IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-HPC-148 No /3/2 CUDA-BLAS GPU 1,3,a) 1 2,3 2,3, GPU CUDA-BLAS,., GPU Eigen-G, MAGMA CUDA- BLAS., CUDA-BLAS AS
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- みそら しげまつ
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1 CUDA-BLAS GPU 1,3,a) 1 2,3 2,3, GPU CUDA-BLAS,., GPU Eigen-G, MAGMA CUDA- BLAS., CUDA-BLAS ASPE.K2 dsymv, MAGMA+ASPE.K2. 1. GPU BLAS ([1], [2] ), CUDA [3] CUBLAS[4] MAGMABLAS[5]., ( ) ((SY HE)MV) HPC-138[6], HPC-146[7]. (SY HE)MV.. y := αa U or L x + βy where A(= A ) K n n, x K n, K = R or C. (1), SYMV, SYMV. GPU GPGPU, SYMV. 1 RIKE Advanced Institute for Computational Science, Kobe, Hyogo 2 Japan Atomic Energy Agency, Kashiwa, Chiba 3 CREST CREST JST, Kawaguchi, Saitama a) imamura.toshiyuki@riken.jp. GPU MAMGA[5] magma dsyevd magma dsyevdx 2stage, Eigen-G[8]., GPU, CPU GPU. Level2, Level3 BLAS GPU.,, CUDA-BLAS., MAGMA Eigen-G CPU, CPU GPU., GPU CUDA-BLAS CPU, CPU+GPU., CUDA-BLAS GPU. 2. CUDA-BLAS 2.1 CUBLAS CUBLAS[4] VIDIA CUDA SDK[3] BLAS CUDA. VIDIA Level1 Level3 ),., CUDA 1
2 BLAS., DGEMM GPU, CUDA., Tesla Kc (DGEMM) 1TFLOPS. 2.2 MAGMABLAS MAGMABLAS GPU MAGMA [5] BLAS MAGMABLAS CUBLAS, ([9] ), CUDA CUDA KBLAS KBLAS[], [11] KAUST CUDA BLAS. Level2 GEMV SYMV, SYMV., 1.2(1.3-beta )., MAGMA, KBLAS. 2.4 ASPE.K2 ASPE.K2[1] CUDA- BLAS., GEMV, SYMV ([6], [7] ). SYMV. 2.5, EM Photonics CULA[16] CULABLAS., BLAS, CUBLAS CUBLAS )., GLAS[14],. GLAS Sørenssen GPUlab DTU Level1, Level2. [2] GEMV ( ) CUDA- BLAS. CUBLAS, MAGMA, KBLAS, ASPE.K2. 3. CUDA CUDA GPU 3. MAGMA Eigen-G. 3.1 CULA CULA[16] LAPACK CUDA. QR, + syev, syevx.., MAGMA ASPE.K2. QR,. CULA [17] CPU,.,. 3.2 MAGMA MAGMA[5] 2 magma dsyevd magma dsyevdx 2stage. magma dsyevd LAPACK dsyevd, ( 1 ) (magma dsytrd) ( 2 ) (magma dstedx) ( 3 ) (magma dormtr)., 1) (magma dsytrd) dsymv dsyr2k GPU. 2) (magma dstedx), dgemm GPU. 3) (magma dormtr), WY CPU,, dgemm GPU., magma dsyevdx 2stage,,. 2
3 5. ( 1 ) (magma dsytrd sy2sb) ( 2 ) (magma dsytrd sb2st) ( 3 ) (magma dstedx) ( 4 ) (magma dbuldge back) ( 5 ) (magma dormqr 2stages) magma dsytrd sy2sb, 1. dgemm, dsymm, dsyr2k GPU., Level3 BLAS. GPU Level2 Level3. sy2sb. magma dsytrd sb2st. magma dbuldge back. magma dormqr 2stages API. MAGMA GPU, CPU. 3.3 Eigen-G Eigen-G[8] EigenK, EigenExa[18] GPU. [8]. Eigen-G, magma dsyevd, ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) 3. CPU GPU, Eigen-G CPU GPU dgemm MAGMA1.4., Eigen-G magma dsyevd 2/3., ( 1 ) DSYMV. MAGMA CUBLAS, ASPE.K2 3. ( 2 ) async. 4. Eigen-G, GPU,. 4.1 CUDA-BLAS MAGMA SYMV, SYMV CUBLAS MAGMABLAS., CUBLAS., CUDA-BLAS GPU. 1 2 dgemm, dsymv CUDA-BLAS. CUBLAS dgemm. GTX9, MAGMABLAS (sgemm)., dsymv ASPE.K2 CUBLAS Atomic KBLAS., CUBLAS Atomic KBLAS.,, KBLAS Atomic AtomicAdd., HPC-146 mutex ASPE.K2., ASPE.K2 dsymv. dsymv 1, 2, 3., ASPE.K2., ASPE.K2, Lower( ), Upper( ) AS- PE.K2., ASPE.K2., (dsytrd ) 1, dsymv., dsymv,., CUDA-BLAS dgemm CUBLAS dsymv ASPE.K2., dsyr2k dgemm. 3
4 1 DGEMM ( GFLOPS) Kc CUBLAS MAGMABLAS MKL GTX9 CUBLAS MAGMABLAS MKL DSYMV ( GFLOPS) Kc CUBLAS (Atomic) MAGMABLAS MKL KBLAS ASPE.K2 1.5p GTX9 CUBLAS (Atomic) MAGMABLAS MKL KBLAS ASPE.K2 1.5p
