Ruch Średni Cuda

Co to jest CUDA. Enroll dzisiaj Intro do równoległego programowania Otwarty, online kurs od Udacity. Instructors Dr John Owens, UC Davis i Dr David Luebke, NVIDIA. CUDA to równoległa platforma obliczeniowa i model programowania wymyślony przez firmę NVIDIA Umożliwia to znaczne zwiększenie liczby komputerów wydajność dzięki wykorzystaniu mocy procesora graficznego GPU. Dzięki temu sprzedawane do tej pory miliony udoskonalonych procesorów graficznych wykorzystujących technologię CUDA, twórcy oprogramowania, naukowcy i badacze odkrywają szerokie zastosowania w dziedzinie obliczania GPU przy użyciu technologii CUDA Oto kilka przykładów. Należy określić ukrytą tablicę w tętnice Ataki serca są najczęstszą przyczyną zgonów na całym świecie Harvard Engineering, Harvard Medical School i Szpital Brigham Women s Hospital współpracują z procesorem graficznym w celu symulacji przepływu krwi i identyfikowania ukrytej tętnicy bez inwazyjnych technik obrazowania lub operacji rozpoznawczych. Analiza przepływu ruchu lotniczego National System Airspace zarządza ogólnokrajową koordynacją przepływu ruchu lotniczego Modele komputerowe pomagają w identyfikacji nowych sposobów łagodzenia ograniczenie czasu analizy z dziesięciu minut do trzech sekund. Weryfikacja molekuł Cząsteczkowa symulacja nanoskalowa dynamika molekularna NAMD wzbudza znaczny wzrost wydajności, co pozwala na znaczne zwiększenie wydajności, GPU Prędkość jest wynikiem równoległej architektury GPU, co pozwala programistom NAMD przenosić znaczne ilości obliczeń do GPU za pomocą narzędzia CUDA Toolkit. GPU Computing The Revolution. You re faced of imperatives Poprawa wydajności Rozwiąż problem problem szybciej Przetwarzanie równoległe byłoby szybsze, ale krzywa uczenia się jest stroma. Nie więcej z CUDA, możesz wysłać kod C, C i Fortran prosto do GPU, nie wymaga żadnego asemblera. Narzędzi w firmach takich jak Adobe, ANSYS , Autodesk, MathWorks i Wolfram Research budzą, że śpiący gigant GPU - aby wykonać uniwersalne naukowe i inżynieryjne obliczenia w całym rejonie e platform. Korzystając z języków wysokiego poziomu, aplikacje przyspieszone przez GPU uruchamiają sekwencyjną część obciążenia procesora na jednostce centralnej, która jest zoptymalizowana pod kątem wydajności jednogłośnie, przy jednoczesnym przyspieszeniu przetwarzania równoległego na GPU Nazywa się to przetwarzaniem GPU. Jedzenie GPU jest możliwe, ponieważ dzisiejsza GPU robi wiele więcej niż renderowanie grafiki Sizzles z teraflopu wydajności zmiennoprzecinkowe i crunches aplikacji zadań przeznaczonych do niczego od finansów do medycyny. CUDA jest powszechnie wdrażane przez tysiące aplikacji i opublikowanych badań i obsługiwane przez zainstalowaną bazę ponad 375 milionów procesorów graficznych z włączoną funkcją CUDA w notebookach, stacjach roboczych, klastrach obliczeniowych i superkomputerach. Zobacz strefę CUDA dla przykładów zastosowań na różnych pionowych rynkach i obudź gigantę GPU. Historia GPU Computing. Pierwsze GPU zostały zaprojektowane jako akceleratory grafiki, wspierając tylko konkretne Rurociągi o stałej funkcji Począwszy od końca lat dziewięćdziesiątych sprzęt stale się programował, zakończony pierwszą GPU firmy NVIDIA w 1999 r. Niespełna rok po tym, jak firma NVIDIA wyznaczyła termin GPU, artyści i twórcy gier nie