Заголовок получился, конечно, желтушный. Сразу за него извиняюсь.
Сегодня всего лишь хочу поделиться одним занимательным буклетом, который был выпущен институтом computer sciences академии наук СССР в (предположительно) 1989 году.
Рубрика «параллельное программирование» - 12
О нейрокомпьютерах позднего СССР
2018-03-05 в 10:36, admin, рубрики: машинное обучение, параллельное программирование, Программирование
Суровая сибирская и казахстанская микроэлектроника 2017 года: Verilog, ASIC и FPGA в Томске, Новосибирске и Астане
2017-12-22 в 5:57, admin, рубрики: Altera, fpga, MIPSfpga, schoolmips, Verilog, vhdl, xilinx, Анализ и проектирование систем, Астана, высокая производительность, назарбаевский университет, ненормальное программирование, Новосибирск, параллельное программирование, томский университетГод 2017 стал годом больших изменений в зарождающейся экосистеме российской микроэлектроники. Эти изменения заметило даже ранее безразличное к российскому железу общество. Российский чип ELISE для умных камер от ЭЛВИС-НеоТек вышел на удобной плате для разработчиков. Эту плату показали по Первому каналу российского телевидения. C российским процессором Байкалом-Т теперь может поработать любой программист через доступ к серверам удаленной лаборатории, которую байкаловцы создали вместе с МГУ. Российские процессоры от НИИСИ стали использовать для телекоммуникационного оборудования.
Для перехода от единичных успехов к развитой экосистеме необходимо подкрутить образование. В сентябре в Томске прошло совещание, на котором преподаватели и инженеры из Москвы, Сибири, Поволжья, Калифорнии и других мест обменялись опытом в преподавании микроэлектроники. Одновременно там же прошел учебный семинар по SystemVerilog, VHDL, FPGA, CPU IP, на который пришли не только россияне, но и студенты из Китая и Вьетнама, среди которых быстро распостранилась информация, что рядом учат чему-то полезному для их карьеры. Под катом — отчет об этом и сопутствующих событиях. Действующие лица: томские и новосибирские университеты, московские МГУ, МФТИ и МИЭТ, новосибирские лицеи, российская компания МЦСТ, американские MIPS, AMD и National Instruments, британская Imagination и казахский Назарбаевский Университет.
Доделал игру, работающую на видеокарте
2017-12-19 в 16:10, admin, рубрики: compute shader, gpgpu, unity3d, вычисление на видеокарте, Дизайн игр, игра, моделирование, параллельное программирование, разработка игр, физическая симуляцияНаконец-то я доделал игру, которая работает на видеокарте. Она несколько месяцев повисела в раннем доступе на стиме, и теперь я её окончательно выпустил. Основная фишка игры в том, что она представляет собой физическую симуляцию, которая выполняется на графическом процессоре. Основной код игры — это огромный compute shader, 6 тысяч строк на HLSL. Десятки тысяч взаимодействующих частиц обрабатываются параллельно, и выходит довольно быстро. Всё в игре сделано из этих частиц. Вот несколько гифок о том, как это работает:
Самая быстрая и энергоэффективная реализация алгоритма BFS на различных параллельных архитектурах
2017-12-11 в 9:19, admin, рубрики: bfs, c++, CUDA, gpgpu, Graph500, KNL, Power8, Алгоритмы, высокая производительность, Параллельная обработка графов, параллельное программированиеОффтоп
В названии статьи не поместилось — данные результаты считаются таковыми по версии рейтинга Graph500. Также хотелось бы выразить благодарность компаниям IBM и RSC за предоставленные ресурсы для проведения экспериментальных запусков во время исследования.
Введение
Поиск в ширину (BFS) является одним из основных алгоритмов обхода графа и базовым для многих алгоритмов анализа графов более высокого уровня. Поиск в ширину на графах является задачей с нерегулярным доступом к памяти и с нерегулярной зависимостью по данным, что сильно усложняет его распараллеливание на все существующие архитектуры. В статье будет рассмотрена реализация алгоритма поиска в ширину (основного теста рейтинга Graph500) для обработки больших графов на различных архитектурах: Intel х86, IBM Power8+, Intel KNL и NVidia GPU. Будут описаны особенности реализации алгоритма на общей памяти, а также преобразования графа, которые позволяют достичь рекордных показателей производительности и энергоэффективности на данном алгоритме среди всех одноузловых систем рейтинга Graph500 и GreenGraph500.
Развитие стратегий устойчивости
2017-11-24 в 10:11, admin, рубрики: machine learning, python, Блог компании Mail.Ru Group, Занимательные задачки, машинное обучение, никто не читает теги, параллельное программирование
В предыдущей статье я описал несколько алгоритмов эволюционных стратегий (evolution strategies, ES), помогающих оптимизировать параметры функции без необходимости явно вычислять градиенты. При решении задач обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) эти алгоритмы можно применять для поиска подходящих наборов параметров модели для агента нейросети (neural network agent). В этой статье я расскажу об использовании ES в некоторых RL-задачах, а также опишу методы поиска более стабильных и устойчивых политик.
fiber — легковесные процессы для Arduino
2017-11-21 в 21:07, admin, рубрики: arduino, C, fibers, Алгоритмы, ненормальное программирование, необычные решения, параллельное программирование, программирование микроконтроллеров
А давайте притащим мир большого программирования в Arduino!
