Open Source Сообщество Якутска

В субботу, 1 декабря, прошел очень интересный семинар по OpenCL. Как и предыдущий семинар по CUDA, его провел Афанасий Аргунов. Здорово, что есть заинтересованные люди с широким кругозором, которые сами в чем-то разобрались из чистого любопытства (способы зарабатывания на хлеб и способы добывания хлеба для мозга нигде и никак не пересекаются (с) ooby) и готовы бескорыстно рассказывать о том, что узнали.

В компе 4-ядерный процессор? Думаете, 4 ядра это много? А на графической карте у вас их могут быть сотни. Как использовать эту мощь для чего-нибудь, кроме отрисовки зомбей или просторов WoW?

Афанасий рассказал о роли nVidia в развитии направления GPGPU - вычислений общего назначения на графических процессорах. Узнали о различии между современными CPU, в которых применяется концепция MIMD, и процессорами видеокарт, построенными по SIMD (кстати, в новых картах nVidia обещает MIMD).
Сейчас GPGPU доступны на сериях 8xxx, 9xxx и новых 2xx, есть аналогичные решения с небольшим отставанием от ATI/AMD. Разобрал архитектуру, многоуровневую модель памяти видеокарт и вытекающие отсюда требования к организации вычислений. Главная задача - так все устроить, чтобы ядрам не приходилось лазить в медленную память. Объснил понятия потоков, ядер, блоков.

Попутно оказалось, что у nVidia до определенного момента просто не было чисел с плавающей точкой двойной точности, коммерческое использование CUDA предполагает некоторые лицензионные тонкости, а их маркетинговые графики о превосходстве над CPU-вычислениями следует читать немного по-другому. Вообще, всякое распараллеливание имеет смысл только если задача нормально распараллеливается. Простая мысль: если доля параллельного кода 10%, то выигрыша в скорости больше 10% не будет.

Затем перешли собственно к OpenCL — открытому стандарту, разрабатываемому почти всеми большими игроками. Кстати, Apple подсуетилась и зарегистрировала его как торговую марку. И вообще на MacOS с OpenCL все прекрасно.

Посмотрели пример сложения двух матриц из SDK, который произвел на слушателей неизгладимое впечатление объемом потребовавшегося кода. Посмотрели впечатляющую симуляцию разлета и обратного притягивания многих тел в космосе под действием силы тяжести.

Афанасий рассказал, что на него выходили сотрудники Массачусетского технологического института (MIT) с предложениями сотрудничества в области реализации нейронных сетей на OpenCL, призвал студентов принять участие: такой проект может быть сделан только силами группы. Обещал поделиться с желающими материалами nVidia.

< Предыдущая		Следующая >