Есть ли среди нас Cuda девелоперы!

[lugal]

Есть ли среди нас Cuda девелоперы!

Собственно сабж. Пофлудить бы на енту тему.

 

[novako]

Я бы хотел, но кто ж меня возьмет. На самом деле интересная штука эта куда, пытался разбираться мозги в трубочку завернулись, многопоточная синхронизация под виндой детский лепет, по сравнению с этим.

 

[lugal]

Там все проще чем кажеться на первый взгляд. Суть в том что ты пишешь микропрограмму, которая не производит полный цикл вычислений, а вычисляет лишь один элемент, и все это паралельно.

 

[niello]

Если так рассматривать - просто, но нужно эффективно, использовать shared memory, параллельные алгоритмы и т.п. Хотя, тут нужно больше времени что бы серьезно этим заниматься. (Интересно кому нужны CUDA девелоперы в Харькове, и почему не OpenCL)

P.S. В основном занимался OpenCL, так как комп CUDу не тянет, + курсы на курсере прошел по параллельным алгоритмам, не знаю хватит времени сейчас что бы на удасити пройти.

 

[lugal]

Шеад мемори - то да. Но это фигня. В смысле не шаредом одним жив перформанс в куде. Если посмотреть на результаты профилирования кубласа и стандартного алгоритма умножения матриц (который в частности бы лассмотрен на курсере), то видно что стандартный курсеровский алгоритм по полной отсасывает у бласа, и во многом засчет использования других областей памяти.

В Харькове куда девелоперы нужны тем кто занимаеться обработкой больших массивов данных в реальном времени. И не опен цл, потму что Тесла дружит с кудой. ПЛюс куда проще.

 

[niello]

Просто у меня сложилось впечатление что в Харькове не особо нужны такие специалисты и этим интересуюсь просто для себя.

 

[lugal]

Ну насколько я знаю, кроме нас в Украине есть всего две конторы которые на куде пидалят...

 

[niello]

Если не секрет, что за компании?

 

[lugal]

Сабж закончился.

 

[Deamon]

О-как интересно.
И почему разговор затих с 22.03.13?

Предмета обсуждения нету. Программирование под CUDA - это по большей степени математическое программирование, а сейчас основная доля программеров занимается формошлепством в вебе и в математику ни бум бум.

 

[Bonanza]

Ну насколько я знаю, кроме нас в Украине есть всего две конторы которые на куде пидалят...

Не знаешь, чем те конторы занимаются? Просто интересен спектр задач. Единственное практическое применение cuda, что я видел - derivatives pricing calculation.

 

[Klez]

любопытно, ктото тестил 1D FFT в CUFFT? на каких размерах появляется преимущество перед реализациями на обычном проце?

 

[Deamon]

Вот по тому, что сам и в математике и в программировании кое-что смыслю, и хотелось услышать чей-то опыт в куде.

По своему опыту программирования под VLIW, могу предположить, что 90% проблем для CUDA - это "какую часть из этого алгоритма можно вынести на GPU?". Причем эта часть должна:
а) практически не содержать условных переходов
б) исполняться большое количество раз

Т.е. от программиста требуется проанализировать зависимости между формулами, выявить точки, где переменные текущей итерации не зависят от предыдущих итераций, вынести это место в С файл для куды, интегрировать CUDA API в основное приложение.

Работа узко специфическая. И не всякий расчетный алгоритм можно векторизировать под исполнение на GPU.

 

[Deamon]

Вот. У меня всегда после выполнения всех таких операций "формализации" алгоритма до уровня применяемости его в какой-то шустрой либе возникает ощущение, что уже после формализации, алгоритм и без либы будет работать достаточно шустро. И либа, получается, не при чем.

Ну одно дело применять алгоритм в либе, которая исполняется на том же x86, и совершенно другое дело, когда алгоритм подготавливается для исполнения на другом железе.

 

[lugal]

Не знаешь, чем те конторы занимаются? Просто интересен спектр задач. Единственное практическое применение cuda, что я видел - derivatives pricing calculation.

Анализ данных в реальном времени. По сути любая задача где надо много считать

любопытно, ктото тестил 1D FFT в CUFFT? на каких размерах появляется преимущество перед реализациями на обычном проце?

В чистом времени - на любом.
В Грязном - ни на одном объеме реальных сигналов с реальными окнами - мне не удалось получить преимущества
Посему ИМХо, cuFFT, в отличии от cuBLAS - скорее утилитарная либа, которую следует пременять уже внутри алгоритма обрабатываемого на ЖПУ.
З.Ы. НУ и cuFFT написана плюс как то странно. Интерфейс у нее fftw совместиймый, но сложные манипуляции (типа энфрейма на внутри FFT через хитрую планировку, или FFT по неполному окну) она говорит что все ОК, а по факту возвращает херню.

По своему опыту программирования под VLIW, могу предположить, что 90% проблем для CUDA - это "какую часть из этого алгоритма можно вынести на GPU?". Причем эта часть должна:
а) практически не содержать условных переходов
б) исполняться большое количество раз

Т.е. от программиста требуется проанализировать зависимости между формулами, выявить точки, где переменные текущей итерации не зависят от предыдущих итераций, вынести это место в С файл для куды, интегрировать CUDA API в основное приложение.

Работа узко специфическая. И не всякий расчетный алгоритм можно векторизировать под исполнение на GPU.

Не совсем так. Первично "кудизации" подлежат задачи поддерживающие паралелизацию, причем жедательно кратно 1024 потокам
При всем при этом, кернелы как правило атомарны, тоесть выполняют конкретную манипуляцию с данными.
Плюс есть готовые либы, реализующие часть распространненных операций.

 

[Bonanza]

Анализ данных в реальном времени. По сути любая задача где надо много считать

Вот я как раз про примеры таких задач и спрашивал... В теории я и сам знаю где это лучше всего должно применяться...
А так поистине исчерпывающий и детальный ответ.

 

[lugal]

Вот я как раз про примеры таких задач и спрашивал... В теории я и сам знаю где это лучше всего должно применяться...
А так поистине исчерпывающий и детальный ответ.

Анализ сигналов различной размерности. ПРограммы предсказаний явлений. ПРораммы обработки сигналов и мат данных...

 

[ksuhak]

если кому интересно

⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.

уже почти скоро, я записалась, собираюсь пройти, надеюсь силенок хватит

 

[lugal]

если кому интересно

⚠ Тільки зареєстровані користувачі бачать весь контент та не бачать рекламу.

уже почти скоро, я записалась, собираюсь пройти, надеюсь силенок хватит

Первый курс по куде на курсере был гафно. Я оттедова не узнал ровным счетом ничего нового.

 

[ksuhak]

Первый курс по куде на курсере был гафно. Я оттедова не узнал ровным счетом ничего нового.

а от какого уневера был курс не помнишь случайно?