Рубрика «gpgpu»

в 10:00, , рубрики: cupy, gpgpu, gpu, intel, numba, python, ruvds_перевод, scikit-learn, Блог компании RUVDS.com, многопоточность, ускорители вычислений

Как можно ускорить Python сегодня - 1


Python не перестаёт удивлять многих своей гибкостью и эффективностью. Лично я являюсь приверженцем С и Fortran, а также серьёзно увлекаюсь C++, поскольку эти языки позволяют добиться высокого быстродействия. Python тоже предлагает такие возможности, но дополнительно выделяется удобством, за что я его и люблю.

Этот инструмент способен обеспечивать хорошее быстродействие, поскольку имеет в арсенале ключевые оптимизированные библиотеки, а также возможность динамической компиляции основного кода, который предварительно не компилировался. Однако скорость Python значительно падает, когда дело доходит до обработки крупных датасетов или более сложных алгоритмов. В текущей статье мы разберём:

  1. Почему столь важно думать о «будущем разнородных вычислений».
  2. Две ключевых сложности, которые необходимо преодолеть в открытом решении.
  3. Параллельное выполнение задач для более эффективного задействования CPU.
  4. Использование ускорителя для дополнительного повышения быстродействия.

Один только третий пункт позволил увеличить быстродействие в 12 раз притом, что четвёртый позволяет добиться ещё большего за счёт ускорителя. Эти простые техники могут оказаться бесценными при работе с Python, когда требуется добиться дополнительного ускорения программы. Описанные здесь приёмы позволяют нам уверенно продвигаться вперёд без длительного ожидания результатов.Читать полностью »

в 16:53, , рубрики: CUDA, gpgpu, rocm

Многим известно, что CUDA является наиболее часто используемой платформой для ускорения массовых параллельных вычислений, применяемых в различных практических и исследовательских областях.

В 2016 году AMD представила в буквальном смысле клон платформы CUDA — ROCm. Альтернативы модулей CUDA для ROCm можно увидеть в таблице с официального сайта AMD.

Таблица соответствия модулей платформ

Модуль платформы CUDA

Модуль платформы ROCm

cuBLAS

Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: fpga, gpgpu, graphblas, opencl, Алгоритмы, Блог компании Selectel, математика, ПЛИС
Практическое применение сервера с FPGA - 1

В данной статье будет рассказано о попытке ускорить операции над разреженными булевыми матрицами, реализованные на OpenCL, с помощью замены целевой платформы GPGPU на FPGA.

Эта задача возникла при работе над библиотекой примитивов линейной алгебры, необходимых для решения некоторых задач анализа графов. Данные, структурированные в виде графов, играют огромную роль в современной жизни и встречаются в таких областях, как социальные сети, транспортные и коммуникационные сети, являются основой для набирающих популярность графовых баз данных.

Объем таких данных неуклонно растет и потому для получения хорошей производительности в задачах анализа графов все острее встает вопрос о разработке параллельных алгоритмов, что оказывается нетривиальной задачей из-за нерегулярности данных.
Читать полностью »

в 9:55, , рубрики: cpu, gpgpu, gpu, GPU.js, javascript, Блог компании VDSina.ru, производительность, Разработка веб-сайтов
image

Мы, разработчики, всегда стремимся искать возможности повышения производительности приложений. Когда речь идёт о веб-приложениях, то улучшения обычно вносятся только в код.

Но думали ли вы об использовании мощи GPU для повышения производительности веб-приложений?

В этой статье я расскажу о библиотеке ускорения JavaScript под названием GPU.js, а также покажу вам, как повысить скорость сложных вычислений.

Что такое GPU.js и почему его стоит использовать?

Если вкратце, GPU.js — это библиотека ускорения JavaScript, которую можно использовать для любых стандартных вычислений на GPU при работе с JavaScript. Она поддерживает браузеры, Node.js и TypeScript.

Кроме повышения производительности если и множество других причин, по которым я рекомендую использовать GPU.js:

  • В основе GPU.js лежит JavaScript, что позволяет использовать синтаксис JavaScript.
  • Библиотека берёт на себя задачу автоматической транспиляции JavaScript на язык шейдеров и их компиляции.
  • Если в устройстве отсутствует GPU, она может «откатиться» к обычному движку JavaScript. То есть вы ничего не потеряете, работая с GPU.js.
  • GPU.js можно использовать и для параллельных вычислений. Кроме того, можно асинхронно выполнять множественные вычисления одновременно и на CPU, и на GPU.

