Рубрика «параллельное программирование» - 18

в 22:00, , рубрики: параллельное программирование, параллельные вычисления

В этой статье мне хотелось бы задокументировать всё, что я знаю о том, какие средства можно использовать для эффективного использования вычислительных ресурсов систем и/или удобства разработки.

И, надеюсь, кому-нибудь это может оказаться полезно, ибо кто-нибудь может чего-нибудь не знать, или, наоборот, окажется полезно мне, если кто-нибудь покажет что-нибудь ещё/укажет на изъяны в моих знаниях.

Читать полностью »

в 16:16, , рубрики: c++, CUDA, pgo, Алгоритмы, ненормальное программирование, параллельное программирование, С++

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 »

в 6:01, , рубрики: c++, iterator, libcds, lock-free, map, Алгоритмы, параллельное программирование, Программирование

Lock-free структуры данных. Iterable list - 1 Lock-free list является основой многих интересных структур данных, — простейшего hash map, где lock-free list используется как список коллизий, split-ordered list, построенный целиком на списке с оригинальным алгоритмом расщепления bucket'а, многоуровневого skip list, являющегося по сути иерархическим списком списков. В предыдущей статье мы убедились, что можно придать такую внутреннюю структуру конкурентному контейнеру, чтобы он поддерживал thread-safe итераторы в динамичном мире lock-free контейнеров. Как мы выяснили, основным условием для того, чтобы lock-free контейнер стал итерабельным, является стабильность внутренней структуры: ноды не должны физически удаляться (delete). В этом случае итератор суть просто (быть может, составной) указатель на ноду с возможностью перехода к следующей (оператор инкремента).
Можно ли такой подход распространить на lock-free list?.. Посмотрим…
Читать полностью »

в 17:49, , рубрики: memcache, memcached, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Блог компании okmeter.io, высокая производительность, кеширование, оптимизация кода, параллельное программирование

Это перевод обзора статьи «MemC3: Compact and Concurrent MemCache with Dumber Caching and Smarter Hashing» Fan et al. в Proceedings of the 10th USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI’13), pdf тут

Чуваки (бывший гугловец, чувак из университета Карнеги Меллон и еще один из Интел лабс) сделали улучшенный Memcached-совместимый кеш (по факту просто допилили мемкеш), и у них классные результаты производительности. Мне очень понравился обзор этой статьи в блоге "The morning paper" — описание алгоритмов и прочее.

Читать полностью »

в 6:12, , рубрики: c++, iterator, libcds, lock-free, map, Алгоритмы, параллельное программирование, Программирование

Lock-free структуры данных. Итераторы: multi-level array - 1
В предыдущих частях опуса (1, 2, 3) мы рассмотрели внутреннее строение lock-free map и убедились, что все основные операции — поиск, добавление и удаление ключа — могут быть выполнены без глобальных блокировок и даже в lock-free манере. Но стандартный std::map поддерживает ещё одну очень полезную абстракцию — итераторы. Возможно ли реализовать итерабельный lock-free map?
Ответ на этот вопрос — под катом.
Читать полностью »

в 18:46, , рубрики: haskell, quicksort, параллельное программирование, Программирование, функциональное программирование

Прим. перев.: Это перевод истории о том, как нелегко оказалось написать параллельную быструю сортировку (quicksort) на Хаскеле. Оригинал статьи написан в 2010 году, но, мне кажется, он до сих пор поучительный и во многом актуальный.

Есть много примеров того, как Хаскель делает простые проблемы сложными. Вероятно, самый известный из них—это решето Эратосфена, которое легко написать на любом императивном языке, но настолько сложно написать на Хаскеле, что почти все решения, которые преподавались в университетах и использовались в исследованиях последние 18 лет, оказались неправильными. На их несостоятельность обратила внимание Мелисса О'Нил [Melissa O'Neill] в своей важной научной работе "Настоящее решето Эратосфена". В ней приводится прекрасное описание того, что не так в старых подходах, и как их надо исправить. Решением Мелиссы было использовать очередь с приоритетом [priority queue] для реализации решета. Правильное решение оказалось в 10 раз длиннее, чем намного более простое решение на F# и в целых 100 раз длиннее, чем оригинальный изуродованный алгоритм на Хаскеле.
Читать полностью »

в 7:38, , рубрики: c++, Блог компании Intel, параллельное программирование, Программирование
Прогресс не стоит на месте: OpenMP 4.5 - 1

Всё течет, всё меняется, и OpenMP продолжает активно развиваться. Почти три года назад стандарт стал поддерживать не только параллелизм по задачам, но и по данным (векторизацию), про что я подробно писал. Самое время посмотреть, что появилось в последней версии, выпущенной в ноябре 2015, и что уже поддерживается на данный момент в компиляторах от Intel. Ну что, приступим!
Читать полностью »

в 13:10, , рубрики: big data, blender, c++, data mining, docker, FlyElephant, gcc, gromacs, HPC, java, Julia, jupyter, octave, OpenFOAM, openmp, python, R, SciLab, Блог компании FlyElephant, высокая производительность, машинное обучение, научные расчёты, Облачные вычисления, параллельное программирование, стартапы

FlyElephant празднует первый год работы в публичном доступе и анонсирует сотрудничество с HPC-HUB - 1

В ноябре FlyElephant празднует первый год работы в публичном доступе. FlyElephant — это платформа для дата сайнтистов, инженеров и ученых, которая ускоряет бизнес с помощью автоматизации Data Science и Engineering Simulation.
Читать полностью »

в 13:19, , рубрики: fpga, gpgpu, HLS, HPC, высокая производительность, параллельное программирование

Все готово, чтобы рассказать Хабр аудитории о применении FPGA в сфере научных высокопроизводительных вычислений. И о том, как на данной задаче надо удалось значительно обскакать GPU (Nvidia K40) не только в метрике производительность на ватт, но и просто с точки зрения скорости вычисления. В качестве FPGA платформы использовался кристалл Xilinx Virtex-7 2000t, подключенный по PCIe к хост компьютеру. Для создания аппаратного вычислительного ядра использовался язык C++ (Vivado HLS).

Под катом текст нашей оригинальной статьи. Там, как обычно бывает, сначала идет долгое описание зачем это все надо и модели, если нет желания это читать, то можно переходить сразу к реализации, а модель посмотреть потом при необходимости. С другой стороны без хотя бы беглого ознакомления с моделью читатель не сможет получить впечатление о том, какие сложные вычисления можно реализовать на FPGA )

Читать полностью »

в 6:28, , рубрики: Berkeley Unified Parallel C, C, UPC, инструкция, параллельное программирование, сборка, метки: ,

image Unified Parallel C (UPC) — это расширение языка C, разработанное для высокопроизводительных вычислений на крупномасштабных параллельных машинах. Язык представляет единую программную модель для систем с общей и разделенной памятью. Количество параллелизма фиксируется на старте программы, обычно с одним потоком на ядро процессора.

» Официальный сайт UPC
» Официальный сайт Berkeley UPC

В своё время возникли определенные трудности с разворачиванием UPC и отсутствием каких-либо подсказок по первым шагам ни в русскоязычном, ни в англоязычном сегменте интернета, кроме официальной инструкции INSTALL.TXT, которую пришлось переваривать.

Чтобы сей опыт не пропал даром, я решил написать статью по установке UPC в различных средах.
Читать полностью »

1...10...171819...30...36
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js