GPGPUプログラミングのためのRuby言語処理系Ikra – プログラミング研究室
GPGPUプログラミングのためのRuby言語処理系Ikra GPGPUはその性能が注目される一方で、プログラミングの手間が問題となっています。そこで、Rubyからの言語変換により簡単にGPGPUプログラムを作成することのできる言語処理系Ikraを提案します。言語変換という手法を用いることにより、カーネル(GPU実行部)内もRubyで記述することが可能となります。 ソースコード https://prg-titech.github.io/ikra-ruby/ 関連プロジェクト Ikraプロジェクトから派生して低レベル言語や他言語での研究、また仕様検証などにも取り組んでいます。 DynaSOAr: Efficient Parallel Object Allocator for GPGPU Proof of Soundness of Concurrent Separation Logic for
(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
2. 自己紹介 ▌名前: 海外 浩平 ▌所属： NEC OSS推進センター ▌好きなもの： コアの多いプロセッサ ▌嫌いなもの： コアの少ないプロセッサ ▌経歴: HPC OSS/Linux SAP GPU/PostgreSQL ▌Tw: @kkaigai ▌主な仕事 SELinux周り諸々 (2004~) •Lockless AVC、JFFS2 XATTRなど PostgreSQL周り諸々 (2008~) •SE-PostgreSQL、Security Barrier View、Writable FDWなど PG-Strom (2012~) DB Tech Showcase 2014 Tokyo; PG-Strom - GPGPU acceleration on PostgreSQL Page. 2 4. GPU (Graphic Processor Unit) の特
CUDA 初学者は「効率的なプログラミング」を一旦忘れた方が良いと思った話 - その手の平は尻もつかめるさ
ある事情でCUDA 初学者が集まる勉強会で (恐れ多くも) TA をやってきて、その時に色々と思うところがあったので書きます。 「CUDA を始める動機」が与える影響 CUDA (GPGPU プログラミング)を始めるにあたっての動機の大半は「処理を高速化したいから」だと思います。 中には「GPGPU を使ったプログラミングに興味があったから」とか「CUDA が面白そうだったから」とか、 そういう知的好奇心からCUDA を始める強者もいるとは思いますが、 「GPU 使えば処理にかかる時間を短縮できるんでしょ？」という即物的な動機からCUDA の学習や導入を検討する例が多いような印象を受けます。 で、その世相を反映してか、CUDA 初学者向けの書籍や記事には「高速に動作する処理の書き方」だとか「効率的なプログラムの書き方」という 発展的な内容にカジュアルに触れているものが多く、今回参加した初学
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