byli jedynymi, którzy robili przełomowe prace z technologią. Naukowcy docierają do doskonałej wydajności w ruchu zmiennoprzecinkowym GPU GPU GPU ogólnego przeznaczenia ale nawet dla tych, którzy znali języki programowania grafiki, takie jak OpenGL Developers musieli obliczyć obliczenia naukowe na problemy, które mogłyby być reprezentowane przez trójkąty i wielokąty GPGPU było praktycznie niedostępne dla tych, którzy nie pracowali zapamiętał najnowsze technologie graficzne, dopóki grupa badaczy uniwersytetu w Stanford nie zamierza reimagować GPU jako procesora streamingu. W 2003 roku zespół badaczy prowadzony przez Ian Buck ujawnił Brook, pierwszy powszechnie przyjęty model programowania w celu rozszerzenia C o równolegle do danych konstrukcje Korzystając z takich pojęć, jak strumienie, jądra i operatorzy redukcji, kompilator Brook i system wykonawczy odsłonił GPU jako ogólny Procesorowy procesor w języku wysokiego poziomu Co najważniejsze, programy Brook nie tylko były łatwiejsze do pisania niż ręczny kod GPU, ale były siedmiokrotnie szybsze od podobnego kodu. NIDIDIA wiedziała, że ​​niesamowicie szybki sprzęt musi być połączony z intuicyjnym oprogramowaniem i narzędzi sprzętowych i zaprosił Ian Buck, aby dołączył do firmy i zaczął opracowywać rozwiązanie umożliwiające płynne uruchamianie C na GPU. Razem z oprogramowaniem i sprzętem firma NVIDIA zaprezentowała CUDA w 2006 roku, pierwsze na świecie rozwiązanie dla ogólnych obliczeń dotyczących GPU. Szkolenie Dzisiaj ekosystem CUDA rośnie szybko, gdy coraz więcej firm udostępnia światowe narzędzia, usługi i rozwiązania. Jeśli chcesz napisać własny kod, najprostszym sposobem na wykorzystanie GPU jest pakiet narzędzi CUDA, który zapewnia obszerne środowisko programistyczne dla programistów C i C. CUDA Toolkit zawiera kompilator, biblioteki matematyczne i narzędzia do debugowania i optymalizacji wydajności Twoich aplikacji. przykłady kodu, podręczniki programowania, podręczniki użytkownika, referencje API i inne dokumenty ułatwiające rozpoczęcie pracy. NVIDIA udostępnia to wszystko bezpłatnie, w tym NVIDIA Parallel Nsight dla Visual Studio, pierwsze środowisko programistyczne dla aplikacji masowo równoległych, które używają zarówno GPU i CPU. Nauka korzystania z CUDA jest wygodna, dostępne są kompletne szkolenia online oraz inne zasoby, takie jak seminaria internetowe i książki Ponad 400 uniwersytetów i uniwersytetów uczy programowania CUDA, w tym kilkudziesięciu centrów CUDA Excellence i CUDA Research and Training Centers. Dla programistów nie jestem programistą z żadnymi możliwościami Kogoś ciekawego na temat CUDA i dlatego robi trochę czytania przeanalizowałem przykład użycia Thrust do przeprowadzenia średniej ruchomej. Na przykładie, tak jak jest, działa i przeważnie pracuje poprawnie jednak jest to trywialne w tym sensie, że wykonuje tylko jedną przeciętną operację. Jak bym powiedział 352 tych ruchomej średniej operacji równolegle, ocena na tym samym strumieniu danych Moim zdaniem przepływ programu może być. Generuj dane wysyłaj je do jednego rdzenia CUDA Podobnie jak w przypadku istniejącego kodu, ale myślę, że długość 1000 lub 10000 zamiast 30. Skopiuj go z rdzenia CUDA do wszystkich z pozostałych 351 rdzeni CUDA w moim GTX 465. Powiedz każdemu rdzeniu CUDA, ile elementów danych jest średnio powyżej 4 5 6 