Библиотека для работы с конечными множествами, использующая графический процессор в качестве основного вычислительного устройст

• 1 слайд

  Библиотека для работы с конечными множествами, использующая графический процессор в качестве основного вычислительного устройства
  
  
  
  Новосибирский Государственный Университет
  Механико-Математический Факультет
  Каф. Программирования, Лаборатория “Интел”
  

• 2 слайд

  
  Выполнил:
  Студент 3его курса ММФ НГУ Лыков Кирилл Олегович
  Email: [e-mail]
  
  Научные руководители:
  К.ф.-м.н., доцент каф. программирования Скопин И.Н.
  Инженер Google-Moscow Пасько Е.В.
  
  В рамках проекта : Использование графических процессоров для вычислений с плавающей точкой в Java-программах. Exploiting Graphics Processing Units (GPUs) for general purpose computation in Java programming language
  

• 3 слайд

  Мотивация использования GPU
  Скорость
  3.0 GHz dual-core Pentium4: 24.6 GFLOPS
  NVIDIA GeForceFX 7800: 165 GFLOPs
  1066 MHz FSB Pentium Extreme Edition : 8.5 GB/s
  ATI Radeon X850 XT Platinum Edition: 37.8 GB/s
  GPUs становятся все быстрее
  CPUs: 1.4×годичный рост
  GPUs: 1.7×(pixels) to 2.3× (vertices)годичный рост
  Современные GPU обеспечивают приемлемую точность вычислений
  Поддержка чисел с плавающей точкой ( до 32 бит)
  
  
  См [1]
  

• 4 слайд

  GPUs становятся все быстрее
  

• 5 слайд

  Основные термины и понятия GPU
  Текстура – это трехмерный массив чисел X*Y*F, где F = 1..4, а X и Y размеры текстуры.
  Шейдер – это программа, исполняемая непосредственно на GPU
  

• 6 слайд

  Графический конвейер с точки зрения потоковой модели вычислений
  

• 7 слайд

  Основные концепции GPGPU
  1. Массив = текстура.
  CPU array (1D адресация) -> GPU texture (2D адресация)
  2. Вычислительное ядро программы = шейдер.
  Часть программы для CPU ответственная за вычисления
  переносится соответствующим образом на GPU
  3. Вычисление = отрисовка.
  4. Получение результатов вычислений в буфер кадра ( frame buffer ).
  
  
  

• 8 слайд

  Цель работы
  Создание библиотеки, позволяющей работать с битовыми множествами, причем операции над ними реализованы не на CPU, а на GPU. Особенностью такой реализации является использование видеокарты в качестве основного вычислительного устройства, что обуславливает использование потоковой модели вычислений на GPU.
  

• 9 слайд

  Представление битовых множеств на GPU
  Хранение данных в текстурной памяти
  Битовое представление множеств
  

• 10 слайд

  Операции над битовыми множествами
  Операциям над конечными множествами соответствуют логические операции над битовыми масками
  

• 11 слайд

  Архитектура библиотеки
  

• 12 слайд

  Результаты и планы
  Реализована основная часть необходимой функциональности.
  Необходимо добавить проверки на корректность в текст кода. Включить исключения.
  Необходимо провести комплексное тестирование работы на различных GPU, выделить слабые места в производительности. Оптимизировать код.
  

• 13 слайд

  Литература
  1. David Luebke. General-Purpose Computation on Graphics Hardware. University of Virginia.
  2. Mark Harris. Mapping Computational
  Concepts to GPUs. NVIDIA
  3. Dominik Göddeke. GPGPU::Basic Math Tutorial. www.mathematik.uni-dortmund.de/~goeddeke/gpgpu/tutorial.html