WWW.PROGRAMMA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Учебные и рабочие программы
 

«CUDA® альманах август 2014 содержание новости NVIDIA CUDA 3 10 способов улучшить производительность и эффективность работы с CUDA 6.5 3 Использование CUDA-ускоренных библиотек из ...»

CUDA® альманах

август 2014

содержание

новости NVIDIA CUDA 3

10 способов улучшить производительность и эффективность работы с CUDA 6.5 3

Использование CUDA-ускоренных библиотек из MATLAB: пример из области

машинного зрения 8

Метод обработки изображений обеспечивает улучшенное подводное видение 9

Стань частью GTC 2015 11 вебинары на английском языке 12 научные работы с использованием вычислений на CUDA 13 Анализ эффективности использования графических процессоров для обучения нейронной сети распознавания рукописных символов // В.

Ю. Путенкова 13 Численный код частиц в ячейке на основе гибридных cpu-gpu вычислительных систем // Н.Г. Никишин, Н.Н. Попова 15 Реализация алгоритмов быстрой диффузной фильтрации // В.С. Горбацевич, Д.А. Пронин, Ю.В.Визильтер 16 Повышение эффективности многоразрядных вычислений основанных на теории сравнений и параллельного программирования по технологии CUDA // В. В. Чернобровкин 17 Использование гибридных вычислительных систем при моделировании газодинамических процессов // Е. В. Михальченко, Л. И. Стамов 18 полезные ресурсы по CUDA 19 вакансии CUDA 20 контакты 21 CUDA АльмАнАх / Август 2014 Новости NVIDIA CUDA 10 способов улучшить производительность и эффективность работы с CUDA 6.5 Мы рады сообщить вам о выпуске новой версии архитектуры программирования CUDA 6.5.

CUDA 6.5 содержит множество новых возможностей и улучшений, включая поддержку языка CUDA Fortran в инструментах для разработчика, функцию обратного вызова, задаваемую пользователем, в cuFFT, новые API калькулятора загрузки и многое другое.

CUDA на ARM64 В прошлом году мы представили CUDA на ARM, а в мае выпустили платформу для разработчиков Jetson TK1, позволяющую разрабатывать мобильные приложения и приложения для встраиваемых систем на процессоре Tegra K1, первом мобильном процессоре с поддержкой CUDA. Tegra K1 содержит 192 программируемых ядра, что обеспечивает более чем 300 Гфлопс вычислительной мощности. А на этой неделе на конференции Hot Chips мы раскрыли больше подробностей о 64-битном ARM процессоре с архитектурой Denver.

CUDA 6.5 – это новая ступень, которая переносит CUDA на 64-битные ARM платформы.

Архитектура ARM64 лежит в основе маломощных центров обработки данных и микросерверов, в то время как GPU созданы для ультрабыстрой вычислительной производительности. Объединив эти две платформы, мы получили отличное решение для высокопроизводительных вычислений. Архитектура ARM64 Рис. 1. CUDA-ускоренные приложения обеспечивают высокую производительность на ARM64+GPU системах обеспечивают энергоэффективность, конфигурируемость системы и огромную, открытую экосистему. GPU привносят высокую энергоэффективную производительность вычислений, огромную экосистему HPC и сотни CUDA-ускоренных приложений. В приложениях в сфере HPC CPU на основе архитектуры ARM64 переносят обработку вычислительных задач на GPU. CUDA и GPU делают архитектуру ARM64 конкурентоспособной в области HPC с самого первого дня.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 К платформам разработки, доступным на сегодняшний день для CUDA на ARM64, относятся платформа разработок для высокопроизводительных решений Cirrascale RM1905D и E4 EK003 серии ARKA. Компания Eurotech объявила, что в этом году также представит свое решение.

Эти платформы созданы на базе 8-ядерных процессоров Applied Micro X-Gene с архитектурой ARM64 и тактовой частотой 2,4 ГГц, графических ускорителей Tesla K20 и CUDA 6.5. Как показано на Рисунке 1, производительность CUDA-ускоренных приложений на ARM64+GPU системах сравнима с производительностью на x86+GPU системах.

обратный вызов устройства cuFFT Пользователям cuFFT часто приходится преобразовывать входные данные перед выполнением БПФ (быстрых преобразований Фурье) или выходные данные уже после выполнения БПФ. До выпуска версии CUDA 6.5 выполнение этих операций требовало запуска дополнительных ядер CUDA для загрузки, преобразования и хранения данных. Я акцентирую внимание на загрузке и хранении данных, так как эти ядра повышают часть полосы пропускания, которую занимают приложения, и как раз здесь становится полезным обратный вызов устройств cuFFT.

cuFFT 6.5 позволит вам задавать функции обратного вызова устройства, которые перенаправляют или управляют данными, когда они загружены, перед выполнением БПФ и/или перед их сохранением после выполнения БПФ.

