Рубрика «simd»

в 14:01, , рубрики: CockroachDB, Decode, DuckDB, execute, fetch, Groupby, mysql, postgresql, python, Rust, simd, timeweb_статьи_перевод, Блог компании Timeweb Cloud, Программирование, СУБД

image

❯ 1. Вступление

У меня в портфолио есть несколько готовых пет-проектов на Rust, и я заметил, что позиция «а у нас уже получилась DataFrame?» нисколько меня не устраивает. Поэтому я подумал, не сделать ли мне элементарный контейнер, который решал бы мою конкретную задачу. Но этот проект вышел из-под контроля.

Год спустя, написав немало кода, я создал одну из самых быстрых библиотек датафреймов, применимую в Rust и Python. Вот мой первый официальный «Hello World» на polars, размещённый у меня в блоге. Надеюсь, что с помощью этого поста я смогу пояснить читателю некоторые решения, которые мне довелось принять при проектировании, и вам станет понятнее, как Polars работает под капотом.
Читать полностью »

в 9:08, , рубрики: ddos-защита, fail2ban, nginx, Rust, simd, высокая производительность, конечные автоматы, ненормальное программирование, Регулярные выражения

Fail2ban — утилита чрезвычайно полезная во многих случаях. Думаю, многие используют её для того, чтобы в автоматическом режиме блокировать особенно назойливых «посетителей». К сожалению, если входящий поток становится слишком большим, fail2ban теряет все свои полезные свойства, потому что разбор лога безнадёжно отстаёт от реальности.

Вот, например, лог nginx из 100 тысяч строчек fail2ban при самых простых настройках (failregex='^<ADDR>') разбирает порядка 45 секунд:

$ fail2ban-regex nginx.log '^<ADDR>'

Running tests
=============

Use   failregex line : ^<ADDR>Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: Rust, ruvds_статьи, simd, webassembly, Блог компании RUVDS.com, высокая производительность, мультипоточность, Программирование, фракталы

Используем клиентский процессор по максимуму. Часть 2: SIMD + мультипоточность - 1


Снова поговорим об ускорении работы клиентской стороны веб-приложения и о том, как для этого задействовать все вычислительные ресурсы процессора.

В предыдущей части мы нарисовали фрактал Ньютона с помощью WebAssembly на Rust. В этой части мы задействуем SIMD команды и параллельные вычисления, чтобы добиться ещё большей производительности.

Вживую увидеть прирост скорости можно на онлайн-демо. На моём компьютере она составляет ~900% по сравнению с обычной реализацией на wasm.
Читать полностью »

в 15:59, , рубрики: java, java11, java12, java13, java14, java15, java16, java17, java9, JDK, openjdk, pattern-match, sealed, simd, switch

Вышла общедоступная версия Java 17. В этот релиз попало более 2700 закрытых задач и 14 JEP'ов. Изменения API можно посмотреть по этой ссылке.

Читать полностью »

в 13:49, , рубрики: amd, Ampere Altra, Ampere Computing, intel, miran, Neoverse N1, RISC, simd, vps, аренда, Блог компании Дата-центр «Миран», дата-центр "Миран", Компьютерное железо, Производство и разработка электроники, Процессоры, Серверное администрирование, серверы, стойки

Ampere Altra — первый в мире 80-ядерный ARM-процессор - 1

Калифорнийская компания Ampere представила первый в отрасли 80-ядерный серверный ARM-процессор на 64-битной архитектуре Ampere Altra.

Уже несколько лет специалисты прогнозируют, что платформа ARM составит конкуренцию x86 в дата-центрах, но этого никак не происходит. По итогам 2019 года там доминирует Intel с долей 95,5%, у AMD — 4,5%.

Однако новый ARM-процессор в целочисленном бенчмарке SPECrate 2017 показывает более высокую производительность, чем самый быстрый 64-ядерный AMD EPYC или топовый 28-ядерный Xeon семейства Cascade Lake. Это уже серьёзная заявка (хотя результаты бенчмарка немного «подкручены», см. ниже).
Читать полностью »

в 14:03, , рубрики: C, simd, высокая производительность, Программирование, холивары

Всем добрый день.

