогов на Хабре. Как по мне, этого повода вполне достаточно, чтобы написать собственную статью. С целью ограничить объем изложения, я ограничился описанием однопоточного алгоритма для обычных процессоров. Тема многопоточности и алгоритмов для графических ускорителей явно заслуживает отдельной статьи.
Процесс изложения будет вестись ввиде шагов с примерами по последовательному ускорению алгоритма. Я старался писать максимально упрощая задачу, но не более того. Надеюсь у меня получилось…
Читать полностью »

Дерандомизация ASLR на любых современных процессорах средствами JavaScript - 1
Запись обращений к кэшу устройством управления памятью (MMU) в процессоре по мере вызова страниц по особому паттерну, разработанному для выявления различий между разными уровнями иерархии таблиц. Например, паттерн «лесенки» (слева) указывает на первый уровень иерархии, то есть PTL1, при вызове страниц по 32K. Для других уровней иерархии тоже есть методы выявления

Пятеро исследователей из Амстердамского свободного университета (Нидерланды) доказали фундаментальную уязвимость техники защиты памяти ASLR на современных процессорах. Они выложили исходники скриптов JavaScript и подробное описание атаки AnC (ASLR⊕Cache), которой подвержены практически все процессоры.

Исследователи проверили AnC на 22 процессорах разных архитектур — и не нашли ни одного, который был бы защищён от такого рода атаки по стороннему каналу. Это и понятно, ведь во всех процессорах используется буфер динамической трансляции для кэширования адресов памяти, которые транслируются в виртуальные адреса. Защититься от этой атаки можно только отключив кэш процессора.
Читать полностью »


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