CUDAより高速化可能で簡単なOpenACCのランタイム関数で実行中のPGI Unified Binaryの演算デバイスを切り替えられるのか検証してみた - Qiita
CUDAより高速化可能で簡単なOpenACCのランタイム関数で実行中のPGI Unified Binaryの演算デバイスを切り替えられるのか検証してみたCUDAGPGPUGPU機械学習OpenACC この記事は何？ CUDA123 に代わる新しい GPU の 標準API 、OpenACC が最近 CUDA よりも高速化できたという結果4を出していて調子が良いので、現状のヘテロジニアス環境でのマルチデバイス実行（複数のデバイス：CPU、GPU、FPGA、メニーコアCPU、ASIC などを組み合わせた演算）の対応状況を調査してみました。 そもそもOpenACCとは？ NVIDIAが中心となって本腰を入れているGPGPUなどのハードウェアアクセラレーションの標準APIです。その特徴として最も特筆すべき点はCUDAと比較してプログラミングが超簡単なことです。以前なら性能差がよりシビアでしたが、現在
電源を切っても消えないメモリとの付き合い方
メモリのように書けて永続化される次世代ストレージデバイスNVDIMMの扱い方を解説します これは2019年10月19日に行われる予定だった カーネル／VM探検隊＠北陸 5回目(台風の影響で中止) での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20191019_samples
パソコンを回路レベルで自作する (Intel x86 IA-32)
～重要イベント一覧 (2019/06/22から)～ 06/22 作成開始 06/29 32bit加算だけ実行する状態機械が完成 07/17 UARTの送信機を作る 07/18 8bit加算ができるようになる 07/19 ModRM, SIB周りのアドレシングを作り込む 07/20 加算命令がIntel x86の仕様を完全に再現 07/25 加算以外の命令を、一気に48個作る 08/13 Hello Worldが動いた (writeシステムコールの作成) 08/21 自作CPU上で自作OSが動いた 08/27 自作CPU上の自作OSにシェルを実装 09/21 自作CPU上の自作OS上でテトリスが動いた
Load-link/store-conditional - Wikipedia
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (February 2015) (Learn how and when to remove this message) In computer science, load-linked/store-conditional[1] (LL/SC), sometimes known as load-reserved/store-conditional[2] (LR/SC), are a pair of instructions used
Understanding Atomic Operations
Introduction Atomic operations are the building blocks of synchronization primitives and non-blocking algorithms. They guarantee that, when modifying a memory location, it will happen without any interference from other threads. They are required whenever writing applications for multiple-cores architectures. Consider this function: void NonAtomicAND(tS32* Value, tS32 Op) { *Value &= Op; } Which t
物理のいらない量子アニーリング入門 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 当社の社員が物理を専門としない人向けに量子アニーリングについて解説します！ こんにちは、A.I.開発部の太田です。 今回は量子アニーリングの簡単なシミュレータを作ってみたり、実際のD-Waveを使ってみた経験から、物理を専門としない人向けに量子アニーリングについて解説しようと思います。 （シミュレータのコードはgithubで公開しています。私自身、量子アニーリングについては最近勉強し始めたところなので、色々ご指摘いただけると幸いです。） さて、私の所属する部署の役割として、機械学習・人工知能関連の技術調査や社内への展開を行っており、その一環として昨年12月に早稲田大学の田中先生をお呼びして開催した量子アニーリング勉強会が社内で大変好評でした。 昨年度は量子アニーリングに関する一般書籍が発売
量子コンピューターの使い道は暗号解読ではない
量子コンピューターの使い道は暗号解読ではない。D-Waveシステムズによって商用化された量子アニーリング方式のコンピューターは、最適化問題やサンプリングで威力を発揮する。 「量子コンピューターを最初に言い出した物理学者、リチャード・P・ファインマン（カリフォルニア工科大学教授、1988年没）が有名な言葉を残しています。『量子力学が“わかった”と思っているうちは、まだわかっていない』 この言葉に我々はたいへん救われています。もちろん、学生相手の授業では、そんなことはおくびにも出しませんが」 3月13日に開催されたMITテクノロジーレビュー主催のイベント「MITTR Emerging Technology Conference #2」の講演で、東京工業大学の西森秀稔教授（物理学）は、そういって会場の笑いを誘った。 講演のテーマは「量子アニーリングによる量子コンピューター」。西森教授は、世界で唯
世界初 量子コンピューターの衝撃｜NHK NEWS WEB