Недавно на Хабре появилась статья Побеждая C двадцатью строками Haskell: пишем свой wc от @0xd34df00d. Автор, известный своей симпатией к функциональному программированию, реализовал на Хаскеле аналог утилиты wc, и подверг его оптимизации, получив в результате вариант, работающий более чем в 7 раз быстрее стандартной юниксовой утилиты.Читать полностью »

в 7:51, , рубрики: double, float, fma, simd, Алгоритмы, двойная точность, математика, погрешности округления, числа с плавающей запятой
image

Недавно я вернулся к анализу погрешностей чисел с плавающей запятой, чтобы усовершенствовать некоторые детали в следующей редакции книги Physically Based Rendering. Числа с плавающей запятой — интересная область вычислений, полная сюрпризов (хороших и плохих), а также хитрых трюков, позволяющих избавиться от неприятных неожиданностей.

В процессе работы я наткнулся на этот пост на StackOverflow, из которого узнал об изящном алгоритме точного вычисления $a times b-c times d$.

Но прежде чем приступать к алгоритму, нужно понять, что же такого хитрого в выражении $a times b-c times d$? Возьмём $a=33962.035$, $b=-30438.8$, $c=41563.4$ и $d=-24871.969$. (Это реальные значения, которые получились у меня во время запуска pbrt.) При 32-битных значениях float получаем: $a times b=-1.03376365 times 10^9$ и $c times d=-1.03376352 times 10^9$. Выполняем вычитание, и получаем $-128$. Но если выполнить вычисления с двойной точностью, а в конце преобразовать их во float, то получится $-75.1656$. Что произошло?

Проблема в том, что значение каждого произведения может сильно выйти за нижнюю границу $-1 times 10^9$, где расстояние между представимыми значениями с плавающей запятой очень велико — 64. То есть при округлении $a times b$ и $c times d$ по отдельности до ближайшего представимого float, они превращаются в числа, кратные 64. В свою очередь, их разность будет кратной 64, и не останется никакой надежды, что она станет к $-75.1656$ ближе, чем $-64$. В нашем случае результат оказался ещё дальше из-за того, как два произведения были округлены в $-1 times 10^9$. Мы напрямую столкнёмся со старым добрым катастрофическим сокращением1.
Читать полностью »

в 9:13, , рубрики: c++, simd, Алгоритмы, кэш процессора, матричное умножение, машинное обучение, обработка изображений, сверточный слой

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 »

в 8:58, , рубрики: AVX-512, simd, x86, Блог компании Intel, высокая производительность, Программирование

С каждым новым поколением процессоров Intel появляются новые и все более сложные векторные инструкции. Хотя длина вектора (512 бит) в ближайшее время расти не будет, появятся новые типы данных и виды инструкций. Например, кто сможет с первого взгляда понять, что делает такой интринсик (и соответствующая ему инструкция процессора)?

Bitwise ternary logic that provides the capability to implement any three-operand binary function; the specific binary function is specified by value in imm8.

__m512i _mm512_mask_ternarylogic_epi32 (__m512i src, __mmask8 k, __m512i a, __m512i b, int imm8)
FOR j := 0 to 15
    i := j*32
    IF k[j]
        FOR h := 0 to 31
            index[2:0] := (src[i+h] << 2) OR (a[i+h] << 1) OR b[i+h]
            dst[i+h]   := imm8[index[2:0]]
        ENDFOR
    ELSE
        dst[i+31:i] := src[i+31:i]
    FI
ENDFOR
dst[MAX:512] := 0

ОК, допустим, мы разобрались, как она работает. Следующий уровень сложности — отладка кода, интенсивно использующего такие интринсики.
Читать полностью »

в 10:48, , рубрики: c++, simd, Алгоритмы, кэш процессора, матричное умножение, машинное обучение, обработка изображений

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 »

123
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