CUDA© альманахдекабрь 2013

NVIDIA желает Вам СчаСтлиВого НоВого года и РождеСтВа!

ПуСть гРафичеСкие ПРоцеССоРы и CUDA ПРиНеСут Вам ПРоцВетаНия В НоВом году!"

Иан бак (Ian Buck) создатель CUDA

СОдерЖанИе

Новости NVIDIA CUDAКомпания «ELEKS» (УКраина) Удостаивается статУса NVIDIA SoLutIoN CoNSuLtINg pArtNEr

ГрУппа MEEtup gpu CoMputINg MoSCow

работа с BIg DAtA: стартап строит базУ данных с помощью gpu для визУализации мира twIttEr

в proCtor & gAMBLE применяют ГрафичесКие процессоры для изУчения процесса абсорбции веществ

новый блоГ pArALLEL ForALL (на анГлийсКом языКе)

Предложения от NVIDIACuDA и opENACC – бесплатный онлайн КУрс

УсКоряйте ваши наУчные приложения с openACC

проведите тест-драйв УсКорителя tESLA K20 gpu

Научные работы с использованием вычислений на CUDA КернельГен — прототип распараллеливающеГо Компилятора C/FortrAN для gpu NVIDIA на основе технолоГий LLVM // н.н. лихоГрУд, д.н. миКУшин

Универсальный алГоритм распознавания обЪеКтов на фото и видео с применением аппаратноГо УсКорения вычислений на современных мноГоядерных процессорах // скрибцов п.в., долгополов а.в.

моделирование астрофизичесКих стрУйных выбросов на Гибридных вычислительных системах с общей памятью // м.п. Галанин, в.в. лукин, в.м. чечеткин

использование технолоГии NVIDIA CuDA для вычисления меры мноГочастичной Квантовой запУтанности // чернявский а. ю.

автомобиль, Который знает дорожные знаКи // якимов п. ю.

разработКа высоКооптимизированноГо паКета проГрамм дифраКционноГо моделирования сейсмичесКих волновых полей с адаптацией под ГрафичесКие УсКорители // зятьков н.ю., айзенберг а.м., романенко а.а.

Контакты и полезные ссылки

Что такое CUDA альманах?

CuDA альманах – это периодическое издание от NVIDIA, содержащее научные работы, в которых используется архитектура паралельных вычислений CuDA.

CuDA используется в различных областях, включая обработку видео и изображений, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, восстановление изображений, полученных путем компьютерной томографии, сейсмический анализ, трассировку лучей и многое другое.

приложения, базирующиеся на архитектуре CuDA, можно разрабатывать на различных языках и api, включая C, C++, Fortran, openCL и directCompute. архитектура CuDA подразумевает сотни ядер, способных исполнять тысячи параллельных потоков, а модель программирования CuDA позволяет программистам сосредоточиться на распараллеливании своих алгоритмов.

архитектура CuDA текущего поколения под названием Kepler – это самая передовая архитектура вычислений на gpu. построенные на свыше семи миллиардов транзисторах, gpu Kepler делают универсальными вычисления на gpu и Cpu для широкого спектра вычислительных приложений. поддержка C++ упрощает разработку по для параллельных вычислений и повышает производительность широчайшего спектра приложений.

всего за несколько лет вокруг архитектуры CuDA возникла целая экосистема программного обеспечения – от различных языковых решений до широкого спектра библиотек, компиляторов и связующего по, которые помогают пользователям оптимизировать приложения для gpu. разнообразие оптимизированных программных средств ускоряет научные открытия и расчет моделей во многих областях, включая математику, бионауки и производство.

Узнать подробнее

архитектура параллельных вычислений CuDA с комбинацией по и аппаратной части.

