Запускаем Java-программы на GPU

в 11:17, , рубрики: CUDA, gpgpu, gpu, java, Компиляторы, Параллелизм, метки: , , ,

На Github выложен исходный код компилятора Rootbeer, с помощью которого можно почти любой Java-код запустить на графическом процессоре, а также легко разделить Java-программу на фрагменты для CPU/GPU.

Компилятор опубликован под свободной лицензией GNU GPLv3, он прошёл тщательное тестирование и вполне пригоден для использования. По словам автора, это самый продвинутый транслятор байткода Java на платформу CUDA. Судя по всему, OpenCL тоже поддерживается.

Автор программы — преподаватель Сиракузского университета Фил Пратт-Желига (Phil Pratt-Szeliga).

Нужно пояснить, что в GPU нет никакой магии, и некоторые программы на GPU работают значительно медленнее, чем на CPU. Другое дело, если программа способна запустить большое количество параллельных потоков. Для этого нужно написать специальный алгоритм с оптимизацией для массового параллелизма.

Если в Java-программе есть параллелизм, то Rootbeer обнаружит его автоматически. В этом случае на специфических задачах прибавка производительности может составить десятки раз. Например, во время тестирования умножение плотных матриц 4096х4096 на Java с Rootbeer ускорилось в 67 раз, преобразование Фурье (не FFT) — в 54 раза.

Rootbeer использует инструмент для статического анализа и преобразования Java-байткода Soot.

Список неподдерживаемых функций Java в компиляторе: сборщик мусора, нативные методы, отражения (рефлексия), динамический вызов методов.

Автор: alizar

* - обязательные к заполнению поля


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