Это означает, что cuFFT может преобразовывать входные и выходные данные, не повышая коэффициент использования полосы частот, как показано на Рисунке 2. Это может означать значительное повышение Рис. 2. Обратные вызовы cuFFT могут сократить требования к полосе пропускания производительности. для выполнения БПФ.

инструментальная поддержка CUDA Fortran В CUDA 6.5 добавлена улучшенная поддержка CUDA Fortran в cuda-gdb отладчике, профилировщик командной строки nvprof, cuda-memcheck и профилировщик NVIDIA Visual Profiler (смотрите Рисунок 3). Также добавлена поддержка отладки данных в языке FORTRAN (только на Linux), улучшенf корреляция source-to-assembly кода. Инструментальная поддержка CUDA Fortran является в CUDA 6.5 бета функцией и требует версию компилятора PGI 14.4 или выше.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 Рис. 3. В CUDA 6.5 добавлена поддержка кода на CUDA Fortran в инструменты отладки и профилировки CUDA. Здесь мы используем профилировщик NVIDIA Visual Profiler для проверки выполнения инструкций программы на CUDA Fortran..

API калькулятора загрузки CUDA CUDA 6.5 представляет новый калькулятор загрузки CUDA и API-интерфейсы конфигурации запуска. Эти функции помогают настраивать конфигурации выполнения задач с допустимой загрузкой. Эти функции описаны в книге "Профессиональные советы по CUDA: упрощайте конфигурацию запуска с новым API загрузки CUDA". CUDA 6.5 также содержит значительно переписанную версию программного калькулятора загрузки (которая была представлена как бета-версия в CUDA 6.0), cuda_occupancy.h. Этот файл содержит отдельный калькулятор загрузки, так и функции конфигурации загрузки, поэтому приложения могут использовать их, не полагаясь на весь программный стек CUDA.

другие улучшения CUDA 6.5 содержит множество других улучшений функциональных возможностей и производительности, а также новые функции. Ниже представлены некоторые из них.

поддержка VISUAL STUDIO 2013 CUDA 6.5 расширяет поддержку компиляторов на хост-компьютере и теперь поддерживает Microsoft Visual Studio 2013 для платформы Windows.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 увеличение производительности операЦий с числами двойной точности Ключевая математическая библиотека CUDA 6.5 обеспечивает значительное увеличение производительности многих функций для операций с числами с двойной точностью, в частности, для sqrt(), rsqrt(), hypot(),log(), log2(). Эти оптимизации приводят к существенному увеличению производительности приложений. Мой код для гравитационного моделирования методом многих тел, запущенный на NVIDIA Tesla K40 GPU с CUDA 6.5, получил производительность 801 ГИГАФЛОП/с для FP64 по сравнению с 698 ГИГАФЛОП/с при использовании CUDA 6.0.

статические библиотеки CUDA Теперь CUDA 6.5 (на Linux и Mac OS) содержит статические версии библиотек cuBLAS, cuSPARSE, cuFFT, cuRAND и NPP. Это может сократить число зависимостей от динамических библиотек, которые необходимо включить в приложение. Эти новые статические библиотеки зависят от уровня абстракции библиотеки cuLIBOS (libculibos.a), которая является частью набора инструментов CUDA.

новый инструмент: NVPRUNE nvprune – это новая бинарная утилита, которая очищает объектные файлы и библиотеки, чтобы они содержали только код устройства для точно указанной архитектуры. К примеру, следующая командная строка отсекает libcublas_static.a, оставляя только код sm_35 и удаляя все остальные объекты.

nvprune -arch sm_35 libcublas_static.a -o libcublas_static35.a Разработчики аппаратного обеспечения могут найти утилиту nvprune полезной для сокращения размеров объектных файлов GPU, особенно при использовании сторонних библиотек или библиотек NVIDIA.

увеличение производительности MPS CUDA Multi-Process Service (MPS) позволяет прозрачно использовать многозадачность CUDA приложений, как правило, MPI-задач, чтобы запускать ядра из нескольких процессов одновременно на отдельных GPU. CUDA 6.5 представила MPS, а CUDA 6.5значительно повысила производительность MPS, сократив задержку при загрузке с 7 до 5 микросекунд, а задержку при запуске и синхронизации – с 35 до 15 микросекунд.

улучшены отчеты об ошибках XID Драйверы NVIDIA сообщают об ошибках GPU общего характера через журнал регистрации событий или ядро операционной системы. Сообщения могут указывать на проблемы с аппаратным обеспечением, программным обеспечением NVIDIA или пользовательскими приложениями. В CUDA 6.5 улучшены отчеты об ошибках Xid 13 на Linux, чтобы предоставлять более подробную информацию и отображать тип причины ошибки Xid 13. Ниже представлен пример сообщения об ошибке из более ранних версий CUDA.