スーパーコンピューターをはるかにしのぐ計算能力を発揮すると期待されている 「量子コンピューター」 。その実現は、今世紀後半になるとも言われていましたが、６年前、カナダのベンチャー企業Ｄ－Ｗａｖｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ社が、世界に先駆け実用化モデルを発売。一部の専門家の間からは、本物かどうか懐疑的な見方が出たものの、グーグルやＮＡＳＡ＝アメリカ航空宇宙局など世界のトップ企業・研究機関が購入し、従来の高性能コンピューターの１億倍のスピードが確認されたことで、世界に衝撃を与えました。スーパーコンピューターをもってしても解けない複雑な問題を解決できると期待される量子コンピューターは、人工知能や画期的な新薬の開発などへの応用を通じて世界をどう変えていくのか。今月、東京で開かれた量子コンピューター国際会議を取材しました。（科学文化部・斎藤基樹記者） 量子コンピューターをめぐる世界最先端の研究成果が報告される
インテル、ついに不揮発性のメインメモリ「Intel persistent memory」発表、実稼働デモ公開。2018年に新型Xeon「Cascade Lake」とともに登場予定
Intel persistent memoryはデータの保持に電力を必要としない、不揮発性メモリの一種だ。データをメモリからストレージに保存する必要がなくなるなど、コンピュータのアーキテクチャを一変させる可能性を持つ。 現代のコンピュータは基本的にメインメモリとしてDRAMを利用しています。DRAMはアクセスが高速な一方、容量あたりの単価は高く、それゆえ大量にコンピュータに搭載することが難しく、またデータを保持し続けるのに電力を必要とします。 このDRAMの能力と性質を補完するため、一般に現代のコンピュータには二次記憶装置として大容量で安価かつ電力がなくてもデータを保持し続けられるハードディスクドライブなどのストレージを備えています。 こうした現代のコンピュータの構造を一変させようとインテルが5月16日に発表したのが、大容量かつ低価格、しかもデータの保持に電力を必要としない、同社とマイクロ
「劣化した」コードを自動的に最適化--MITとAdobeが進めるプロジェクトHelium
Chris Kanaracus （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 編集部 2016-01-06 10:16 コードの劣化（code rot）を避けるには、ソフトウェアの最適化を継続する必要があるが、これには膨大な時間と経費が必要であり、開発者の力が新たなイノベーションではなく、メンテナンスに割かれることにも繋がる。「Helium」と呼ばれるこのプロジェクトは、コードの最適化を自動化することを目指すものだ。 Adobeが公開したブログ記事によれば、同社の「Photoshop」を対象とした最初の概念実証コードが完成したという。 AdobeとMITの研究者は、このアイデアを試すために、Photoshopのフィルタの最適化を対象として選んだ。単にフィルタのソースコード自体を分析するのではなく、実行トレース、つまりフィルタを適用した時にCPUで実際に実行された命令を分析して、
プログラムを高速化する話
KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ - スティルハウスの書庫の書庫
男子たるもの一度は自分でCPUを作ってみたいものだけど、ICでLEDをピカピカさせた程度の経験しかないハード素人な俺だったので、CPUを自作してる東大生などを遠くから見て憧れてるだけだった。しかしおよそ一年前のこと、「MIPSなんて簡単に作れますよ！」とKさん（←FPGAでLispマシンを自作するような人）に言われて、お、おぅ。。そりゃKさんはそうでしょうよ。。あれ、もしかして俺にもできるかな。。？ と思った。この一言がなければ32bitのCPUを自作しようなんて考えなかっただろう。 それから一年ちょい、とくに今年の正月休みやFPGA温泉でがっつりがんばって、なんとかMIPS Iサブセットの自作CPUが動いた。これはフィボナッチを計算してるところ。 ちなみに、これはこんな感じのフィボナッチのコードをCで書いて、 void main() { int i, *r = (int *)0x7f00
x86/x64 SIMD命令一覧表 （SSE～AVX2）
MMXレジスタ(64ビット)の命令は割愛しました。 S1=SSE S2=SSE2 S3=SSE3 SS3=SSSE3 S4.1=SSE4.1 S4.2=SSE4.2 V1=AVX V2=AVX2 #=64ビットモード専用 *はPS/PD/DQ を SS/SD/SI に変えるとスカラー命令（最下位のひとつのデータだけ計算）になります。 各命令の下の青字はその命令に対応するC/C++ intrinsicsの名前です。 AVX/AVX2 SSE4.2までの命令の先頭にVをつけるとAVX命令になります。 実数のAVX命令でスカラーでないものはYMMレジスタで256ビット演算ができます。 整数のAVX命令でYMMレジスタが使えるのはAVX2からです。 instrinsicsで256ビット命令を使うには先頭の_mmを_mm256に、末尾のsi128をsi256に変えます。 YMMレジスタの使用には対
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https://static.docs.arm.com/den0018/a/DEN0018A_neon_programmers_guide_en.pdf?_ga=2.51539372.482530599.1559192382-1849105257.1549530358
Intel、最大56コアになった第2世代Xeonスケーラブル・プロセッサ ～DL Boost搭載でDL推論性能が向上
Intel、DDR4互換の不揮発性メモリ「Optane DC Persistent Memory」を正式発表 ～CPUソケットあたり最大4.5TBメモリ環境を実現、1Uで1PBの大容量SSDも
TechCrunch | Startup and Technology News
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【レビュー】 Skylakeアーキテクチャを採用した「Core i7-6700K」レビュー
Gpu vs fpga