5 3 Tesla Kc ( ) MAGMA (1) trd (2) ed (3) tbk Eigen-G (1) trd (2) ed (3) tbk DSYMV (GeForce GTX 9) 4 GTX9 ( ) MAGMA (1) trd (2) ed (3) tbk Eigen-G (1) trd (2) ed (3) tbk MAGMA Eigen-G,. 2 (magma dsyevdx 2stage), magma dsyevd. 3, 4., Tesla Kc CPU GPU GTX9 ( Tesla Kc GTX9 ). 3 dgemm,, (1) Eigen-G, (2) MAGMA. (3). (1), dsymv. dgemm. (2) MAGMA. Eigen-G dgemm. (3), MAGMA CPU dgemm. Eigen-G CPU, GTX9 dgemm GPU 1GFLOPS, CPU 2GFLOPS 3:2. 2 ASPE.K2 1.5p3x DSYMV, Upper ASPE.K2 1.5p3x DSYMV, Lower DSYMV (GeForce GTX 9) CUBLAS 7.RC, DSYMV, Upper (atomics mode) CUBLAS 7.RC, DSYMV, Lower (atomics mode) DSYMV (GeForce GTX 9) MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper (work) MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower (work) DSYMV (GeForce GTX 9) KBLAS 1.2, DSYMV, Upper KBLAS 1.2, DSYMV, Lower GeForce GTX9 SYMV ( 32 ) 5
6 5 ( ) GPU CPU / Tesla Kc GTX9 GPU ame GK1 GM4 Compute Capability GPU Clock (MHz) 6(boost A) 1126(boost 1216) Multiprocessors CUDA Cores 2496 (=13*192) 48 (=16*128) Memory Capacity (MByte) 51 (GDDR5) 96 (GDDR5) Memory Clock (MHz) 5(3bit) 12(256bit) Memory Bandwidth (GB/s) ECC Support Enabled A (ECC on ) PCI bus PCIe PCIe (host PCIe2 ) Host (a) (b) Host (a) Host (b) CPU AMD FX-81 Intel Core i7-39k CPU Core 8 6 (4FPUs) (AVX available) CPU Clock (GHz) Memory Capacity (GB) Linux Kernel version CUDA Version 7.RC 6.5 Driver Version GU gcc Version Intel MKL Version
7 DSYMV (GeForce GTX 9) ASPE.K2 1.5p3x DSYMV, Upper ASPE.K2 1.5p3x DSYMV, Lower KBLAS 1.2, DSYMV, Upper KBLAS 1.2, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper (work) MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower (work) CUBLAS 7.RC, DSYMV, Upper (atomics mode) CUBLAS 7.RC, DSYMV, Lower (atomics mode) DSYMV (Tesla Kc) ASPE.K2 1.5p2 DSYMV, Upper ASPE.K2 1.5p2 DSYMV, Lower KBLAS 1.2, DSYMV, Upper KBLAS 1.2, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper (work) MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower (work) CUBLAS 6.5, DSYMV, Upper (atomics mode) CUBLAS 6.5, DSYMV, Lower (atomics mode) 1 DSYMV CUDA-BLAS (GTX9( ), Tesla Kc( ), 32 ) 7
8 DSYMV (Tesla Kc) ASPE.K2 1.5p2 DSYMV, Upper ASPE.K2 1.5p2 DSYMV, Lower DSYMV (Tesla Kc) CUBLAS 6.5, DSYMV, Upper (atomics mode) CUBLAS 6.5, DSYMV, Lower (atomics mode) DSYMV (Tesla Kc) 6 Tesla Kc MAGMA+ASPE.K2 (1)trd ( ) MAGMA+ASPE.K MAGMA only Eigen-G MAGMA+ASPE.K2, MAGMA+ASPE.K2. magma dsyevd (1) magma dsytrd) dsymv, ASPE.K2 dsymv ((2)(3) (1) ). MAGMA+ASPE.K2 Eigen-G., CUDA-BLAS. MAGMA Eigen-G., MAGMA BLAS GPU., MAGMA Eigen-G.,. 3 MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower MAGMA 1.6.1, DSYMV, Upper (work) MAGMA 1.6.1, DSYMV, Lower (work) DSYMV (Tesla Kc) KBLAS 1.2, DSYMV, Upper KBLAS 1.2, DSYMV, Lower Tesla Kc SYMV ( 32 ) 4.4, 2 magma dsyevdx 2stage. 2., 1., MAGMA MAGMA+ASPE.K2..,. 5., CUDA-BLAS,. Eigen-G, MAGMA, CUDA-BLAS. 8