Любая программа, а тем более программа близкая к аппаратуре (а какие еще на arduino бывают?) при рассмотрении представляет собой множество параллельно работающих ветвей.
При этом в реальной жизни обработка большинства вещей в реальном времени не требуется. Достаточно иметь нечто похожее на реальное время.
Например если мы программируем скажем гистерезисный регулятор температуры, то как правило совершенно не важно прямо сейчас сработает включатель нагревателя или через пару милисекунд.
А вот если мы программируем скажем регулятор ШИМ (не рассматриваем аппаратные способы), то тут нам возможно потребуется считать каждый такт процессора, чтобы обеспечить приемлемую точность регулирования.
Если рассмотреть структуру произвольного сложного программно-аппаратного проекта в том числе на Arduino, то увидим, что задач требующих "реального" (с жесткими требованиями) реалтайма — меньшинство, а большинству задач достаточно условного реалтайма.
Программирование реального реалтайма — это как правило прерывания и аппаратные хитрости. В этой статье поговорим о программировании реалтайма условного.
Бесплатная YouTube-трансляция Joker 2017: Java 9, Concurrency, GC, Spring и, конечно, паззлеры
2017-11-01 в 7:26, admin, рубрики: java, joker, joker2017, jokerconf, Блог компании JUG.ru Group, высокая производительность, конференция, параллельное программирование, трансляция
Круг замкнулся. Ровно год назад мы провели открытую трансляцию Joker 2016 для всех тех, у кого не было возможности зарегистрироваться. С тех пор мы провели более десятка трансляций с конференций по .NET, JavaScript, DevOps, мобильным технологиям, тестированию и Java, само собой.
Что стало лучше за год? Мы отработали технологию, пофиксили пару уязвимостей, начали транслировать через YouTube (а не через кастомный интерфейс), научились задавать вопросы от участников трансляции, забанили добрую сотню троллей, научились проводить интервью в перерывах без задержек и проволочек, начали делать трансляцию в 1440р… наверное, есть что-то еще.
Собственно, уже совсем скоро вы сможете увидеть, что у нас получилось — 3 ноября в 9:30 утра мы начнем двухдневную бесплатную трансляцию главного трека Joker 2017. Трансляция будет идти с одним перерывом «на сон». А еще она будет в разрешении 1440р, так что в кои-то веки вам понадобятся ваши крутые мониторы.
В программу вошли доклады Cay Horstmann, Алексея Шипилёва, Баруха jbaruch Садогурского, Тагира lany Валеева, Николая xpinjection Алименкова, Евгения EvgenyBorisov Борисова, Сергея Milfgard Абдульманова и еще кое-кого.
Интересно? Давайте под кат.
Читать полностью »
Глубокое обучение с R и Keras на примере Carvana Image Masking Challenge
2017-10-30 в 16:28, admin, рубрики: deep learning, image segmentation, kaggle, keras, R, unet, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений, параллельное программирование
Привет!
Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.
Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).
Студенческие суперкомпьютерные соревнования: инструкция по применению
2017-10-25 в 19:03, admin, рубрики: Competition, HPC, supercomputing, высокая производительность, параллельное программированиеПривет! Я капитан команды СПбГУ, принимавшей участие в соревнованиях ASC. На прошлой неделе вышла статья stealapanda об опыте работы с мощнейшим суперкомпьютером мира Sunway Taihulight. Стало ясно, что многие впервые слышат о таком мероприятии. В своей статье я хочу рассказать в целом об HPC соревнованиях, как они проводятся и какие навыки пригодятся если вы захотите вписаться в эту увлекательную авантюру. Также на примере ASC опишу как это все проходит.
Что такое HPC соревнования и чем они отличаются от обычного спортивного программирования
Асинхронность 3: Субъекторная модель
2017-10-23 в 7:15, admin, рубрики: c++, асинхронность, водород, высокая производительность, каналы, многопоточность, обмен сообщениями, параллельное программирование, Программирование, синхронизация, сопрограммы
Предисловие
Эта статья является продолжением цикла статей про асинхронность:
Спустя 3 года я решил расширить и обобщить имеющийся спектр асинхронного взаимодействия с использованием сопрограмм. Помимо этих статей также рекомендуется ознакомиться с универсальным адаптером:
Введение
Рассмотрим электрон. Что он из себя представляет? Отрицательно заряженная элементарная частица, лептон, обладающий некоторой массой. Это означает, что он может участвовать по меньшей мере в электромагнитных и гравитационных взаимодействиях.
Читать полностью »