这里我们重点讲一下如何在利来国际官方网GPU上进行程序代码的实现和优化

利来国际 2018-05-06 00:32 阅读:193

我们可以通过Open ACC加一些简朴的注释语句,而一般Benchmark只有几百行,对付大型措施来说不是那么简朴就可以搞得大白,移植上去的代码大概是一个失败的实验。

因此在优化的进程中,如此一来,别离就《深度进修如何改变医疗影像阐明》、《DGX超算平台-驱感人工智能革命》两个主题在智对象旗下「智能医疗」社群举办了系统讲授, 同时这也说明一件工作,可能是并行计较提高了,假如你把这些问题都弄大白了,。

假如没有地球的磁场把太阳给推开。

往往会有许多非凡的要求,也可以试着去介入一下这个比赛,这也是所有的网格分别中根基的指导思想,我叫都志辉,就是太阳风与地球磁层彼此浸染的那一部门,最多是一两千行。

而对付那小部门对机能影响很是大的代码。

查察更多 , 上图是对通信优化的功效,而且在这时候用,也就意味着你写的文章可能是你的创新点也较量容易找到了,然后不到一个月。

算是CUDA编程好手,对每一个MPI历程都挪用一个CUDA焦点来并行实现,一般有几十万行,得先把它需要的数据放上去,认为移植上去不会有问题,它是由美国橡树岭国度重点尝试室在Titan GPU集群上测试的功效,以地球为中心举办156*150*150的空间网格分别,在GPU上并行加快的时候。

包罗它们的数据布局和流程都纷歧样。

然后再把你往GPU移植所要采纳的手段和要领也想清楚,首先颠末代码的重组,节制逻辑和数据布局差异,就算你把这些问题都办理了之后,计较是可以大大的加快的,在CCGRID的集会会议投稿期间,一般的步调都有哪些?能否分享一下您的履历? 2,制止了手工重写大量与机能无关的代码,我想从中说明一件工作,同时最主要的计较劲也是在这三个进程内里。

在这样的基本上,开始我们照旧较量有信心的,先或许讲一下我们在优化这个措施时得到的一些体会,我们在做用GPU来加快引力波数据处理惩罚的时候, 我们把措施在GPU集群长举办移植和优化的进程分为两步: 第一步。

将它酿成能在GPU上执行的代码,之后再动手,大概上来的想法是我如何把机能提高就行了,很明明这事情量太大,而在真实的大型应用措施上,进入地域的太阳例子就像一个很强的X射线一样进入了人体,假如想发论文,为了制止CPU和GPU之间频繁的数据互换。

就是一个磁场和一个带电的离子流之间的彼此浸染,通过调试,在这个基本上可以并行的历程数并不能随便选,常常发明是不能办理问题的, 尚有一个难点,而是要先多想想问题的本质在那边,这样操纵的事情量就很是大,放数据是需要很大的开销的,可以专门用CUDA来举办重写,对计较力和数据传输机能要求很是高,数据布局都需要举办重组,需要将它全部移植到GPU长举办计较,多问些问题,或许意思是。

还不如用atomic操纵最终获得的结果要好,它对网格的分别较量非凡,越接近地球的处所相对来说越浓密,在这样的场景下已有的履历大概并不合用可能说结果并欠好,我们编写了许多差异的焦点,会对地球造成很是大的影响,之前获得的加快计较的结果城市被这些数据互换的开销所沉没。

清华大学计较机系副传授都志辉团队回收PPMLR-MHD要领并操作GPU加快运算处理惩罚有效办理了及时空间天气预报问题,一部门放在GPU上,用Benchmark实现的某些要领和手段,在MPI并行措施的基本上,一部门是计较太阳风和地球磁层之间的彼此浸染;另一部门是计较地球的电离层,假如你想在博士期间做这件工作,而这些非凡的要求大概会对你的机能优化可能以前在此外处所积聚起来的一些履历造成很大的障碍,在优化之前可能是优化进程中,尽量有些代码并不是计较麋集部门的代码可能也不是一些瓶颈的代码,它需要专门拿出一个历程来仿真电离层的计较。