GPU at 0000:07:00: GPU-b850f46d-d5ea-c752-ddf3-c4453e44d3f7 Xid (0000:07:00): 13, 0003 00000000 0000a1c0 000002bc 00000003 00000000 CUDA АльмАнАх / Август 2014 Подобное сообщение об ошибке может появиться по нескольким причинам. CUDA 6.5 различает ошибки Xid 13 на основе их причин, как показано ниже.

Xid (0000:07:00): 13, Graphics SM Warp Exception on (GPC 0, TPC 4): Stack Error Xid (0000:07:00): 13, Graphics Exception: ESR - 0x506648=0x2000d, 0x506650=0x0, 0x506644=0xd3eff2, 0x50664c=0x7f Xid (0000:07:00): 13, Graphics Exception: ChID 0002, Class 0000a1c0, Offset 000002bc, Data скачайте CUDA 6.5 прямо сейчас!

CUDA 6.5 содержит все перечисленные новые функции и улучшения, а также много других, включая поддержку матриц блочного сжатого строчного формата в cuSparse, режима Application Replay в NVIDIA Visual Profiler, который обеспечивает более быстрый анализ сложных сценариев с использованием нескольких аппаратных счетчиков.

Зайдите на CUDA Zone, чтобы скачать CUDA 6.5 прямо сейчас, ознакомиться с последними документами по CUDA.

–  –  –

CUDA АльмАнАх / Август 2014 использование CUDA-ускоренных библиотек из MATLAB: пример из области машинного зрения В предыдущих статьях мы рассказывали, как MATLAB® поддерживает разработку и создание прототипов создания ядер, обеспечивая среду для быстрой оценки и визуализации с использованием объекта CUDAKernel. В этой статье можно узнать, как интегрировать существующую библиотеку кода устройства в C++ или другой CUDA-ускоренный язык, используя MEX. С помощью MEX вы сможете расширить и настроить возможности MATLAB или использовать MATLAB в качестве тестовой среды для своего кода готового программного продукта.

Компилятор MATLAB MEX позволяет представлять свои библиотеки в среде MATLAB в виде функций. Вы записываете свою точку входа на C, C++ или Fortran в виде модифицированной функции main(), которую активизирует MATLAB. MEX обеспечивает фреймворк для компиляции этого кода, а также API для взаимодействия с MATLAB и данными MATLAB в вашем исходном коде программы.

Пакет инструментов MATLAB Parallel Computing Toolbox™ обеспечивает конструктивы для компиляции CUDA C и С++ c nvcc и новыми API для доступа и использования gpuArray datatype, который представляет собой данные, сохраненные на GPU в виде численных массивов данных в рабочем пространстве MATLAB.

Подробнее CUDA АльмАнАх / Август 2014 метод обработки изображений обеспечивает улучшенное подводное видение Команда из Нидерландской организации прикладных исследований и Королевский военноморской флот Нидерландов использовали графический процессор NVIDIA с поддержкой CUDA для разработки нового программного обеспечения для обработки изображений, которое использует алгоритмы, основанные на системах формирования и обработки изображений для обеспечения безопасности полевых лагерей и беспилотных летательных аппаратов.

Рис. 4. Референсные видеоматериалы днища пристани. Слева представлено исходное изображение, в то время как справа представлено то же самое изображение после увеличения контрастности. Изображения предоставлены SPIE.

Возможности обычных камер для подводной съемки ограничены малой контрастностью изменения цвета, а также помехами изображения вследствие плавающих частиц, таких как «морской снег». Исследователи говорят, что это особенно характерно для камер, установленных на системах с дистанционным управлением.

Новый алгоритм цветокоррекции, разработанный этой командой, восстанавливает исходные цвета сцены, однако, коррекция каждого цвета должна быть воссоздана с нуля из-за особых условий каждой подводной съемки.

Это программное обеспечение использует фильтры для сокращения помех и коррекции контрастности и цвета. Фильтр для подавления помех включает в себя субпиксельную оценку движения камеры, в то время как адаптивное интегрирование изображений сокращает любые временные помехи. По словам исследователей, можно заметить небольшие контрастные различия, но при увеличении эта особая техника способна добиться более яркого и четкого контраста всего изображения.

Исследователи сотрудничают с Министерством обороны Нидерландов, чтобы протестировать новый метод в условиях эксплуатации в море, а также сравнить с данными, полученными по схожему сценарию.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 Команда на данный момент работает над дальнейшим усовершенствованием своего нового метода. Они заметили, что, так как техника сокращения помех использует оценку параметров движения на основе содержания изображения, они смогут добиться расширенной оптимизации этого метода, если будут использовать подходящие инерциальные измерительные блоки.

Они начали использовать инерциальный измерительный блок MEMS с активным снижением медленного смещения изображения. Исследователи надеются внедрить свою технологию к концу 2015 года.

Подробнее CUDA АльмАнАх / Август 2014 стань частью GTC 2015 У вас есть возможность принять участие в GPU Technology Conference 2015, 17-20 марта 2015 года в Силиконовой Долине США.