9 , MAGMA+ASPE.K2, CPU+single GPU. MAGMA 2stage, MAGMA.., ( : 223) ( (COE) ). [1] Imamura, T., ASPE-K2: Automatic-tuning and Stabilization for the Performance of CUDA BLAS Level 2 Kernels, 15th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP12), [2], Kepler GPU SGEMV, GTC Japan 14. [3] VIDIA Corporation, CUDA C Programming guide, C Programm ing Guide.pdf (14). [4] VIDIA Corporation, The VIDIA CUDA Basic Linear Algebra Subroutines, [5] Innovative Computing Laboratory, University of Tennessee, Matrix Algebra on GPU and Multicore Architectures, [6],,,,, Fermi, Kepler GPU SYMV,, HPC, Vol. 12-HPC-138, o. 8 (12) 1 7. [7],,,, CUDA-xSYMV,, HPC, Vol. 14-HPC-146, o. 14 (14) [8] Imamura, T., Yamada, S., Machida, M., Eigen-G: GPUbased eigenvalue solver for real-symmetric dense matrices, th International Conference on Parallel Processing and Applied Mathematics (PPAM14), LCS8384, pp , 14 [9] ath, R., Tomov, S., Dong, T. T., and Dongarra, J., Optimizing Symmetric Dense Matrix-vector Multiplication on GPUs, in Proceedings of 11 International Conference for High Performance Computing, etworking, Storage and Analysis, SC 11 (11) 6:1 6:. [] Abdelfattah, A., Keyes, D., and Ltaief, H., KAUST BLAS (KBLAS), [11] Abdelfattah, A., Keyes, D., and Ltaief, H., KBLAS: High Performance Level-2 BLAS on Multi-GPU Systems, /pdf/p4168 KBLAS GPU computing optimization.pdf, GTC14 (14). [12] Sørensen, H. H. B., Auto-tuning Dense Vector and Matrix-Vector Operations for Fermi GPUs, Parallel Processing and Applied Mathematics, LCS 73 (12) [13] Sørensen, H. H. B.. Auto-Tuning of Level 1 and Level 2 BLAS for GPUs, Concurrency Computat.: Pract. Exper., Wiley (12) [14] GPUlab: GLAS library version..2, glas v..2 C cuda 4. linux.tar.gz [15] Imamura, T., Yamada, S., and Machida, M., A High Performance SYMV Kernel on a Fermi-core GPU, High Performance Computing for Computational Science VECPAR 12, LCS 7851 (13) [16] Humphrey, J.R., Price, D. K., Spagnoli, D. K., Paolini, A. L., Kelmelis, E. J., CULA: Hybrid GPU Accelerated Linear Algebra Routines, SPIE Defense and Security Symposium (DSS), April,. [17] CULA. [18] EigenExa : EigenK 9
KBLAS[7] *1., CUBLAS.,,, Byte/flop., [13] 1 2. (AT). GPU AT,, GPU SYMV., SYMV CUDABLAS., (double, float) (cu- FloatComplex, cudoublecomplex).,, DD(dou
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Vol.214-HPC-146 No.14 214/1/3 CUDA-xSYMV 1,3,a) 1 2,3 2,3 (SYMV)., (GEMV) 2.,, mutex., CUBLAS., 1 2,. (AT). 2, SYMV GPU., SSYMV( SYMV), GeForce GTXTitan Black 211GFLOPS( 62.8%)., ( ) (, ) DD(double-double),
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A = QΛQ T A n n Λ Q A = XΛX 1 A n n Λ X GPGPU A 3 T Q T AQ = T (Q: ) T u i = λ i u i T {λ i } {u i } QR MR 3 v i = Q u i A {v i } A n = 9000 Quad Core Xeon 2 LAPACK (4/3) n 3 O(n 2 ) O(n 3 ) A {v i }
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A = QΛQ T A n n Λ Q A = XΛX 1 A n n Λ X GPGPU A 3 T Q T AQ = T (Q: ) T u i = λ i u i T {λ i } {u i } QR MR 3 v i = Q u i A {v i } A n = 9000 Quad Core Xeon 2 LAPACK (4/3) n 3 O(n 2 ) O(n 3 ) A {v i }
211 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム Computing Symposium 211 HPCS /1/18 a a 1 a 2 a 3 a a GPU Graphics Processing Unit GPU CPU GPU GPGPU G