библиотеки и промежуточное по

архитеКтУра параллельных вычислений CuDA на NVIDIA gpu

приложения использУющие gpu

C

C++

Fortran

Direct

Compute

Java andphythonInterface

openCL

языковые решения ApI на уровне устройств

новости NVIDIA CUDA

кОмпанИя «ELEKS» (УкраИна) УдОСтаИваетСя СтатУСа NVIDIA SoLUtIoN CoNSULtINg pArtNEr

NVIDIA объявляет о расширении партнерской программы NVIDIA Solution Consulting partners, в результате которого партнерского статуса удостаивается компания «ELEKS» (Украина). «ELEKS» имеет большой опыт в разработке и внедрении проектов с использованием технологии CuDA и вычислений на gpu в сфере медицины и финансов, в том числе для компаний входящих в список Fortune 500. одна из недавних разработок компании - распределенная система расчета рыночных рисков для страховой индустрии, повысила производительность программного обеспечения заказчика в 100 с лишним раз, существенно снизив расходы. Компания «ELEKS» более 20 лет предоставляет услуги полного цикла в сфере разработки высокопроизводительных распределенных решений, оптимизированных под требования заказчиков, отвечающих динамично изменяющимся условиям рынка и способных справиться с самыми неординарными задачами в сфере высокопроизводительных вычислений.

Компания «ELEKS» и ее сертифицированные разработчики CuDA и консультанты по вычислениям на gpu предлагают широкий спектр услуг от разработки концепции и анализа бизнес преимуществ до реализации комплексных решений, тестированием и развертыванием их в облачной среде. штат компании насчитывает более 800 сотрудников с представительскими офисами в великобритании и соединенных штатах.

подробнее

ГрУппа MEEtUp gpU CoMpUtINg MoSCow

присоединяйтесь к группе gpu CoMputINg MoSCow для обсуждения тем, связанных с массивно-параллельными вычислениями, HpC, программированием gpu и применением вычислений на gpu в различных прикладных и научно-исследовательских сферах! на каждой встрече группы будут присутствовать технические специалисты NVIDIA.

одна из самых захватывающих демонстраций на конференции Supercomputing 2013 берет начало в одном из баров далекой сельской сирии.

Map-D, стартап из Кембриджа, массачусетс, с помощью gpu создал высокоскоростную базу данных и инструмент геопространственной визуализации, который может отслеживать более миллиарда твитов во всем мире и интерактивно проводить анализ практически неограниченного числа социально-экономических проблем.

демонстрация компании Map-D, чье название означает “массивно параллельная база данных”, проходила на стенде NVIDIA, прямо за лекционным залом, и привлекла немало любопытных посетителей.

Карта точек, карта интенсивности и временная диаграмма демонстрируют вспышку гриппа в декабре 2012 года на юге америки.

всего за несколько кликов можно отследить передвижение вируса гриппа по штатам среднего запада, построить карту интенсивности, отражающую, когда и где слово «грипп» использовалось в твитах за определенный период. также можно отследить твиты про безжалостное шествие тайфуна хайан в южно-Китайском море и даже находить видео, демонстрирующие силу циклона в разные часы. отношение общества, например, к речи президента обамы также можно отследить за пару миллисекунд.

подробнее

рабОта С BIg DAtA: Стартап СтрОИт базУ данных С пОмОщью gpU для вИзУалИзацИИ мИра twIttEr

Когда на конференции самых передовых технологий мира Supercomputing 2013 (SC13) речь зашла о косметике для ухода за кожей головы, представители активно лысеющей, бородатой мужской аудитории мгновенно отложили свои дела.

представители proctor & gamble рассказали о моделировании на атомарном уровне процесса абсорбирования различных веществ кожей человека, а именно, о прохождении веществ через основной защитный слой кожи. Этот проект потенциально заменяет недели дорогостоящих экспериментов на живых существах или их заменителях.

Это довольно важный проект для p&g, владеющей рядом многомиллиардных брендов, включая olay, Covergirl и Max Factor. цель данной работы заключается в разработке безопасных и эффективных продуктов более быстрым и эффективным способом.

выступая в театре графических технологий NVIDIA на SC13, расселл дивэйн (russell DeVane), химик из p&g, рассказал, что его команда использует систему titan, самый быстрый суперкомпьютер в сша, для симуляций, состоящих из 50-200 тысяч атомов. основная задача этого исследования — понять, какие вещества проходят через защитный барьер кожи, какие нет, а какие действуют на него разрушительно.