Участники из более 50 стран мира приедут на Конференцию по GPU-технологиям, чтобы узнать о потрясающих возможностях параллельных вычислений Посетите данное мероприятие вместе с другими учеными, разработчиками, графическими художниками, конструкторами, исследователями, инженерами и IT-менеджерами, чтобы:

• Рассказать о своем научном проекте • Получить информацию о передовых инновациях • Узнать о значительных успехах использования GPU • Поучиться у профессионалов в области параллельных вычислений и визуализации • Познакомиться с коллегами и экспертами в отрасли

–  –  –

CUDA АльмАнАх / Август 2014 НаучНые работы с использоваНием вычислеНий На CUDA анализ эффективности использования графических проЦессоров для обучения нейронной сети распознавания рукописных символов в. ю. путенкова

–  –  –

В настоящее время особенно остро стоит задача машинного распознавания образов.

Это связано, во-первых, с ежедневным увеличением объема графического контента в сети Интернет, а так же способа его систематизации и анализа. Во-вторых, с проблемой автоматизации многих рутинных операций. Таких, как распознавание текстов рукописных документов, банковских чеков, анкет, почтовых индексов и многих других.

Нейронные сети успешно применяются для решения задач классификации и распознавания образов, в частности, графически представленных, символов. Так как в силу нелинейности своей природы нейронные сети могут воспроизводить достаточно сложные зависимости. При этом уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных статистических методов.

В процессе обучения нейронной сети выполняется большое число однотипные векторноматричных операций над, как правило, достаточно большим объемом данных. В связи с этим возникает потребность в использовании средств параллельной разработки программ для ускорения расчетов.

Целью данной работы является сравнительный анализ эффективности использования графических процессоров для обучения нейронной сети задаче распознавания образов.

Данная работа проводилась на кафедре Суперкомпьютеров и Квантовой Информатики в рамках научной работы под руководством к.ф.м.н. Д.Ю. Буряка.

Для решения задачи была выбрана нейронная сеть прямого распространения типа "персептрон"и пять наиболее известных методов обучения: метод обратного распространения ошибки, метод суммарного градиента с постоянным шагом, метод сопряженных градиентов, метод наискорейшего спуска и стохастическо-диагональный метод Левенберга-Марквардта.

Все пять методов были реализованы в одной программе с возможностью переключения между режимами обучения. Для каждого из методов была реализована последовательная и параллельная версии обучения, причем модуль, отвечающий за реализацию параллельной версии, исполняет все векторно-матричные вычисления на графической карте с поддержкой технологии CUDA.

CUDA АльмАнАх / Август 2014

По результатам исследования были сделаны следующие выводы:

1. Использование графического процесссора позволило повысить скорость обучения в полтора раза по сравнению с параллельной версией программы.

2. Выполнения на графическом процессоре только части векторно-матричных операций недостаточно для получения приемлемого ускорения программы. Так как при этом большая часть вычислительного времени уходит на передачу данных с графической карты на центральный процессор и обратно.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 численный код частиЦ в ячейке на основе гибридных CPU-GPU вычислительных систем н.г. никишин, н.н. попова

–  –  –

В работе представлено исследование эффективности параллельных программ для расчета эволюции ионов в рамках модели частиц в ячейке. Разработаны параллельные программы для гибридных вычислительных систем, содержащих устройства CPU (Central Processing Units, центральные процессоры) и GPU (Graphic Processing Units, графические ускорители). Программы применяются для прямого моделирования поведения ионов в ловушках масс-спектрометров на основе преобразования Фурье. Показана возможность использования GPU-устройств для ускорения многократного решения краевых задач для уравнения Пуассона на основе быстрого преобразования Фурье, реализованного в библиотеке cuFFT – библиотеке процедур быстрого преобразования Фурье для архитектуры CUDA (Compute Unified Device Architecture). Проведено сравнение реально достигаемой производительности и задействования полосы пропускания памяти при вычислении решения с пиковыми характеристиками GPU для разных установок. Показано, что выбранный алгоритм решения первой краевой задачи для уравнения Пуассона масштабируется в соответствии с асимптотической оценкой сложности. Разработаны программы расчета полей, удерживающих ионы в ловушке в произвольной геометрии электродов для работы на гибридных системах, сочетающих в себе одновременную обработку данных на CPU и GPU.