211 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム Computing Symposium 211 HPCS211 211/1/18 GPU 4 8 BLAS 4 8 BLAS Basic Linear Algebra Subprograms GPU Graphics Processing Unit 4 8 double 2 4 double-double DD 4 4 8 quad-double
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
07-二村幸孝・出口大輔.indd
GPU Graphics Processing Units HPC High Performance Computing GPU GPGPU General-Purpose computation on GPU CPU GPU GPU *1 Intel Quad-Core Xeon E5472 3.0 GHz 2 6 MB L2 cache 1600 MHz FSB 80 GFlops 1 nvidia
Microsoft PowerPoint - GPU_computing_2013_01.pptx
GPU コンピューティン No.1 導入 東京工業大学 学術国際情報センター 青木尊之 1 GPU とは 2 GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units) GPU を画像処理以外の一般的計算に使う GPU の魅力 高性能 : ハイエンド GPU はピーク 4 TFLOPS 超 手軽さ : 普通の PC にも装着できる 低価格
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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GPGPU (I) GPU GPGPU 1 GPU(Graphics Processing Unit) GPU GPGPU(General-Purpose computing on GPUs) GPU GPGPU GPU ( PC ) PC PC GPU PC PC GPU GPU 2008 TSUBAME NVIDIA GPU(Tesla S1070) TOP500 29 [1] 2009 AMD
倍々精度RgemmのnVidia C2050上への実装と応用
.. maho@riken.jp http://accc.riken.jp/maho/,,, 2011/2/16 1 - : GPU : SDPA-DD 10 1 - Rgemm : 4 (32 ) nvidia C2050, GPU CPU 150, 24GFlops 25 20 GFLOPS 15 10 QuadAdd Cray, QuadMul Sloppy Kernel QuadAdd Cray,
! 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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! 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
B 2 Thin Q=3 0 0 P= N ( )P Q = 2 3 ( )6 N N TSUB- Hub PCI-Express (PCIe) Gen 2 x8 AME1 5) 3 GPU Socket 0 High-performance Linpack 1
TSUBAME 2.0 Linpack 1,,,, Intel NVIDIA GPU 2010 11 TSUBAME 2.0 Linpack 2CPU 3GPU 1400 Dual-Rail QDR InfiniBand TSUBAME 1.0 30 2.4PFlops TSUBAME 1.0 Linpack GPU 1.192PFlops PFlops Top500 4 Achievement of
GPU n Graphics Processing Unit CG CAD
GPU 2016/06/27 第 20 回 GPU コンピューティング講習会 ( 東京工業大学 ) 1 GPU n Graphics Processing Unit CG CAD www.nvidia.co.jp www.autodesk.co.jp www.pixar.com GPU n GPU ü n NVIDIA CUDA ü NVIDIA GPU ü OS Linux, Windows, Mac
main.dvi
PC 1 1 [1][2] [3][4] ( ) GPU(Graphics Processing Unit) GPU PC GPU PC ( 2 GPU ) GPU Harris Corner Detector[5] CPU ( ) ( ) CPU GPU 2 3 GPU 4 5 6 7 1 toyohiro@isc.kyutech.ac.jp 45 2 ( ) CPU ( ) ( ) () 2.1
IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-HPC-138 No /2/21 GPU CRS 1,a) 2,b) SpMV GPU CRS SpMV GPU NVIDIA Kepler CUDA5.0 Fermi GPU Kepler Kepler Tesla
GPU CRS 1,a),b) SpMV GPU CRS SpMV GPU NVIDIA Kepler CUDA5.0 Fermi GPU Kepler Kepler Tesla K0 CUDA5.0 cusparse CRS SpMV 00 1.86 177 1. SpMV SpMV CRS Compressed Row Storage *1 SpMV GPU GPU NVIDIA Kepler
GPGPU
GPGPU 2013 1008 2015 1 23 Abstract In recent years, with the advance of microscope technology, the alive cells have been able to observe. On the other hand, from the standpoint of image processing, the
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TSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日 目次 1. TSUBAMEのGPU 環境 2. プログラム作成 3. プログラム実行 4. 性能解析 デバッグ サンプルコードは /work0/gsic/seminars/gpu- 2011-09- 28 からコピー可能です 1.
