! 行行 CPUDSP PPESPECell/B.E. CPUGPU 行行 SIMD [SSE, AltiVec] 用 HPC CPUDSP PPESPE (Cell/B.E.) SPE CPUGPU GPU CPU DSP DSP PPE SPE SPE CPU DSP SPE 2
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- しゅんすけ おおかわち
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1 ! OpenCL [Open Computing Language] 言 [OpenCL C 言 ] CPU, GPU, Cell/B.E.,DSP 言 行行 [OpenCL Runtime] OpenCL C 言 API Khronos OpenCL Working Group AMD Broadcom Blizzard Apple ARM Codeplay Electronic Arts Freescale Ericsson IBM Sony Fixstars Imagination Technologies Intel Kestrel Institute Khronos Movidia NVIDIA Nokia Qualcomm RapidMind Renesas Seaweed Systems Symbian Texas Instruments 1
![AltiVec] 用 HPC CPUDSP PPESPE](/docs-images/88/115445009/images/2-1.jpg "(Cell/B.E.")
2 ! 行行 CPUDSP PPESPECell/B.E. CPUGPU 行行 SIMD [SSE, AltiVec] 用 HPC CPUDSP PPESPE (Cell/B.E.) SPE CPUGPU GPU CPU DSP DSP PPE SPE SPE CPU DSP SPE 2
![C 言 GPU[Tesla] T10](/docs-images/88/115445009/images/3-4.jpg "PCIE Main Memory")
3 ! 手 言 API Device Memory (4GB) CUDA C 言 GPU[Tesla] T10 PCIE Main Memory x86 MCH C/C++ α CUDA runtime/driver API 3
4 ! 用 用/ 用 (SIMD) 一 一 用 CPU(x86, PowerPC) main memory 用 CPU/DSP/GPU/SPE device memory 4
5 ! OpenCL The OpenCL Specification Version: 1.0 Revision 48 [2009/10/6] OpenCL Architecture 用 用 OpenCL C Programming Language 用 OpenCL C 言 OpenCL Runtime 用 用 API OpenCL 5
6 ! 方 一 用 OpenCL C 言 Main Memory 用 C/C++ 用 CUDA OpenCL Device Memory (4GB) T10 PCIE X86 MCH OpenCL Runtime API OpenCL CUDA OpenCL Device Memory (4GB) Tesla T10 Tesla 6
7 ! OpenCL [GPU, DSP, Cell/B.E., CPU] 一 言 (OpenCL C 言 OpenCL [CPU] 一 API OpenCL OpenCL C src OpenCL 用 src C/C++ OpenCL Runtime API OpenCL API 言 用 GPU, DSP, Cell/B.E., CPU 7
8 OpenCL Copyright Fixstars Corporation. All rights reserved.
9 ! OpenCL [OpenCL devices] = 用 [host] = 用 CPUDSP PPESPE (Cell/B.E.) SPE CPUGPU GPU CPU DSP DSP PPE SPE SPE CPU DSP SPE 9
10 ! OpenCL [compute units] [processing elements] ex) NVIDIA CUDA (GPU) Tesla OpenCL OpenCL = GPU = CPU = CUDA 10
11 ! 行行 OpenCL [work-group] [work-item] OpenCL C 言 OpenCL 行行 行行 global ID work-item 11
12 ! OpenCL C 言 C99 言 子 Reinterpreting 子 長 OpenCL C 言 子 C99 言 12
13 ! OpenCL[OpenCL kernel] OpenCL C 言 OpenCL [Native kernel] OpenCL C 言 OpenCLAPI 13
![! [Global Memory] [Constant Memory] [Local](/docs-images/88/115445009/images/14-0.jpg "Memory] [Private Memory] OpenCL = GPU P P P P")
14 ! [Global Memory] [Constant Memory] [Local Memory] [Private Memory] OpenCL = GPU P P P P 14
15 ! 示 行行 #0 #1 #2 OpenCL 行行 示 行行 OpenCL 15
16 ! OpenCL OpenCL OpenCLAPI OpenCLAPI OpenCL 行行API OpenCL OpenCLAPI OpenCL OpenCL API OpenCL C OpenCL 16
17 ! OpenCL OpenCL 行行 OpenCL API OpenCL C 17
18 ! OpenCL NVIDIA Apple CUDA2.3GPU 用 Snow Leopard AMD ATI Stream SDK 2.0 β IBM OpenCL Development Kit α (QS-22/JS-23) Cell/B.E., POWER Fixstars FOXC(Fixstars OpenCL Cross Compiler) β 18
19 ! 立立 :20028 月8 日 金金 :21,055 :792009/10 月 : : 日 NVIDIA Corporation JAXA Broadcast International Inc. 19
20 ! 用 自 行行 高 方 用 支 20
21 ! NVIDIA CUDA Information Site NVIDIACUDA OpenCL CUDA Cell/B.E. CPU ASCII.technologies 2009/12 GPGPU 21
22 ! OpenCL 入 門本 2010年1 月22 日 発売予定 22
23 ! OpenCL 高 OpenCL FOXC OpenCL 入 力力 Source to Source OpenCL Source Code β FOXC HWCode Executable FOXC Runtime Library 23
24 ʼ Original Code OpenCL Code OpenCL Compiler For Intel Multicore Release date: 2010/4 OpenCL Compiler For Cell/B.E. Release date: 2010/3 OpenCL Compiler For custom chip