В каждом из параллельных процессов программы расчета поля решение алгебраических уравнений осуществляется на GPU через процедуры LAPACK, реализованные в составе библиотеки CULA. Результаты расчетов на суперкомпьютере «Ломоносов» показали, что эффективность параллельного исполь-зования GPU существенно зависит от выбранной схемы распределения процессов параллельной программы. Ускорители могут эффективно использоваться для определения кулоновского взаимодействия ионов с помощью решения первой краевой задачи для уравнения Пуассона. Параллельные вычисления полей на CPU от каждой поверхности электрода можно проводить совместно с решением алгебраических систем на GPU с достаточной эффективностью.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 реализаЦия алгоритмов быстрой диффузной фильтраЦии в.с. горбацевич, д.а. пронин, ю.в.визильтер

–  –  –

К алгоритмам подавления шумов на изображении (т.н. задача денойсинга) на практике предъявляются достаточно жесткие требования, как по качеству фильтрации, так и по производительности. Одним из перспективных направлений в данной области является класс алгоритмов фильтрации на базе локальных признаков (feature based filtering). Характерным представителем данной группы методов, является диффузный фильтр (ДФ), основанный на учете внутренней геометрии изображений. Такой фильтр позволяет удалять шумы, практически не изменяя форму изображения. Процедура фильтрации описывается следующим выражением:

где I(q) – яркость пикселя q, v(p) – вектор признаков соответствующий пикселю p, ||*|| – Евклидова норма. В качестве вектора признаков каждого пикселя здесь используется его окрестность некоторого размера. К сожалению, несмотря на высокое качество, ДФ сложно использовать на практике из-за его высокойвычислительной сложности. В данной работе рассмотрено несколько путей решения данной проблемы.

Первым путем является использование технологии CUDA для проведения большей части вычислений с использованием видеокарты NVIDIA. В работе подробно описаны особенности технологии CUDA и реализации с ее использованием ДФ. В результате применения данной технологии удалось снизить время работы диффузного фильтра с минут до порядка одной секунды на кадр, что уже приемлемо в системах технического зрения.

Однако в ряде систем использование видеокарты не представляется возможным. Для таких случаев во второй части работы предложен и описан алгоритм вычисления быстрого диффузного фильтра (БДФ), отличающегося от фильтра, но обладающего схожими свойствами. Отличием алгоритма БДФ является использование в качестве дескриптора точки изображения вместо векторов яркостей в окрестности, соответствующих локальных бинарных паттернов Рис. Пример БДФ-фильтрации для искажений типа “блоккинг”.

(LBP), дополненных значением яркости центрального пиксела. Такой фильтр также обладает на порядок более высокой производительностью и может использоваться для решения задачи денойсинга при разработке систем технического зрения, где время фильтрации является критичным, а использование CUDA невозможно.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 повышение эффективности многоразрядных вычислений основанных на теории сравнений и параллельного программирования по технологии CUDA в. в. чернобровкин

–  –  –

Эффективность многоразрядных вычислений может достигаться как за счет разнообразия архитектурных принципов построения вычислительной системы при полном использовании всех особенностей аппаратуры, так и с помощью структур данных, основанных на непозиционных характеристиках, в частности на модулярной системе счисления. Рассмотрим многоразрядные вычислительные операции на параллельной архитектуре GPU-процессоров основанных на технологии CUDA компании Nvidia. Соответственно адаптируем под эту архитектуру алгоритмы, основанные на модулярной системе счисления.

Фундаментом теоретико-числовой базы модулярной системы является теория сравнений, основы которой были разработаны Эйлером и отечественным математиком П.Л.Чебышевым.

Опираясь на постулаты данной теории можно предположить следующее:

Если большое число А представить в виде системы сравнений:

A a1(mod p1), A a2(mod p2),..., A an(mod pn); то на ее основе можно проводить многоразрядные параллельные вычисления, которые можно успешно адаптировать под программно-аппаратную архитектуру CUDA.

Предложенная компанией Nvidia технология CUDA (Cornpute Unified Device Architecture) предназначена для разработки приложений для массивно параллельных вычислительных устройств. Основными преимуществами технологии CUDA являются ее простота т.к. все программы пишутся на «расширенном языке. С, наличие хорошей документации, набор готовых инструментов, включающих профайлер, набор готовых библиотек, кроссплатформенность (поддерживаются Мiсrоsоft Windows, Linux и Мас OS Х).

выводы:

1. Эффективность вычислений достигается за счет архитектуры графического процессора.

2. Обработка большого объема данных достигается с помощью представления вычисляемых операндов в модулярной системе, где распараллеливание происходит естественным образом.

3. Максимальной производительности удается достичь при выполнении однотипных действий над большим числом обрабатываемых модулярных данных.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 использование гибридных вычислительных систем при моделировании газодинамических проЦессов е. в. михальченко, л. и. стамов

–  –  –

В настоящее время газодинамические задачи, такие как задачи горения и детонации, теплои массообмена и др., являются чрезвычайно сложными, но их решение необходимо для дальнейшего развития современного мира и может быть использовано во многих областях человеческой деятельности. В большинстве случаев задачи такой вычислительной сложности решают численно, при этом необходимо использование современных методов для получения приближенных решений. Существует большой выбор различных численных схем, таких как WAFT, TVD, WENO, PPM и др. Другой трудностью при моделировании задач данных типов является время, необходимое для проведения вычислительного эксперимента. В современном мире для сокращения времени моделирования и ускорения счета используют различные вычислительные ресурсы и технологий параллельного программирования для работы с ними.