AMD/ATI Radeon HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK GFlops/Watt GFlops/Watt Abstract GPU Computing has lately attracted
DEGIMA LINPACK Energy Performance for LINPACK Benchmark on DEGIMA 1 AMD/ATI Radeon HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK HD 5870 GPU DEGIMA LINPACK 1.4698 GFlops/Watt 1.9658 GFlops/Watt Abstract GPU Computing has
GPU GPU CPU CPU CPU GPU GPU N N CPU ( ) 1 GPU CPU GPU 2D 3D CPU GPU GPU GPGPU GPGPU 2 nvidia GPU CUDA 3 GPU 3.1 GPU Core 1
GPU 4 2010 8 28 1 GPU CPU CPU CPU GPU GPU N N CPU ( ) 1 GPU CPU GPU 2D 3D CPU GPU GPU GPGPU GPGPU 2 nvidia GPU CUDA 3 GPU 3.1 GPU Core 1 Register & Shared Memory ( ) CPU CPU(Intel Core i7 965) GPU(Tesla
基盤研究（Ｂ） 「マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術」
複合マルチコア環境のため の自動チューニング技術 第 2 回自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム Second symposium on Automatic Tuning Technology and its Application 基盤研究 (B) 21300013 マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術 今村俊幸 電気通信大学情報理工学研究科 2010/11/04
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),
CPU Levels in the memory hierarchy Level 1 Level 2... Increasing distance from the CPU in access time Level n Size of the memory at each level 1: 2.2
FFT 1 Fourier fast Fourier transform FFT FFT FFT 1 FFT FFT 2 Fourier 2.1 Fourier FFT Fourier discrete Fourier transform DFT DFT n 1 y k = j=0 x j ω jk n, 0 k n 1 (1) x j y k ω n = e 2πi/n i = 1 (1) n DFT
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4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司 3 1 1 日本原子力研究開発機構システム計算科学センター 2 理科学研究所計算科学研究機構 3 東京大学新領域創成科学研究科
QD library! Feature! Easy to use high precision! Easy to understand the structure of arithmetic! 2 type high precision arithmetic! Double-Double precision (pseudo quadruple precision)! Quad-Double precision
IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-ARC-202 No.13 Vol.2012-HPC-137 No /12/13 Tightly Coupled Accelerators 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) GPU HA-PACS
Tightly Coupled Accelerators 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) HA-PACS 2012 2 HA-PACS TCA (Tightly Coupled Accelerators) TCA PEACH2 1. (Graphics Processing Unit) HPC GP(General Purpose ) TOP500 [1] CPU PCI Express (PCIe)
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SMYLE OpenCL 128 1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 (NEDO) IT FPGA SMYLEref SMYLE OpenCL SMYLE OpenCL FPGA 128 SMYLEref SMYLE OpenCL SMYLE OpenCL Implementation and Evaluations on 128 Cores Takuji Hieda 1 Noriko Etani
マルチコアPCクラスタ環境におけるBDD法のハイブリッド並列実装
2010 GPGPU 2010 9 29 MPI/Pthread (DDM) DDM CPU CPU CPU CPU FEM GPU FEM CPU Mult - NUMA Multprocessng Cell GPU Accelerator, GPU CPU Heterogeneous computng L3 cache L3 cache CPU CPU + GPU GPU L3 cache 4
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
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Vol.214-HPC-145 No.45 214/7/3 OpenACC 1 3,1,2 1,2 GPU CUDA OpenCL OpenACC OpenACC High-level OpenACC CPU Intex Xeon Phi K2X GPU Intel Xeon Phi 27% K2X GPU 24% 1. TSUBAME2.5 CPU GPU CUDA OpenCL CPU OpenMP
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高性能計算研究室 (HPC Lab) の紹介 High Performance Computing Lab. 静岡理工科大学総合情報学部コンピュータシステム学科 ( 兼 Web デザイン特別プログラム ) 幸谷智紀 http://na-inet.jp/ 概要 1. 幸谷智紀 個人の研究テーマ 2. 3 年生ゼミ ( 情報セミナー II) 3. 卒研テーマ 4. Webデザイン特別プログラム 5. 今後について
HPC (pay-as-you-go) HPC Web 2
