OberonCore

Библиотека  Wiki  Форум  BlackBox  Компоненты  Проекты
Текущее время: Четверг, 13 Декабрь, 2018 21:25

Часовой пояс: UTC + 3 часа




Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 6 ] 
Автор Сообщение
СообщениеДобавлено: Понедельник, 28 Февраль, 2011 09:17 
Аватара пользователя

Зарегистрирован: Суббота, 27 Февраль, 2010 23:34
Сообщения: 746
Наверное, ожидать прорыва в параллелизме на CPU не следует. Маловероятно, что они сумеют преодолеть барьер в десятки ядер (16-32-64), тем более, что для SMP - этого достаточно (дальнейшее увеличение ядер, как правило, не дает прироста производительности). Для решения MPP-задач правильнее ориентироваться на GPU и открытый стандарт OpenCL. Вот, например, слабый Radeon vs. самый дорогой CPU от Intel.


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Понедельник, 28 Февраль, 2011 13:01 
Аватара пользователя

Зарегистрирован: Пятница, 25 Ноябрь, 2005 18:55
Сообщения: 2272
Откуда: Россия, Нижний Новгород
Сам не пробовал, но говорят...
Изображение
http://www.wolfram.com/mathematica/new- ... l-support/
Mathematica 8 писал(а):
Software Development
CUDA and OpenCL Support

Mathematica 8 harnesses GPU devices for general computations using CUDA and OpenCL, delivering dramatic performance gains. A range of Mathematica 8 GPU-enhanced functions are built-in for areas such as linear algebra, image processing, financial simulation, and Fourier transforms. Also included is a framework for building and loading CUDA or OpenCL programs into the Mathematica kernel. Mathematica 8 offers the most comprehensive and easy to use high-level interface to GPU programming and computation on the market today.
Integrated as a built-in core component of Mathematica. »
Hand-optimized GPU functions for linear algebra, financial computation, and image processing. »
Load user-defined CUDA and OpenCL programs, binaries, or libraries. »
Platform-independent way to compile CUDA and OpenCL programs. »
Symbolically generate CUDA or OpenCL programs. »
Easy setup, using Mathematica's paclet system to get required user software. »
OpenCLLink support for both NVIDIA and ATI hardware. »
Compatibility with CUDA compute architectures 1.0 to 2.0 with support for both double and single precision. »
CUDALink and OpenCLLink scale to utilize all GPUs on the system. »
Use CUDALink or OpenCLLink over the network using remote kernels.
Scale CUDALink or OpenCLLink over multiple machines using gridMathematica »
Built on Mathematica 8 technologies: LibraryLink, CCompilerDriver, and SymbolicC. »


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Четверг, 17 Ноябрь, 2011 09:32 
Аватара пользователя

Зарегистрирован: Суббота, 27 Февраль, 2010 23:34
Сообщения: 746
Вот и Intel сподобилась...


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Вторник, 27 Ноябрь, 2018 21:28 
Аватара пользователя

Зарегистрирован: Пятница, 25 Ноябрь, 2005 12:02
Сообщения: 7932
Откуда: Троицк, Москва
Нужно что -- кросс-компилятор фортрано-IV-подобного подмножества Оберона-07 -- без динамической памяти, сбора мусора и прочих рекурсий?

Что там еще может быть?


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Среда, 28 Ноябрь, 2018 20:51 

Зарегистрирован: Понедельник, 25 Июнь, 2012 17:26
Сообщения: 256
Когда-то обратил внимание на любопытный проект PPCG -- Polyhedral Parallel Code Generator (от исследовательской группы, повязанной с Esterel):
http://parkas.di.ens.fr/software.html#ppcg

Там имеется и свой язык PENCIL (расширение над подмножеством Си) -- как минимум, представленная в нём проблематика требует в любом случае какое-то решение, если не в виде языковых средств, то вручную.
На сайте по ссылке выше имеются краткое введение и презентация (кроме прочих материалов):
http://parkas.di.ens.fr/doc/pencil_pact_2015.pdf
http://parkas.di.ens.fr/doc/pencilcc_presentation.pdf

У себя в загашнике нашёл иной обзор, с небольшим сопоставлением с альтернативными средствами (библиотечные решения, OpenMP, OpenACC и др.), и некую спецификацию:
Вложение:

Вложение:
PENCIL Language Specification.pdf [1.28 МБ]
Скачиваний: 32


Вернуться к началу
 Профиль  
 
СообщениеДобавлено: Среда, 28 Ноябрь, 2018 20:53 

Зарегистрирован: Понедельник, 25 Июнь, 2012 17:26
Сообщения: 256
И в тему может быть весьма полезная статейка (имеющая отношение и к методике работы с GPU также):
Эффективные методы сжатия данных при тренировке нейросетей. Лекция в Яндексе


Вернуться к началу
 Профиль  
 
Показать сообщения за:  Поле сортировки  
Начать новую тему Ответить на тему  [ Сообщений: 6 ] 

Часовой пояс: UTC + 3 часа


Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей и гости: 1


Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете добавлять вложения

Найти:
Вся информация, размещаемая участниками на конференции (тексты сообщений, вложения и пр.) © 2005-2018, участники конференции «OberonCore», если специально не оговорено иное.
Администрация не несет ответственности за мнения, стиль и достоверность высказываний участников, равно как и за безопасность материалов, предоставляемых участниками во вложениях.
Без разрешения участников и ссылки на конференцию «OberonCore» любое воспроизведение и/или копирование высказываний полностью и/или по частям запрещено.
Powered by phpBB® Forum Software © phpBB Group
Русская поддержка phpBB