В данной работе рассматривается решение задач газодинамики с использованием методов высокого порядка точности типа PPM (piece parabolic method) и типа TVD (total variation diminishing). Методы данных типов позволяют с достаточной точностью моделировать широкий класс рассматриваемых задач. Приемлемость данных методов показывается на ряде тестовых задач, например, задаче о распаде произвольного разрыва. Решение задач газодинамики горения осуществляется методом разделения по физическим процессам. Исследование химической части проводиться методом типа Розенброка. Для сокращения времени расчетов используются технология параллельного программирования OpenMP для систем с общей памятью и технология CUDA для работы с графическими процессорами.

Использование специализированных графических процессоров совместно с «классическими»

центральными процессорами при проведении расчетов газодинамических задач, как с учетом уравнений химической кинетики, так и без учета, позволяет в десятки раз ускорить моделирования такого рода процессов. Это требует особого подхода при построении параллельных программ:

учета особенностей программирования такого рода вычислительных устройств, использование специально разработанных алгоритмов и т.п.

CUDA АльмАнАх / Август 2014 полезНые ресурсы по CUDA форум разработчиков NVIDIA Присоединятесь к Форуму CUDA-разработчиков, делитесь своим опытом и узнавайте много нового.

документация по CUDA Со списком документации по CUDA можно ознакомиться здесь.

обучение онлайн Udacity | Coursera | Курс на русском языке библиотеки с поддержкой GPU ускорения Список библиотек с поддержкой GPU ускорения от NVIDIA и партнеров.

GPU тест-драйв Хотите бесплатно протестировать Tesla K40? Зарегистрируйтесь здесь.

ускоряйте научные приложения с OpenACC Протестируйте компилятор PGI OpenACC бесплатно в течение месяца.

расскажите нам свою историю CUDA Если ты — CUDA разработчик, расскажи нам, как ты используешь CUDA в своих проектах.

приложения, ускоряемые на GPU Ознакомиться со списком из более 270 приложений, можно на сайте.

книги, посвященные CUDA и вычислениям на GPU Со списком книг, посвященных CUDA и вычислениям на GPU, можно ознакомиться здесь.

скачайте CUDA Nsight CUDA АльмАнАх / Август 2014 вакаНсии CUDA Вакансия: специалист по развитию технологий (мобильная платформа) Компания: NVIDIA Город: москва описание Мы ищем первоклассного инженера для работы в команде поддержки разработчиков мобильной платформы Tegra. В обязанности будет входитить помощь сторонним разработчикам в оптимизации приложений (в основном, игровых) для мобильной платформы Tegrа, обеспечение оптимальной производительности, портирование, написание технических демонстраций и участие в конференциях. Возможны редкие командировки за рубеж.

требования:

• Отличное знание С++.

• Отличные знания в области математики.

• Опыт использования графических библиотек DirectX или OpenGL.

• Опыт написания и оптимизайции шейдеров GLSL/HLSL/CG.

• Опыт портирования приложений.

• Опыт профилирования приложений.

• Опыт работы c Android как плюс.

• Опыт написания бенчмарков как плюс.

• Опыт работы с CUDA как плюс.

• Разговорный английский язык.

Подробнее CUDA АльмАнАх / Август 2014 коНтакты Если вы хотите, чтобы ваша статья появилась в следующем выпуске CUDA Альманах пишите нам на: landreeva@nvidia.com По вопросам приобретения NVIDIA GPU и по прочим техническим вопросам пишите нам на: adzhoraev@nvidia.com Copyright © 2014 NVIDIA логотип NVIDIA, являются торговыми знаками или зарегистрированными торговыми знаками компании NVIDIA в США и других странах. Все другие названия компаний и/или продуктов могут являться товарными знаками и/или зарегистрированными товарными знаками соответствующих владельцев. Все права защищены.

NVIDIA Corporation, 2701 San Tomas Expressway, Santa Clara, CA 9505



 

Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УТВЕРЖДАЮ Заместитель Министра образования и науки Российской Федерации А.Г.Свинаренко «31» января 2005 г. Номер государственной регистрации № 686 пед/сп (новый) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Специальность 031800.00 Логопедия с дополнительной специальностью Квалификация учитель-логопед и _ (в соответствии с дополнительной специальностью) Вводится в действие с момента переутверждения вместо...»

«СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 1.1. Основная образовательная программа (ООП) бакалавриата, реализуемая федеральным государственным бюджетным образовательным учреждением высшего профессионального образования «Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н.А. Добролюбова» по направлению подготовки 43.03.02 (100400.62) Туризм (профиль: Услуги в сфере туризма).. 3 1.2. Нормативные документы для разработки ООП бакалавриата по направлению подготовки 43.03.02 (100400.62) Туризм...»

«Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Лингвистическая гимназия» г.Ульяновска УТВЕРЖДАЮ Директор МАОУ Рабочая программа по географии в 7 классе на 2014-2015 учебный год учителя Денежкиной Валентины Михайловны РАССМОТРЕНО и ОДОБРЕНО на заседании СОГЛАСОВАНО кафедры предметов естественного цикла Протокол №1 от Ш оЬ 2 0 /Y года Руководитель кафедры /Денисова Е.С./ ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Программа курса географии 7 класса составлена на основе: • федерального государственного...»

«АНО ВПО «Петербургский институт иудаики» Отчет о результатах самообследования Министерство образования и науки Российской Федерации Автономная некоммерческая частная организация высшего профессионального образования «Петербургский институт иудаики» УТВЕРЖДАЮ ректор АНО ВПО ПИИ Д.А. Эльяшевич 15.04.2015 г. На основании решения Ученого совета АНО ВПО ПИИ Протокол № от 13.04.2015 г. ОТЧЕТ о результатах самообследования Автономной некоммерческой частной организации высшего профессионального...»

«Содержание 1. Краткая справка о специальности 2. Характеристика учебных программ по основным образовательным программам и учебно-методическое обеспечение Организация научно-методической работы по специальности 3.4. Кадровый потенциал 5. Качество подготовки специалистов, контингент 6. Производственное обучение 7. Социально-бытовые условия 8. Воспитательная работа 1. Краткая справка о специальности Специальность 270111 «Монтаж и эксплуатация оборудования и систем газоснабжения» в Государственном...»

«Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа № 2 городского поселения «Рабочий поселок Ванино» Ванинского муниципального района Хабаровского края УТВЕРЖДАЮ СОГЛАСОВАНО СОГЛАСОВАНО Директор МБОУ СОШ № 2 на МС школы на МО учителей Протокол №_ Ю.Г.Ярыгина от «»_2015 г. Протокол №_ «» _ 2015г Руководитель МС от «»_2015 г. Руководитель МО _/_/ /_ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА учебного предмета «География. Россия: природа, население, хозяйство» Линия «Сферы» 8 класс...»

«Комитет по образованию г. Барнаула муниципальное бюджетное образовательное учреждение «Средняя общеобразовательная школа № 114 с углубленным изучением отдельных предметов (математики)» Индустриального района г.Барнаула ПРИНЯТО Согласовано Утверждаю На заседании ШМО Заместитель директора Директор Точных Наук по УВР Смокотина О.Ю. Т.В.Коробкина рук. Гриценко И.В. _ _ Протокол Приказ от№_ от_14 мая_2014_№_5 (дата) Рабочая программа по математике для 5-х классов на 2014/2015 учебный год...»

«Рассмотрено на заседании МО «Утверждаю»_ протокол № 1 от 26 августа 2015г. директор МБОУ «Лицей «МОК №2» «Проверено» _ Свердлов В.Я. заместитель директора по УВР Фролова Ю.Ю. Рабочая программа по технологии 2015 – 2016 учебный год Учитель Чернышова Елена Аксентьевна Класс 7 Кол-во часов 1 час в неделю, всего 35 часов Уровень обучения Базовый ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА (7 класс) Рабочая программа по технологии (технологии ведения дома) для 7 класса составлена на основе Федерального государственного...»

«Submitted on: 27.07.2015 Как важные партнёрства подстёгивают динамичное развитие библиотек для детей и молодёжи в Замбии Russian translation of the original paper: “Vital Partnerships Fueling the Dynamic Development of Libraries for Young People in Zambia”. Translated by: Irina Sokolova, Russian State Library for Young Adults, Moscow, Russia. Текст данного документа был переведён на русский язык; перевод может отличаться от оригинала. Перевод предоставляется исключительно в ознакомительных...»

«Учебный план ГБОУ Гимназии № 1518 г. Москвы на 2014-2015 уч.год Учебный план ГБОУ Гимназии № 1518 г. Москвы на 2014-2015 уч.год -Приказа Департамента образования города Москвы от 11 мая 2010 года № 958 «Об утверждении Московского базисного учебного плана» (с изменениями и дополнениями в приказах ДОгМ № 1341 от 9 сентября 2010 года, № 327 от 4 мая 2011 года);Приказа МОиН РФ от 17 декабря 2010 г. № 1897 «Об утверждении федерального государственного образовательного стандарта основного общего...»

«1. Цели освоения дисциплины В результате освоения данной дисциплины магистр приобретает знания, умения и навыки, обеспечивающие достижение целей основной образовательной программы «Управление качеством».Магистрант, изучивший курс «Анализ рисков» должен знать: понятие и классификацию рисков;методы анализа риска и неопределенности;технологию управления рисками. Цели предмета «Анализ рисков» достигаются за счет выполнения комплекса учебно-методических работ: овладение общетеоретическими знаниями в...»