,, 1 HPC (pay-as-you-go) HPC Web 2 HPC Amazon EC2 OpenFOAM GPU EC2 3 HPC MPI MPI Courant 1 GPGPU MPI 4 AMAZON EC2 GPU CLUSTER COMPUTE INSTANCE EC2 GPU (cg1.4xlarge) ( N. Virgina ) Quadcore Intel Xeon 5570
GPUコンピューティング講習会パート１
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iphone GPGPU GPU OpenCL Mac OS X Snow LeopardOpenCL iphone OpenCL OpenCL NVIDIA GPU CUDA GPU GPU GPU 15 GPU GPU CPU GPU iii OpenMP MPI CPU OpenCL CUDA OpenCL CPU OpenCL GPU NVIDIA Fermi GPU Fermi GPU GPU
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D IEEJ Transactions on Industry Applications Vol.136 No.10 pp.686 691 DOI: 10.1541/ieejias.136.686 NW Accelerating Techniques for Sequence Alignment based on an Extended NW Algorithm Jin Okaze, Non-member,
MBLAS¤ÈMLAPACK; ¿ÇÜĹÀºÅÙÈǤÎBLAS/LAPACK¤ÎºîÀ®
MBLAS MLAPACK; BLAS/LAPACK maho@riken.jp February 23, 2009 MPACK(MBLAS/MLAPACK) ( ) (2007 ) ( ) http://accc.riken.jp/maho/ BLAS/LAPACK http://mplapack.sourceforge.net/ BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)
Second-semi.PDF
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Power Wall HPL1 10 B/F EXTREMETECH Supercomputing director bets $2,000 that we won t have exascale computing by 2020 One of the biggest problems standing in our way is power. [] http://www.extremetech.com/computing/155941
HBase Phoenix API Mars GPU MapReduce GPU Hadoop Hadoop Hadoop MapReduce : (1) MapReduce (2)JobTracker 1 Hadoop CPU GPU Fig. 1 The overview of CPU-GPU
GPU MapReduce 1 1 1, 2, 3 MapReduce GPGPU GPU GPU MapReduce CPU GPU GPU CPU GPU CPU GPU Map K-Means CPU 2GPU CPU 1.02-1.93 Improving MapReduce Task Scheduling for CPU-GPU Heterogeneous Environments Koichi
FINAL PROGRAM 25th Annual Workshop SWoPP / / 2012 Tottori Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2012
FINAL PROGRAM 25th Annual Workshop SWoPP 2012 2012 / / 2012 Tottori Summer United Workshops on Parallel, Distributed, and Cooperative Processing 2012 8 1 ( ) 8 3 ( ) 680-0017 101-5 http://www.torikenmin.jp/kenbun/
[4] ACP (Advanced Communication Primitives) [1] ACP ACP [2] ACP Tofu UDP [3] HPC InfiniBand InfiniBand ACP 2 ACP, 3 InfiniBand ACP 4 5 ACP 2. ACP ACP
![[4] ACP (Advanced Communication Primitives) [1] ACP ACP [2] ACP Tofu UDP [3] HPC InfiniBand InfiniBand ACP 2 ACP, 3 InfiniBand ACP 4 5 ACP 2. ACP ACP](/thumbs/88/116107914.jpg "[4] ACP (Advanced Communication Primitives) [1] ACP ACP [2] ACP Tofu UDP [3] HPC InfiniBand InfiniBand ACP 2 ACP, 3 InfiniBand ACP 4 5 ACP 2. ACP ACP")
InfiniBand ACP 1,5,a) 1,5,b) 2,5 1,5 4,5 3,5 2,5 ACE (Advanced Communication for Exa) ACP (Advanced Communication Primitives) HPC InfiniBand ACP InfiniBand ACP ACP InfiniBand Open MPI 20% InfiniBand Implementation
HPEハイパフォーマンスコンピューティング ソリューション
HPE HPC / AI Page 2 No.1 * 24.8% No.1 * HPE HPC / AI HPC AI SGIHPE HPC / AI GPU TOP500 50th edition Nov. 2017 HPE No.1 124 www.top500.org HPE HPC / AI TSUBAME 3.0 2017 7 AI TSUBAME 3.0 HPE SGI 8600 System
チューニング講習会 初級編
GPU のしくみ RICC での使い方 およびベンチマーク 理化学研究所情報基盤センター 2013/6/27 17:00 17:30 中田真秀 RICC の GPU が高速に! ( 旧 C1060 比約 6.6 倍高速 ) RICCのGPUがC2075になりました! C1060 比 6.6 倍高速 倍精度 515GFlops UPCに100 枚導入 : 合計 51.5TFlops うまく行くと5 倍程度高速化
GPUコンピューティング講習会パート１
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11050427-0_Vol16No3.indd
2599 チュートリアル BLAS, LAPACK 2 2 GPU BLAS, LAPACKチュートリアル パート2 (GPU 編 ) 中 田 真 秀 1 はじめに GPU Graphics Processing Unit BLAS, LAPACK GPU GPU NVIDIA AMD AMD RADEON HD NVIDIA NVIDIA GPU NVIDIA C2050 BLAS, LAPACK
橡3_2石川.PDF