подробнее

в proCtor & gAMBLE прИменяют ГрафИчеСкИе прОцеССОры для ИзУченИя прОцеССа абСОрбцИИ вещеСтв

нОвый блОГ pArALLEL ForALL (на анГлИйСкОм языке)

мы рады вам представить новый блог NVIDIA о параллельном программировании. на parallel Forall вы сможете узнать о технической информации по различным темам массивного параллельного программирования, включая CuDA C/C++ и другие языки, openACC, gpu-ускоряемые библиотеки, методы программирования gpu.

новый блог parallel Forall (на английском языке) позволяет также подробнее узнать об особенностях и преимуществах Унифицированной памяти на технических примерах.

подробнее

Предложения от NVIDIA

NVIDIA предлагает вам пройти бесплатные online курсы по программированию массивно-параллельных процессоров. пройдя предлагаемый курс, вы получите широкий спектр практических навыков, которые позволят вам к концу занятий овладеть основами программирования современных графических процессоров (gpu) NVIDIA, а также ознакомитесь с директивным программированием gpu ускорителей (стандарт openACC) и особенностями использования нескольких gpu видеокарт для решения ваших задач. тем, кто продемонстрирует высокие показатели при прохождении заданий курса, предлагается также бесплатная сертификация по программированию gpu, поддерживающих технологию CuDA в учебном центре Applied parallel Computing.

краткОе СОдерЖанИе кУрСа:

лекция 1. введение в CuDA.лекция 2. модель исполнения CuDA.лекция 3. иерархия памяти. Глобальная, локальная и регистровая память.лекция 4. иерархия памяти. разделяемая память.лекция 5. прикладные CuDA библиотеки.лекция 6. библиотека thrust.лекция 7. оптимизация CuDA программ.лекция 8. стандарт директивного программирования openACC.

CUDA И openACC – беСплатный Онлайн кУрС

беСплатная лИцензИя От pgI на 30 дней

получив доступ к бесплатной 30-дневной версии компилятора pgI, вы сможете воспользоваться вычислительными мощностями gpu и стандартом программирования openACC.

openACC – это:

• легкость: простота добавления директив в исходный код своей программы.

• Открытость: используйте единый исходный код как для Cpu так и для gpu.

• мощность: получите быстрый доступ к вычислительной мощности gpu.

УСкОряйте вашИ наУчные прИлОЖенИя С openACC

прОведИте теСт-драйв УСкОрИтеля tESLA K20 gpU

воспользуйтесь нашим предложением провести простой и бесплатный тест-драйв ускорителей tesla K20 gpu.

самые быстрые в мире ускорители tesla K20 gpu созданы на основе архитектуры Kepler и обеспечивают высокую производительность и энергоэффективность ваших приложений.

науЧные работы с исПользованием выЧислений на CUDA

проект Kernelgen имеет цель создать на основе современных открытых технологий компилятор Fortran и C для автоматического портирования приложений на gpu без модификации их исходного кода. анализ параллелизма в Kernelgen основан на инфраструктуре LLVM/polly и CLoog, модифицированной для генерации gpu-ядер и alias-анализе времени исполнения. ptX-ассемблер для gpu NVIDIA генерируется с помощью бекенда NVptX. благодаря интеграции LLVM-части с gCC с помощью плагина DragonEgg и модифицированного компоновщика, Kernelgen способен, при полной совместимости с компилятором gCC, генерировать исполняемые модули, содержащие одновременно Cpu- и gpu-варианты машинного кода. в сравнительных тестах с openACC-компилятором pgI Kernelgen демонстрирует бóльшую гибкость по ряду возможностей, обеспечивая при этом сравнимый или до 60 % более высокий уровень производительности.

Этапы преобразования кода компилятором Kernelgen

кернельГен — прОтОтИп раСпараллелИвающеГО кОмпИлятОра C/FortrAN для gpU NVIDIA на ОСнОве технОлОГИй LLVM // н.н. лихогруд, д.н. микушин

Вестник Южно-Уральского Государственного Университета

для решения задачи распознавания объектов на фото и видео с применением аппаратного ускорения вычислений на многоядерных процессорах предлагается универсальный нейросетевой алгоритм с параллелизуемой архитектурой.