352 353 354. Powiedz urządzenie, aby przebiegał średnio w każdym rdzeniu równolegle. core. I dostać, że ten kod sprawia, że ​​wszystko się zdarza, ale jak mam uzyskać Thrust zrobić wiele z nich równolegle. Mój interes tutaj jest o coś jak dane giełdowe Jeśli patrzę na ceny GOOG I d umieścić to w GPU używając wszystkich rdzeni i pozostaw go tam I d być może zrobić wiele przetwarzania bez ładowania danych i tylko czytanie wyników z każdego rdzenia UWAGA Nie chcę używać GOOG we wszystkich rdzeniach Niektóre rdzenie mogą być GOOG, inni z niektórymi innym symbolem, ale dostanę tam później Myślę, że nie chcę, aby dane w magazynie były w pamięci globalnej tam jest wystarczająco dużo miejsca w każdym rdzeniu. Zakładam, że to całkiem proste dla CUDA Thrust. asked 12 września 12 w 19 39.My zrozumienia jest, że jesteś zainteresowany w następujących dwóch sytuacjach. Masz długą kolejność elementów i chcesz obliczyć pewną liczbę średnich, uśredniając różne liczby elementów, tzn. używając różnych długości dla średniego okna przenoszonego. Z tego, co rozumiem z twojego pierwotnego pytania. Masz szereg sekwencji, przechowywanych kolejno w pamięci, a chcesz przeciętnie je równolegle do stałego okna średniej wielkości 2 RADIUS 1 Oto kod ArrayFire proponowany przez asm - zaakceptowałeś to. Zamiast używać CUDA Thrust, myślę, że łatwiej byłoby napisać własne jądro CUDA do zrobienia powyższe operacje Poniżej pełny przykład, który działa w taki sam sposób, jak kod ArrayFire zaproponowany przez asm, a tym samym przypadek 2 Zmodyfikowanie go na opis przypadku 1 byłoby proste. 7 Stack Exchange, Inc. W przypadku innego podejścia można obniżyć średnią średnią średnią, a następnie wyliczyć filtrowany sygnał, wykonując splot pomiędzy sygnałem a wykładziną wykładniczą. Współbieżność można obliczyć, używając bezpłatnej biblioteki CIFF CFTD cuFFT, ponieważ, jak możesz wiedzieć, splot można wyrazić jako punktowe mnożenie dwóch sygnałów w domenie Fouriera Jest to trafne nazwa Twierdzenie Convolution, które działa ze złożonością O n log n Ten typ podejścia zminimalizuje CUDA kod jądra i działają bardzo szybko, nawet na GeForce 570. W szczególności, jeśli można wykonać wszystkie obliczenia w pojedynczej precyzji float. odpowiedzi na pytanie 30 kwietnia 14 w 17 04. Chciałbym zaproponować manipulowanie powyższym równaniem różnicy, jak wskazano poniżej, a następnie przy użyciu CUDA prymitywów Thrust. ZADANIE RÓWNO CIEMNOŚCI - FORMULARZ WYJĄTKOWY ROZMIARU RÓŻNICOWEGO. Przy prostej algebrze można znaleźć następujące. W związku z tym, wyraźny formularz jest następujący ing. CUDA THRUST IMPLEMENTATION. Będziesz mógł zrealizować powyższy formularz za pomocą poniższych kroków. Inicjalizuj sekwencję wejściową dinput do alfa, z wyjątkiem dinput 0 1.Define a wektor d1overbetatothen równy 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. Mnożąc elementarny dinput przez d1overbetatothen. Perform inclusivescan w celu uzyskania sekwencji yn beta n. Oddzielić powyższą sekwencję o 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. Powyższe podejście może być zalecane dla liniowego czasu zmiennego LTV systemów W przypadku systemów Linear Time-Invariant LTI zaleca się podejście FFT wspomniane przez Paula, dając przykład tego podejścia, używając CUDA Thrust i cuFFT w mojej odpowiedzi na filtr FIR w CUDA.