PC RWC 01/10/31 2 1 SCore 1,024 PC SCore III PC 01/10/31 3 SCore SCore Aug. 1995 Feb. 1996 Oct. 1996 1997-1998 Oct. 1999 Oct. 2000 April. 2001 01/10/31 4 2 SCore University of Bonn, Germany University
FIT2013( 第 12 回情報科学技術フォーラム ) I-032 Acceleration of Adaptive Bilateral Filter base on Spatial Decomposition and Symmetry of Weights 1. Taiki Makishi Ch
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Fuzzy Multiple Discrimminant Analysis (FMDA) 5) (SOM) 6) SOM 3 6) SOM SOM SOM SOM SOM SOM 7) 8) SOM SOM SOM GPU 2. n k f(x) m g(x) (1) 12) { min(max)
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PC murakami@cc.kyushu-u.ac.jp muscle server blade server PC PC + EHPC/Eric (Embedded HPC with Eric) 1216 Compact PCI Compact PCIPC Compact PCISH-4 Compact PCISH-4 Eric Eric EHPC/Eric EHPC/Eric Gigabit
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
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rank GPU ERATO 2011 11 1 1 / 26 GPU rank/select wavelet tree balanced parenthesis GPU rank 2 / 26 GPU rank/select wavelet tree balanced parenthesis GPU rank 2 / 26 GPU rank/select wavelet tree balanced
HP Workstation 総合カタログ
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HP xw9400 Workstation HP xw9400 Workstation AMD Opteron TM PCI Express x16 64 PCI Express x16 2 USB2.0 8 IEEE1394 2 8DIMM HP HP xw9400 Workstation HP CPU HP CPU 240W CPU HP xw9400 HP CPU CPU CPU CPU Sound
GPGPU によるアクセラレーション環境について
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Slides: TimeGraph: GPU Scheduling for Real-Time Multi-Tasking Environments
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EigenExa Version 2.3c EigenExa
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IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-ARC-206 No /8/1 Android Dominic Hillenbrand ODROID-X2 GPIO Android OSCAR WFI 500[us] GPIO GP
![IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-ARC-206 No /8/1 Android Dominic Hillenbrand ODROID-X2 GPIO Android OSCAR WFI 500[us] GPIO GP](/thumbs/96/128983612.jpg "IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-ARC-206 No /8/1 Android Dominic Hillenbrand ODROID-X2 GPIO Android OSCAR WFI 500[us] GPIO GP")
Android 1 1 1 1 1 Dominic Hillenbrand 1 1 1 ODROID-X2 GPIO Android OSCAR WFI 500[us] GPIO GPIO API GPIO API GPIO MPEG2 Optical Flow MPEG2 1PE 0.97[W] 0.63[W] 2PE 1.88[w] 0.46[W] 3PE 2.79[W] 0.37[W] Optical
09中西
PC NEC Linux (1) (2) (1) (2) 1 Linux Linux 2002.11.22) LLNL Linux Intel Xeon 2300 ASCIWhite1/7 / HPC (IDC) 2002 800 2005 2004 HPC 80%Linux) Linux ASCI Purple (ASCI 100TFlops Blue Gene/L 1PFlops (2005)
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WebGL 2014.04.15 X021 2014 3 1F Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15 1 / 57 WebGL OpenGL GLSL Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15 2 / 57 WebGL Kageyama (Kobe Univ.) Visualization 2014.04.15
GPUを用いたN体計算
単精度 190Tflops GPU クラスタ ( 長崎大 ) の紹介 長崎大学工学部超高速メニーコアコンピューティングセンターテニュアトラック助教濱田剛 1 概要 GPU (Graphics Processing Unit) について簡単に説明します. GPU クラスタが得意とする応用問題を議論し 長崎大学での GPU クラスタによる 取組方針 N 体計算の高速化に関する研究内容 を紹介します. まとめ
tabaicho3mukunoki.pptx
1 2 はじめに n 目的 4倍精度演算より高速な3倍精度演算を実現する l 倍精度では足りないが4倍精度は必要ないケースに欲しい l 4倍精度に比べてデータサイズが小さい Ø 少なくともメモリ律速な計算では4倍精度よりデータ 転送時間を減らすことが可能 Ø PCIeやノード間通信がボトルネックとなりやすい GPUクラスタ環境に有効か n 研究概要 l DD型4倍精度演算 DD演算 に基づく3倍精度演算
,., ping - RTT,., [2],RTT TCP [3] [4] Android.Android,.,,. LAN ACK. [5].. 3., 1.,. 3 AI.,,Amazon, (NN),, 1..NN,, (RNN) RNN