Универсальный алгоритм распознавания на фото и видео: в алгоритме можно выделить две фазы: обучения и распознавания. в режиме обучения на вход подаются обучающие примеры объектов. особенностью алгоритма является использование многокаскадного классификатора. для каждого каскада формируется своя обучающая матрица признаков и обучается своя нейронная сеть.

формирование признаков и обучение сетей при таком подходе можно распараллелить с помощью графических процессоров. в данном алгоритме наиболее вычислительно емкими являются: формирование интегральных изображений, формирование матриц признаков, расчет выходов нейронной сети. данные операции можно эффективно распараллеливать с помощью gpu. на графике в качестве примера ускорения одного из этапов обоработки представлено время построения интегрального изображения для различных размеров изображения на Cpu и gpu.

данный алгоритм был успешно применен задаче детектирования лиц, одной из самых актуальных в системах компьютерного зрения. в докладе рассмотрен алгоритм распознавания объектов на фото и видео, который использует нейросетевые технологии. алгоритм хорошо распараллеливается на современных графических (многоядерных) процессорах, и показал свою эффективность в задаче детектирования лиц.

УнИверСальный алГОрИтм раСпОзнаванИя ОбЪектОв на фОтО И вИдеО С прИмененИем аппаратнОГО УСкОренИя вычИСленИй на СОвременных мнОГОядерных прОцеССОрах // Скрибцов п.в., долгополов а.в.

Научно-практическая конференция «Вычисления с использованием графических процессоров в молекулярной биологии и биоинформатике»

в работе рассмотрена модель образования, коллимации и радиационного ускорения плазменного струйного выброса в окрестности компактного объекта. модель включает в себя систему уравнений радиационной магнитной гидродинамики в двумерном цилиндрически симметричном приближении. разработан параллельный программный комплекс для систем с общей памятью, использующий технологии программирования openMp и nVidia CuDA, реализующий разностную схему на треугольных неструктурированных сетках для решения

уравнений мГд и метод дискретных направлений решения уравнения переноса излучения. показано, что ускоряемое радиационным давлением вещество достигает высоких скоростей, соответствующих наблюдаемым в астрофизических системах.

одним из наиболее интересных классов астрофизических процессов является образование струйных выбросов, джетов, формирующихся в ядрах активных галактик (например, эллиптической галактике M87), микроквазарах (например, двойной звездной системе SS433), протозвездных объектах и ряде других систем. тонкие (поперечный размер обычно не превышает нескольких парсек) биполярные струи вещества около таких объектов тянутся на сотни и тысячи световых лет, заканчиваясь гигантскими облаками газа.

мОделИрОванИе аСтрОфИзИчеСкИх СтрУйных выбрОСОв на ГИбрИдных вычИСлИтельных СИСтемах С Общей памятью // м.п. Галанин, в.в. лукин, в.м. чечеткин

Международная научная конференция "Параллельные вычислительные технологии"

результаты наблюдений объекта SS433 на телескопе VLBA: смена максимумов и минимумов яркости в указанных точках

многие задачи квантовой информатики, особенно связанные с теорией многочастичной квантовой запутанности, представляют собой задачи глобальной многопараметрической оптимизации. в последнее время для эффективного решения таких задач используются генетические или роевые оптимизационные методы, требующие большого количества вычислений целевой функции, но в тоже время поддающиеся легкому распараллеливанию. в связи с этими двумя факторами для подобных вычислений целесообразно использовать современные графические адаптеры. в работе рассматривается задача вычисления одной мерыквантовой запутанности (минимума энтропии измерений) многокубитных квантовых состояний, а именно: для квантового многокубитного состояния

вычислить

где

однокубитные преобразования.

на графическом адаптере nVidia gtX 275 удалось получить 14x кратное ускорение относительно четырехядерного процессора Intel Q6600. невозможность получить максимальное ускорение связана в основном с использованием на Cpu более эффективного алгоритма, требующего большего объема памяти, нежели размер разделяемой памяти gpu.

также рассматриваются другие важные задачи квантовой информатики, требующие высокопроизводительных вычислений и имеющие возможности вычисления на графических адаптерах.

