Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов С.М.Вишняков научный руководитель: д.т.н. А.В.Бухановский. - презентация

1 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов С.М.Вишняков научный руководитель: д.т.н. А.В.Бухановский

2 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Актуальность работы 2009Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 22 BrookGPU (Stanford University, 2004) Sh Lib (Waterloo University, ) ATI Close-To-Metal/FireStream SDK (2007) nVidia CUDA (2007) OpenCL (2008) Преимущества CUDA: абстрагирование от терминологии компьютерной графики; SDK разрабатывается производителем «железа»; поддержка высокопроизводительных HPC-акселераторов (Tesla). NVidia GeForce 8800 GTX: 16 мультипроцессоров по 8 ядер 768 Mb памяти Высокоуровневые надстройки PyCUDA Jacket: A CUDA-engine for MATLAB

3 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Цель и задачи работы 2009Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 33 Изучение ключевых особенностей отображения вычислительных алгоритмов на GPU-архитектуру, выявление ряда факторов, влияющих на получаемую производительность и исследование их влияния Изучение средств отображения алгоритмов на архитектуру графических акселераторов и выбор актуальных алгоритмов, на примерах которых изучаются особенности GPU-архитектуры Отображение выбранных алгоритмов на архитектуру графических акселераторов Анализ параллельной производительности

4 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Архитектура GPU и отображение вычислительных задач Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 4 Выделение вычислительного ядра Определение конфигурации Загрузка ядра и данных в GPU 2009

5 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Пример 1: спектры климатического волнения 2009Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 5 Аппроксимация нелинейной функции нескольких аргументов – оптимизация методом линейного случайного поиска (алгоритм класса «б») Массив расчетных спектров волнения Представление спектра Аппроксимация Estimation of prevailed peak position on the data sheet directly Определение числа и положения пиков методом адаптивного случайного поиска с линейной тактикой Оценка значимости выявленных пиков Набор параметров спектров Сглаживание. Определение положения главного пика 5 Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий

6 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Пример 2: выделение особых точек на изображении – SIFT Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 6 Применение: Склейка аэрофотосъемки Поиск образов в БД Ключевые этапы алгоритма: Построение последовательности фильтров Гаусса для изображения Поиск и уточнение экстремумов в пирамиде Вычисление ориентации особых точек Вычисление дескрипторов особых точек 2009

7 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Параллельная реализация аппроксимации спектров Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий 7 Распараллеливание по данным Распараллеливание подсчета целевой функции 2009

8 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Параллельная реализация алгоритма SIFT Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий Особенности параллельной реализации Ручное кэширование данных в разделяемой памяти при применении фильтра Гаусса и поиске экстремумов Использование атомарных операций (CC 1.1) Использование разделяемой памяти для хранения промежуточных данных

9 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Полученные результаты 9 Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий A – распараллеливание по данным, B – распараллеливание подсчета целевой функции внутри блока, C – распараллеливание подсчета целевой функции на все потоки От каких параметров зависит эффективность параллельной реализации?

10 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Полученные результаты Структура модели производительности Зависимость t0(blockSize) и ее теоретический вид (а), зависимость occupancy(blockSize) (б) 10 Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий2009

11 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов Полученные результаты 11 Научно-исследовательский институт наукоемких компьютерных технологий2009

12 Принципы адаптации вычислительных алгоритмов под параллельную архитектуру графических акселераторов 12 Выводы Реализованы алгоритмы аппроксимации климатических спектров и поиска ключевых точек с использованием графических акселераторов, получено существенное ускорение Исследованы различные особенности архитектуры, влияющие на получаемое ускорение Предложена модель производительности, облегчающая выбор оптимальной конфигурации ядра Факультет информационных технологий и программирования2009