Products Processors Accelerators Graphics Adaptive SoCs, FPGAs, & SOMs Software, Tools, & Apps
AMD Fusion Developer Summit 2011 Session Catalog
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Why Futhark?
Futhark is a small programming language designed to be compiled to efficient parallel code. It is a statically typed, data-parallel, and purely functional array language in the ML family, and comes with a heavily optimising ahead-of-time compiler that presently generates either GPU code via CUDA and OpenCL, or multi-threaded CPU code. As a simple example, this function computes the average of an a
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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
カーネルをなんとかして関数テンプレートにしたい - krustf の雑記
はてなブログに移行しました．そして最初の記事です． 最近 Xeon Phi なるものを触ったりしていますが，かなりとても書きづらいというか pragma ベースで書くのは (OpenMP で楽に並列化できるレベルなら良いですが) 決して楽ではないと僕は感じています．なぜならば pragma ベースで Xeon Phi のコードを実行 (Offload 実行モデル) だとメモリの取り扱いが若干謎で，ここで確保されてるから大丈夫だろうと思ったら SEGV になったりするし，メモリの確保とか解放，コピー操作といったメモリに関する管理をやろうとすると pragma ベースではかなりつらいしめんどくさい，というかそこら中に複雑な pragma が満ちます．それだったらいっその事 OpenCL で書いた方がメモリ管理はこっちでできるし良いと思ったので勉強しています． 幸いにして Intel が Xeo
SGEMM
Before getting started I'd like mention that most of this work was derived from detailed study of the cublas Kepler and Maxwell sgemm implementations. I've made modest improvements but most of hard problems have been solved by the excellent engineers at Nvidia and their expert knowledge of the hardware. The goal with this document is to disseminate that knowledge for others to leverage in their ow
Faster Parallel Reductions on Kepler | NVIDIA Technical Blog
Parallel reduction is a common building block for many parallel algorithms. A presentation from 2007 by Mark Harris provided a detailed strategy for implementing parallel reductions on GPUs, but this 6-year old document bears updating. In this post I will show you some features of the Kepler GPU architecture which make reductions even faster: the shuffle (SHFL) instruction and fast device memory a
Modern GPU
© 2013, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved. Code and text by Sean Baxter, NVIDIA Research. (Click here for license. Click here for contact information.) Modern GPU is code and commentary intended to promote new and productive ways of thinking about GPU computing. This project is a library, an algorithms book, a tutorial, and a best-practices guide. If you are new to CUDA, start here. If you'r
Simple, Portable Parallel C++ with Hemi 2 and CUDA 7.5 | NVIDIA Technical Blog
Simple, Portable Parallel C++ with Hemi 2 and CUDA 7.5 The last two releases of CUDA have added support for the powerful new features of C++. In the post The Power of C++11 in CUDA 7 I discussed the importance of C++11 for parallel programming on GPUs, and in the post New Features in CUDA 7.5 I introduced a new experimental feature in the NVCC CUDA C++ compiler: support for GPU Lambda expressions.
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OpenCL Cookbook: Series Reference - Dhruba Bandopadhyay