ИСпОльзОванИе технОлОГИИ NVIDIA CUDA для вычИСленИя меры мнОГОчаСтИчнОй квантОвОй запУтаннОСтИ // чернявский а. ю.

Научно-практическая конференция «Вычисления с использованием графических процессоров в молекулярной биологии и биоинформатике»

Главная цель всех существующих автомобильных электронных интеллектуальных систем безопасность движения автомобиля и, как следствие, безопасность водителя и пассажиров транспортных средств. основным применением алгоритмов, разрабатываемых в проекте, является создание прототипа интеллектуальной автомобильной системы слежения за окружающей дорожной обстановкой в реальном времени.

в наше время можно встретить множество самых разных систем автобезопасности. некоторые из них имеют связь с рулевым управлением или тормозной системой. однако в нашем проекте развиваются алгоритмы для систем другого типа – систем на основе технического зрения, то есть информации, получаемой с установленной в автомобиле видеокамеры. задача таких систем – предупреждение и информационная поддержка водителя, они обладают следующими функциональными возможностями:

• распознавание дорожных знаков;• распознавание разметки и прогнозирование

ухода с занимаемойполосы;• детектирование и распознавание других

объектов на дороге для избегания аварийной ситуации;

• система кругового обзора.

система распознавания дорожных знаков предназначена для предоставления водителю актуальной информации о дорожной обстановке.

автОмОбИль, кОтОрый знает дОрОЖные знакИ // якимов п. ю.

Журнал «Суперкомпьютеры» № 3 (15) осень 2013

сейсмический метод исследования недр земли использует отраженные волны для послойного восстановления структуры и свойств реальной среды по наблюдаемым данным. для случая покрывающей среды с сильной латеральной неоднородностью (соляные тела, базальтовые слои, рифовые структуры и т.д.) построение сейсмического изображения – требующая затрат задача, которая привлекает огромное внимание при поисках нефтяных месторождений. наличие больших скоростных контрастов, неоднородностей, анизотропии и затухания вкупе со сложными формами геологических границ понижает разрешающую способность сейсмики. современные методы построения изображения среды развиваются с учетом все более сложных моделей и с применением более прецизионных алгоритмов.

метод наложения Концевых волн (мнКв) – аналитический метод, разработанный группой дифракции из института нефтегазовой геологии и геофизики со ран, на основе теории операторов прохождения-распространения. мнКв позволяет точно вычислять решение прямой задачи для сред с произвольными кусочно-гладкими границами в форме суперпозиции волновых сигналов многократно отраженных и преломленных волн согласно их волновому коду, а также производить их декомпозицию на сейсмическом изображении. посредством технологии NVIDIA CuDA реализованный программный код адаптирован для графических ускорителей, что даёт существенный прирост производительности пакета. точность, устойчивость и эффективность моделирования дифракционных волн в зонах геометрической тени подтверждаются на примерах огибания границ цилиндрического типа акустическими волнами.

разрабОтка выСОкООптИмИзИрОваннОГО пакета прОГрамм дИфракцИОннОГО мОделИрОванИя СейСмИчеСкИх вОлнОвых пОлей С адаптацИей пОд ГрафИчеСкИе УСкОрИтелИ // зятьков н.ю., айзенберг а.м., романенко а.а.

Победитель конкурса "Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности". HPC Day в МГУ им. Ломоносова

модель соляного тела, сконструированного с помощью системы gocad.

контакты и Полезные ссылки

если вы хотите, чтобы ваша статья появилась в следующем выпуске CuDA альманах пишите нам на: landreeva@nvidia.com

по вопросам обучения CuDA обращайтесь в наш тренинговый центр: www.parallel-compute.ru

по вопросам приобретения NVIDIA gpu и по прочим техническим вопросам пишите нам на: adzhoraev@nvidia.com

протестируйте pgI openACC compiler бесплатно в течение месяца: www.nvidia.ru/openacc

Узнайте подробнее про CuDA: www.nvidia.ru/cuda

полный каталог приложений, ускоряемых на CuDA: http://www.nvidia.ru/gpuapps