25 ! Host Device OpenCL 行行 x86-x86: FOXC : Chip vendor s OpenCL Runtime Bridge Service:2OpenCL 行行 行行 x86 x86+opencl(gpu) bridge : x86-tesla, x86 x86 GPU,Other Chips Compiler for x86 Device x86 Host Runtime Library x86-gpu OpenCL Runtime Bridge Service Infiniband, PCIe, Gbit Eth, etc Compiler for GPU Device GPU Host Runtime Library Fixstars Chip vendor s OpenCL 25
26 ! OpenCL 用 目 Eclipse OpenCL 生 Yellow Dog Enterprise Linux for Multi Core X86 OpenCL CUDA( 用Linux OS) OpenCLLinux 一 Tesla 26
27 120 日 一 用 文 言 文 用 方 方 方
1 OpenCL OpenCL 1 OpenCL GPU ( ) 1 OpenCL Compute Units Elements OpenCL OpenCL SPMD (Single-Program, Multiple-Data) SPMD OpenCL work-item work-group N
GPU 1 1 2 1, 3 2, 3 (Graphics Unit: GPU) GPU GPU GPU Evaluation of GPU Computing Based on An Automatic Program Generation Technology Makoto Sugawara, 1 Katsuto Sato, 1 Kazuhiko Komatsu, 2 Hiroyuki Takizawa
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1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU
![1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU](/thumbs/89/99132402.jpg "1 GPU GPGPU GPU CPU 2 GPU 2007 NVIDIA GPGPU CUDA[3] GPGPU CUDA GPGPU CUDA GPGPU GPU GPU GPU Graphics Processing Unit LSI LSI CPU ( ) DRAM GPU LSI GPU")
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( CUDA CUDA CUDA CUDA ( NVIDIA CUDA I
GPGPU (II) GPGPU CUDA 1 GPGPU CUDA(CUDA Unified Device Architecture) CUDA NVIDIA GPU *1 C/C++ (nvcc) CUDA NVIDIA GPU GPU CUDA CUDA 1 CUDA CUDA 2 CUDA NVIDIA GPU PC Windows Linux MaxOSX CUDA GPU CUDA NVIDIA
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110-8654 1-3-5 LAPLINK TEL URL 03-3839-6039 http://www.intercom.co.jp/support/laplink_helpdesk/ 9: 00 12:00 13:00 17:00 LAPLINK URL TEL URL 03-3839-6307 http://www.intercom.co.jp/laplink_helpdesk/contact.html
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1 2 3 2 1 3 4 5 6 7 2 8 9 10 11 12 3 13 DMP は III との連携により 中国 台湾の SoC 顧客に対し共同でグラフィックスコアの販売を うほか グラフィックスコアを搭載した顧客製品を短期間で開発するためのソリューションを提供します OpenCL などの API を策定するコンソーシアム ( 標準化団体 ) であるクロノス グループからリリースされた最新の
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23 Fig. 2: hwmodulev2 3. Reconfigurable HPC 3.1 hw/sw hw/sw hw/sw FPGA PC FPGA PC FPGA HPC FPGA FPGA hw/sw hw/sw hw- Module FPGA hwmodule hw/sw FPGA h
23 FPGA CUDA Performance Comparison of FPGA Array with CUDA on Poisson Equation (lijiang@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (kazuki@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (takahashi@sekine-lab.ei.tuat.ac.jp), (tamukoh@cc.tuat.ac.jp),
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Slides: TimeGraph: GPU Scheduling for Real-Time Multi-Tasking Environments
計算機アーキテクチャ第 11 回 マルチプロセッサ 本資料は授業用です 無断で転載することを禁じます 名古屋大学 大学院情報科学研究科 准教授加藤真平 デスクトップ ジョブレベル並列性 スーパーコンピュータ 並列処理プログラム プログラムの並列化 for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = a[i] + b[i]; } プログラムの並列化 x[0] = a[0] + b[0];
GPU チュートリアル :OpenACC 篇 Himeno benchmark を例題として 高エネルギー加速器研究機構 (KEK) 松古栄夫 (Hideo Matsufuru) 1 December 2018 HPC-Phys 理化学研究所 共通コードプロジェクト
GPU チュートリアル :OpenACC 篇 Himeno benchmark を例題として 高エネルギー加速器研究機構 (KEK) 松古栄夫 (Hideo Matsufuru) 1 December 2018 HPC-Phys 勉強会 @ 理化学研究所 共通コードプロジェクト Contents Hands On 環境について Introduction to GPU computing Introduction
スライド 1
GPU クラスタによる格子 QCD 計算 広大理尾崎裕介 石川健一 1.1 Introduction Graphic Processing Units 1 チップに数百個の演算器 多数の演算器による並列計算 ~TFLOPS ( 単精度 ) CPU 数十 GFLOPS バンド幅 ~100GB/s コストパフォーマンス ~$400 GPU の開発環境 NVIDIA CUDA http://www.nvidia.co.jp/object/cuda_home_new_jp.html
Microsoft Word - 佐藤歯科医院.doc
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