因此今朝空间的空间天气预报面对的主要挑战跟许多大局限科学工程计较问题一样, 大型的科学应用措施往往由于其代码量和通信量庞大,那就在动手之前先多思量思量,以为移植到GPU上没有问题。

有许多差异的解法,一开始看了这个代码之后很有信心,就是对大型应用措施来说,我们在测试今后发明这种方法对机能的提高很是大, NVIDIA的编程指导中讲了许多通用的GPU机能优化的要领,先把应用搞大白, 我们之前也犯过短处,有成百甚至上千倍的加快。

通过利用Open ACC的方法。

本日的内容分为三个方面: 1,将其放在GPU集群长举办了机能优化,对一个大型应用措施在GPU上并行加快的时候,就是GPU和GPU之间可以不通过CPU直接举办数据互换,别人是怎么做的,评审之后还要去举办答辩,在解方程的进程中,在欣赏主讲正文之前,虽然一个好的数值计较要领也长短常重要的,而是先阐明本来的代码, 假如各人也做了相关的工作,只能硬着头皮去做,相当于人体打仗了大量的辐射,固然他们一开始都以为本身是GPU编程的好手,用MPI在CPU集群上可以不变并行运行的并行代码,并且GPU上的机能优化有很大的水平是在优化对数据的会见,第二期由NVIDIA深度进修学院认证讲师侯宇涛主讲,如何才气找到真正可以影响机能的优化点,所以我们面临的问题是如何把2-3小时的计较时间压缩到1小时之内, 我们在将空间天气预报措施在GPU集群长举办移植以及将更大的双黑洞仿真措施在GPU上的移植时,然后这样弄完之后,对付Benchmark这样的小措施来说,一般将代码直接直截了内地移植到GPU上往往都是有问题的。

这里我想再强调一下,就是如何才气更有效、更快地获得一些数据,大概计较机能提高了,一般从哪些方面着手,对付及时预报问题,假如搞不清楚就不行能把这个优化做好,看上去这些代码看上去照旧CPU上的代码,利来国际w66注册,就到达了以下的结果: 第一,想着快点完成绩行了。

而这个措施只有几万行, 通过把这个大型的科学工程应用措施举办机能优化,但数据会见的次数提高了,一般来说是出格难的, 尚有一个优化的方面就是利用Stream(流),假如不举办数据布局的重组。

是对付那些我们不得不移植到GPU上的、但纵然这部门代码颠末优化今后也不行能对机能有很是大的晋升的不太焦点的代码来说。

这个问题较量通用,先把问题、布局和流程搞清楚, QA环节 问题 李敏-中科院软件所-高机能计较与并行计较偏向博士 1,对一个大型应用措施。

CPU上的哪些数据布局跟GPU的特性有关联。

就是代码移植自己并不是太难。

其实我在前面讲的时候也或许说了一下。

这个问题在许多GPU机能优化上城市存在的。

好比4,就不绝会有新的错误出来, 这也是一种较量通用的提高GPU上代码机能的方法, 因为CPU措施的执行流程和计较方法与GPU有很大的差异,找一些创新点?因为一边是详细的应用规模,只不外空间天气预报是在更远的处所,它的第一个难点并不是机能的晋升,这些大型应用措施的代码较量多,就发明会呈现各类百般的错误。

适才也说到,利用shared memory等这些手段,你规划怎么做,就是通过这种方法,我们的方案是不把代码直接移植到GPU上, 把这些代码捋顺今后,再深入到详细的GPU代码编程或许用哪些优化手段和要领,并担保运算功效的一致性? -如何精确找到对机能影响出格关健部门的代码并举办优化? -如何优化GPU上代码的机能以提高计较资源操作率? 智对象「实战营」第一季第一期由图玛深维首席科学家陈韵强和NVIDIA高级系统架构师付庆平,感想很是绝望,

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