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DEIM Forum 2018 F1-1 LAN LSTM 112 8610 2-1-1 163-8677 1-24-2 E-mail: aoi@ogl.is.ocha.ac.jp, oguchi@is.ocha.ac.jp, sane@cc.kogakuin.ac.jp,,.,,., LAN,. Android LAN,. LSTM LAN., LSTM, Analysis of Packet of
HP High Performance Computing（HPC）
ACCELERATE HP High Performance Computing HPC HPC HPC HPC HPC 1000 HPHPC HPC HP HPC HPC HPC HP HPCHP HP HPC 1 HPC HP 2 HPC HPC HP ITIDC HP HPC 1HPC HPC No.1 HPC TOP500 2010 11 HP 159 32% HP HPCHP 2010 Q1-Q4
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on PS3 Linux Core 2 Quad (GHz) SMs 7 SPEs 1 OS 4 1 Hz 1 (GFLOPS) SM PPE SPE bit
vs. 1 1 1 GPU TFLOPS GPU GPU GPGPU GPGPU 1 SIMD MFLOPS HPC GPU FFTZIP HPC Challenge RandomAccess Levenshtein 6 vs. Ryōhei NISHIMURA, 1 Hidetsugu IRIE 1 and Kei HIRAKI 1 Recently, on the one hand, performance
( 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
Microsoft Word - 0_0_表紙.doc
2km Local Forecast Model; LFM Local Analysis; LA 2010 11 2.1.1 2010a LFM 2.1.1 2011 3 11 2.1.1 2011 5 2010 6 1 8 3 1 LFM LFM MSM LFM FT=2 2009; 2010 MSM RMSE RMSE MSM RMSE 2010 1 8 3 2010 6 2010 6 8 2010
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c NUMA 1. 18 (Moore s law) 1Hz CPU 2. 1 (Register) (RAM) Level 1 (L1) L2 L3 L4 TLB (translation look-aside buffer) (OS) TLB TLB 3. NUMA NUMA (Non-uniform memory access) 819 0395 744 1 2014 10 Copyright
ストリーミング SIMD 拡張命令2 (SSE2) を使用した SAXPY/DAXPY
SIMD 2(SSE2) SAXPY/DAXPY 2.0 2000 7 : 248600J-001 01/12/06 1 305-8603 115 Fax: 0120-47-8832 * Copyright Intel Corporation 1999, 2000 01/12/06 2 1...5 2 SAXPY DAXPY...5 2.1 SAXPY DAXPY...6 2.1.1 SIMD C++...6
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nanri@cc.kyushu-u.ac.jp 1 !! : 11 12! : nanri@cc.kyushu-u.ac.jp! : Word 2 ! PC GPU) 1997 7 http://wiredvision.jp/news/200806/2008062322.html 3 !! (Cell, GPU )! 4 ! etc...! 5 !! etc. 6 !! 20km 40 km ) 340km
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Quadro 2019.04 NVIDIA Quadro NVIDIA Quadro NVIDIA NVIDIA QUADRO BREAKTHROUGH IN EVERY FORM. RTX NVIDIA QUADRO RTX QUADRO RTX FAMILY QUADRO RTX 6000 24 GB 10 Giga Rays/sec QUADRO RTX 4000 8 GB 6 Giga Rays/sec
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2... Numerical Recipes [1] Matrix Computation [2].,.. 2.1, ( ) A. A,.,.. A [ ] [ ] a x T 0 A =, P = I β [0 u T ], P = I βuu T, β = 2/ u 2 x B u P ( ),
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IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-CG-155 No /6/28 1,a) 1,2,3 1 3,4 CG An Interpolation Method of Different Flow Fields using Polar Inter
,a),2,3 3,4 CG 2 2 2 An Interpolation Method of Different Flow Fields using Polar Interpolation Syuhei Sato,a) Yoshinori Dobashi,2,3 Tsuyoshi Yamamoto Tomoyuki Nishita 3,4 Abstract: Recently, realistic
HP Workstation Xeon 5600
HP Workstation Xeon 5600 HP 2 No.1 HP 5 3 Z 2No.1 HP :IDC's Worldwide Quarterly Workstation Tracker, 2009 Q4 14.0in Wide HP EliteBook 8440w/CT Mobile Workstation 15.6in Wide HP EliteBook 8540w Mobile Workstation
( )
1. 2. 3. 4. 5. ( ) () http://www-astro.physics.ox.ac.uk/~wjs/apm_grey.gif http://antwrp.gsfc.nasa.gov/apod/ap950917.html ( ) SDSS : d 2 r i dt 2 = Gm jr ij j i rij 3 = Newton 3 0.1% 19 20 20 2 ( ) 3 3
IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-HPC-158 No /3/9 OpenACC MPS 1,a) 1 Moving Particle Semi-implicit (MPS) MPS MPS OpenACC GPU 2 4 GPU NVIDIA K2
OpenACC MPS 1,a) 1 Movng Partcle Sem-mplct (MPS) MPS MPS OpenACC GPU 2 4 GPU NVIDIA K20c GTX1080 P100(PCIe) P100(NVlnk) 5 OpenACC 3.5 3 Fortran 29.0 74.5 GPU 1. MPS [1] 1 MPS MPS CUDA GPU [2] [3] [4] OpenACC