Hpc 2.26.03.2013

АЛ-31 для СУ-27 Двигатель для «Сухой «Суперджет»

15 лет 6 лет

50 опытных образцов 8 тестовых образцов

3.5 млрд долларов 600 млн евро

Большинство суперкомпьютеров (список top500.org) – гетерогенные среды.

CPU : GPU = 1 : n (n = 1, 2, 3,…)

Cray Titan29 октября 2012

18 688 AMD Opteron (16 ядер в каждом)18688 Tesla K20X9 МВт, 404 кв. м

20 петафлопс (1015) – 1 место

Архитектура GPU. Технологии GPGPU.

Кизько Б. А., 5085/2, ИИТ, ФГБОУ ВПО СПбГПУ

26.03.2013

GPUПостроение в реальном времени изображений по

описанию трехмерных сцен

GPU

Быстрая однородная обработка большого количества элементовАппаратная реализация основных алгоритмов

Графический процессор изначально создавался как многоядерная структура (сотни ядер).

GPU

CPU vs GPUГораздо больше транзисторов GPU

отведено на обработку данных, а не на управление исполнением

(т.н. Flow control)

GPU

Cg, GLSL, HLSL

GPU

General-Purpose Computing on Graphics Processing Unit

NVIDIA Compute Unified Device Architecture

Intel Core i5 – 110 Гфлопс – 100 ВтCore 2 Duo – 19 Гфлопс - 90 Вт

Tesla K20X – 3,95 Тфлопс – 225 ВтRadeon HD 7660G – 380 Гфлопс - 35 Вт

GPGPU до 2007 года

Шейдерные языки Cg, GLSL и HLSLGLSL – OpenGLHLSL – Microsoft DirectX

1. Широкая поддержка оборудования.2. Отсутствие готовых библиотек.3. Необходимо знание специализированного

языка4. Привязка к графическим API.


5. Отсутствует возможность взаимодействия между пикселями.6. Отсутствуют операции типа scatter – есть только gather.


7. Приложения часто ограничены ПСП.

Простой вычислительных мощностей!


ноябрь 2006 г. - первый GPU с DirectX 10, GeForce 8800 GTX с архитектурой CUDA

• Учёт требований IEEE к арифметическим операциям

• Набор команд, ориентированный на вычисления. Независимость от графических API

• Произвольный доступ к памяти для чтения и записи

• CUDA Toolkit и CUDA SDK

NVIDIA CUDA

Есть байт-адресация

Gather

Scatter

NVIDIA CUDA

Доступ к регистровой разделяемой памяти для обмена данными между потоками


Язык программирования C с расширениямиРаспространённость GPU

GeForce 8, 9, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700


GPU – сопроцессор (device) для CPU (host)Собственная память (память устройства, device memory)Параллельная обработка множества потоков

Ядро (kernel) – исполняемая над большим числом потоков функция с параллелизмом данных

Отличия потоков GPU от CPU:•Для полной эффективности GPU нужны тысячи потоков•Легковесность, низкие накладные расходы на создание



SIMD (Single Instruction – Multiple Data)SIMT (Single Instruction – Multiple Thread)

Несколько видов памяти (регистры, локальная,

разделяемая, глобальная, константная, текстурная) с разными правами доступа


Open Compute Language

Khronos Group: AMD, Intel, Motorola, Apple, NVIDIA, IBM, ARM

2008 г. - OpenCL 1.01 декабря 2012 г. - OpenCL 1.2

C99 с новыми ключевыми словами

Открытый стандарт

Широкая поддержка оборудования

Прирост в WinZip 16.5 на AMD APU - 45%


CPU (host) управляет OpenCL-устройствами (devices): CPU, GPU, DSP, …


WinZip, ArcSoft, Corel VideoStudio, GIMP, Mathematica 8, vReveal, Blender, BattleField 3, …

PyOpenCL, WebCL (JS-интерфейс для обработки вычислений в браузере, поддержка в Firefox и WebKit), ScalaCL, Ruby-OpenCL

PGI OpenCL Compiler, OpenCL Studio, ZiiLABD OpenCL SDK

http://openclnews.com/apps


AMD OpenCL University Kit

Набор материалов от AMD для обучения технологии в течение семестра. 13 лекций с примерами кода и набором заданий

http://developer.amd.com/resources/heterogeneous-computing/opencl-zone/

HSA Foundation

AMD, ARM, Samsung, Texas Instruments, Qualcomm, MediaTek, Imagination Technologies

Intel

Larrabee -> Xeon Phi

Архитектура x86Много ядер Pentium в одном чипе с общей памятью

Intel Xeon Phi

Сопроцессор 5110P:

60 ядер Pentium 1GHz с EM64T, 4 потока/ядро 512-бит SIMD512К L21 TFLOPS6/8 Gb GDDR5RHEL 6.xSuSE Linux 12

Intel Xeon Phi

Взаимодействие NVIDIA с ВУЗами

269 университетов мираСПбГПУ, СПбГУ, "Дубна", ОИЯИ, МИЭТ, МГТУ им. Баумана, МАИ,

"Курчатовский институт", МГУ им. Ломоносова, ...

декабрь 2009 - научно-образовательный центр "Параллельные вычисления", Дубна

Список источников1. Сайты HSA Foundation, NVIDIA, AMD, Khronos Group2. thg.ru - подробный обзор Intel Xeon Phi3. Wikipedia4. Статьи с habrahabr.ru5. Сайт научно-образовательного центра "Параллельные вычисления" http://www.parallel-compute.ru/6. opencl.org7. gpgpu.org8. Результаты НИР на 3-4 курсах. Научный руководитель - Семьянов П. В.

Благодарю за внимание!

Documents

Hpc 2.26.03.2013