Учитывая всё вышесказанное, я не вижу никаких причин не пользоваться GPU.js. Давайте узнаем, как его освоить.
Читать полностью »

в 10:10, , рубрики: bvh, c++, CFD, concurrent computing, dem, gpgpu, gpgpu (nvidia cuda), HPC, parallel computing, physics, параллельное программирование, Программирование, физика

https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi

Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.

Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.

Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.

Читать полностью »

в 6:56, , рубрики: CUDA, gpgpu, gpu, Nvidia, python, Блог компании Издательский дом «Питер», высокая производительность, Программирование

Привет!

Сегодня мы затрагиваем актуальнейшую тему — Python для работы с GPU. Автор рассматривает пример, тривиальный в своей монструозности, и демонстрирует решение, сопровождая его обширными листингами. Приятного чтения!

Как GPU-вычисления буквально спасли меня на работе. Пример на Python - 1
Читать полностью »

в 11:57, , рубрики: gpgpu, gpu, java, Программирование

Получение доступа к GPU из Java раскрывает огромную мощь. Здесь рассказывается как GPU работает и как получить доступ из Java.

Программирование устройства графического процессора (GPU) является заоблачным миром для Java программистов. Это понятно, так как обычные задачи для Java не подходят для GPU. Тем не менее, GPU обладают терафлопсами производительности, так давайте исследуем их возможности.
Для того чтобы сделать топик доступным, я потрачу некоторое время объясняя архитектуру GPU вместе с небольшой историей, которая облегчит погружение в программирование железа.

Однажды мне показали отличия GPU от CPU вычислений, я покажу как использовать GPU в мире Java. Наконец, я опишу главные фреймворки и библиотеки доступные для написания кода на Java и запуска их на GPU, и я приведу некоторые примеры кода.
Читать полностью »

в 12:00, , рубрики: cpu, CUDA, gpgpu, GPU вычисления, Nvidia, opencl, Алгоритмы, Блог компании Технологический Центр Дойче Банка, Видеокарты, высокая производительность, производительность, сортировка

Всем давно известно, что на видеокартах можно не только в игрушки играть, но и выполнять вещи, никак не связанные с играми, например, нейронную сеть обучить, криптовалюту помайнить или же научные расчеты выполнить. Как так получилось, можно прочитать тут, а я хотел затронуть тему того, почему GPU может быть вообще интересен рядовому программисту (не связанному с GameDev), как подступиться к разработке на GPU, не тратя на это много времени, принять решение, нужно ли вообще в эту сторону смотреть, и «прикинуть на пальцах», какой профит можно получить. 

Вычисления на GPU – зачем, когда и как. Плюс немного тестов - 1

Читать полностью »

в 19:23, , рубрики: game development, gpgpu, unity, Работа с 3D-графикой, разработка игр

GPU Bound. Часть вторая. Бескрайний лес - 1

Практически в каждой игре необходимо наполнять игровые уровни объектами, которые создают визуальное богатство, красоту и вариативность виртуального мира. Возьмите любую игру с открытым миром. Там деревья, трава, земля и вода основные «заполнители» картинки. Сегодня GPGPU будет совсем немного, но я попробую рассказать, как нарисовать в кадре много деревьев и камней, когда нельзя, но очень хочется.
Читать полностью »

в 15:43, , рубрики: amd, api, CUDA, DevCloud, DPC++, gpgpu, intel, miran, Nvidia, oneapi, Ponte Vecchio, Sapphire Rapids, Xe, Xeon Scalable, Блог компании Дата-центр «Миран», высокая производительность, дата-центр "Миран", Производство и разработка электроники

Посторонись, CUDA — Intel анонсировала 7-нанометровый GPU для дата-центров - 1

По прогнозам аналитиков, рынок дата-центров в ближайшие годы будет расти на 38% в год и за пять лет вырастет до $35 млрд, а самая ресурсоёмкая ниша (по интенсивности вычислений) — глубокое обучение, нейросети и задачи AI.

Конечно, Intel не собирается равнодушно смотреть, как Nvidia (и AMD, в меньшей степени) со своими GPU захватывают этот рынок, включая самый быстрорастущий сектор. На прошлой неделе гигант микроэлектронной промышленности сделал сразу несколько громких анонсов:

  • процессоры для нейросетей Nervana NNP-T1000 и NNP-I1000 (NNP: neural network processors), а также чип Movidius VPU;
  • 10-нанометровые процессоры Xeon Scalable (кодовое название Sapphire Rapids);
  • унифицированные программные интерфейсы oneAPI (для CPU, GPU, FPGA) — конкурента Nvidia CUDA;
  • 7-нанометровый GPU для дата-центров с кодовым названием Ponte Vecchio на новой архитектуре Xe.

Читать полностью »

123...10...10
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