A trip through the Graphics Pipeline 2011: Index
Welcome. This is the index page for a series of blog posts I’m currently writing about the D3D/OpenGL graphics pipelines as actually implemented by GPUs. A lot of this is well known among graphics programmers, and there’s tons of papers on various bits and pieces of it, but one bit I’ve been annoyed with is that while there’s both broad overviews and very detailed information on individual compone
WebGPU — All of the cores, none of the canvas — surma.dev
WebGPU is an upcoming Web API that gives you low-level, general-purpose access GPUs. I am not very experienced with graphics. I picked up bits and bobs of WebGL by reading through tutorials on how to build game engines with OpenGL and learned more about shaders by watching Inigo Quilez do amazing things on ShaderToy by just using shaders, without any 3D meshes or models. This got me far enough to
Discovering New Features in CUDA 11.4 | NVIDIA Technical Blog
NVIDIA announces the newest release of the CUDA development environment, CUDA 11.4. This release includes GPU-accelerated libraries, debugging and optimization tools, programming language enhancements, and a runtime library to build and deploy your application on GPUs across the major CPU architectures: x86, Arm, and POWER. CUDA 11.4 is focused on enhancing the programming model and performance of
GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱
この記事では，私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う． 以下，随時更新． 分岐発散 （Branch Divergence） 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 （Kernel Fusion） Kernel Fusionとは 垂直融合（vertical fusion） 水平融合（horizontal fusion） Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散
Accelerating Matrix Multiplication with Block Sparse Format and NVIDIA Tensor Cores | NVIDIA Technical Blog
Sparse-matrix dense-matrix multiplication (SpMM) is a fundamental linear algebra operation and a building block for more complex algorithms such as finding the solutions of linear systems, computing eigenvalues through the preconditioned conjugate gradient, and multiple right-hand sides Krylov subspace iterative solvers. SpMM is also an important kernel used in many domains such as fluid dynamics,
機械学習基盤をKubernetesで運用してきて - kuromt blog
※ この記事は別のサイトで2018年12月08日に公開していた記事をコピーしたものです. この記事について 普段からオンプレのKubernetesクラスタを使った研究開発に携わっており、LANケーブルの配線から新バージョンのKubernetesやエコシステムの検証、構築、運用保守、独自ツールの開発に加えてフロントエンドのGUIをmaterial-uiで作ったりとほぼ全レイヤをやっています。 今回は機械学習の実行基盤としてKubernetesを運用してきたなかで得られた知見について書いていきます。 運用中のKubernetesクラスタについて 運用しているKubernetesクラスタはオンプレミスのCPUサーバとGPUサーバの混合構成で、さらにGPUサーバは複数の世代のGPUが混ざっています。 データサイエンティスト向けに内製した機能を持つことが大きな特徴ではありますが、用途は機械学習に限定
Accelerating Standard C++ with GPUs Using stdpar | NVIDIA Technical Blog
Historically, accelerating your C++ code with GPUs has not been possible in Standard C++ without using language extensions or additional libraries: CUDA C++ requires the use of __host__ and __device__ attributes on functions and the triple-chevron syntax for GPU kernel launches. OpenACC uses #pragmas to control GPU acceleration. Thrust lets you express parallelism portably but uses language extens
DirectX ❤ Linux - DirectX Developer Blog
DirectX is coming to the Windows Subsystem for Linux At //build 2020 we announced that GPU hardware acceleration is coming to the Windows Subsystem for Linux 2 (WSL 2). What is WSL? WSL is an environment in which users can run their Linux applications from the comfort of their Windows PC. If you are a developer working on containerized workload that will be deployed in the cloud inside of Linux co
コンピュータアーキテクチャの話(349) GPUにおける条件分岐の方法 | マイナビニュース
SIMT実行の条件分岐 コンピュータのプログラムで、条件を判定して、その後の処理を変えるという機能を使わずに済むものはほとんど無いといってよい。CPUのマルチスレッド処理のように、実行するスレッドごとにプログラムとPC(プログラムカウンタ)があるプロセサの場合は、if文の条件が成立したスレッドではthen節の命令を実行し、条件が不成立のスレッドではelse節の命令を実行するようにすればよい。 しかし、NVIDIAのGPUの場合は32スレッドがワープという単位でまとめられており、32スレッドが同じ命令列を実行する。このため、1つのワープの中に、条件が成立するスレッドと不成立のスレッドが混在すると困ったことになる。 この問題を解決するため、GPUではスレッドごとに、それぞれの命令にその命令を実行するかしないかを指示するPredicateというビットを指定することができるようになっている。前の図
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Mersenne Twister for Graphic Processors (MTGP)
Mersenne Twister for Graphic Processors (MTGP): a new variant of Mersenne Twister*1. Japanese Version News MTGP ver1.1.2 is released. (2012/10/24) MTGP ver1.1.1 seems to have some bugs.(2012/10/18) MTGP ver1.1.1 is released. (2012/10/16) A slide in MCQMC 2012 is added. (2012/2/22) TinyMT is released. (2011/6/20) MTGP ver1.1 is released. (2011/6/6) MTGPDC ver0.3.1 is released. (2011/3/9) MTGPDC ver
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Memory types of discrete GPUs – RasterGrid
Understanding GPU caches – RasterGrid
WMMA APIのfragmentについて - 天炉48町
GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/255658386c37b7f0c6de69ed4efa7023f74b1176/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
GPU・メニーコアにおける OpenFOAMの高度化支援紹介
Variants of Mersenne Twister Suitable for Graphic Processors
http://olab.is.s.u-tokyo.ac.jp/~kamil.rocki/gpu_mcts_slides.pdf
"Large Scale Monte Carlo Tree Search on GPU"
https://www.gfd-dennou.org/arch/davis/workshop/2016-02-11/0211_08_ishioka/pub/ishioka.pdf