«Содержание стр Паспорт Программы развития Введение 1 Раздел Анализ потенциала развития ДОО Анализ актуального уровня развития ОО 1.1. 9 Результативность реализации ООП ДО 1.2. 9 Качество образовательного процесса 1.3. 10 Качество условий организации образовательного 1.4. 10 процесса Дополнительное образование 1.5. 1 Качество воспитательной работы 1.6. 1 Инновационная деятельность 1.7. 14 Управление качеством образовательного процесса 1.8. 15 SWOT-анализ потенциала развития образовательной 1.9...»

«Содержание Общие положения 1. Целевой раздел 1.1. Пояснительная записка 1.2.Планируемые результаты освоения обучающимися основной образовательной программы 13-16 1.2.1. Формирование универсальных учебных действий 1.2.1.1. Чтение. Работа с текстом (метапредметные результаты). 21-23 1.2.1.2. Формирование ИКТ­компетентности обучающихся (метапредметные результаты) 1.2.2. Русский язык 1.2.3. Литературное чтение 1.2.4. Иностранный язык (английский) 1.2.5. Математика и информатика 1.2.6. Основы...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФГБОУ ВПО «ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНЖЕНЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ» ПРОГРАММА СТУДЕНЧЕСКОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ЗА 2015 год ВОРОНЕЖ ГЛУБОКОУВАЖАЕМЫЕ СТУДЕНТЫ И НАУЧНЫЕ РУКОВОДИТЕЛИ! Приглашаем Вас принять участие в работе студенческой научной конференции, которая проводится с 13 по 17 апреля 2015 года по адресу: 394036, Воронеж, проспект Революции, 19. Ответственные за выпуск: Проректор по НИД профессор С.Т. Антипов. Ответственный за НИРС Университета...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Крымский федеральный унивреситет имени В.И.Вернадского «Утверждаю» Проректор по учебной и методической деятельности В.О. Курьянов «»2014 года ПРОГРАММА вступительного испытания по профессионально-ориентированным дисциплинам для абитуриентов, поступающих по образовательным программам высшего образования магистратуры направления подготовки 19.04.02 «Продукты питания из растительного сырья» Симферополь 2014 г. Разработчики программы: д.т.н.,...»

«ИнТЕГРАцИя пЕРКУТАннОЙ СКРИнИнГ РАКА хИРУРГИИ пОчЕК пРЕдСТАТЕЛьнОЙ жЕЛЕзы В УРОЛОГИю В РОССИИ ВЕСТНИК 1 № 2015 г. РОССИЙСКОГО Учредитель – ОбщерОссийская Общественная Организация «рОссийскОе ОбществО УрОлОгОв» ОБЩЕСТВА УРОЛОГОВ Дорогие Друзья! С 18 по 20 сентября 2015 года в Санкт-Петербурге состоится XV конгресс Российского общества урологов – первый совместный конгресс РОУ и EAU. Участников ждет насыщенная научная программа, выставка последних разработок в области урологии, а также...»

«Доклад к отчету ректора СКФУ о деятельности СевероКавказского федерального университета за 2013 год: итоги, проблемы, задачи на 2014 год В 2013 году все подразделения Северо-Кавказского федерального университета были нацелены на выполнение годового задания Программы развития СКФУ, достижение соответствующих 22 показателей и решение 12 задач, сформулированных нами по итогам отчета за 2012 год в качестве ключевых в 2013 году. Прежде чем перейти к анализу итогов нашей деятельности за истекший...»

«Негосударственное дошкольное образовательное учреждение «Детский сад №217 открытого акционерного общества «Российские железные дороги» ПАСПОРТ Программы развития негосударственного дошкольного образовательного учреждения «Детский сад № открытого акционерного общества «Российские железные дороги» 2014-2017 гг. Иркутск, 2014 г. Паспорт программы развития Полное Программа развития негосударственного дошкольного наименование образовательного учреждения «Детский сад № 217 ОАО «РЖД» программы...»

«Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение «Школа № 17 с углубленным изучением английского языка» «Рассмотрено» «Согласовано» «Утверждено» Руководитель МО МАОУ Заместитель директора по Директор МАОУ «Школа «Школа №17» УВР МАОУ «Школа №17» №17» /С.М.Куропаткина /Войтешонок _/Г.К.Власова/ С.В. Протокол № от « » Приказ № _ от августа 201 г. « » _ 20_г. « » _ 20 г. Рабочая программа по предмету «Математика» для 11 класса на 2014-15 учебный год Составители: Майзнер Надежда Алексеевна,...»

«Муниципальное автономное общеобразовательное учреждение Добрыниховская средняя общеобразовательная школа УТВЕРЖДАЮ Директор МАОУ Добрыниховская СОШ _ Е.А.Кораблёва 01.09.2015 М.П. Рабочая программа по географии 9 класс (География России. Хозяйство.) Составитель: Кораблева Елена Александровна учитель географии первой категории 2015 г Пояснительная записка Рабочая программа составлена на основании Федерального компонента Государственного стандарта, примерной программы для основного общего...»







 
2016 www.programma.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Учебные, рабочие программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.