standard parallelism – NVIDIA 技術ブログ

NVIDIA HPC SDK v22.11 で新しい非同期プログラミングモデルライブラリが利用可能に

Thu, 17 Nov 2022 01:30:00 +0000

Reading Time: < 1 minute SuperComputing 2022 の國際會議開催に合わせて、NVIDIA は HPC Software Development Kit (SDK) v22.11 のリリースを発表しました。NVIDIA Developer プログラムに登録したメンバーは、このリリースを今すぐ無料でダウンロードすることができます。 NVIDIA HPC SDK は、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 開発者向けのコンパイラ、ライブラリ、ツールの包括的なスイートです。開発者が高性能アプリケーションを生産的に開発するために必要なもの全てを提供します。HPC SDK とそのコンポーネントは、新機能、性能の向上、その他の強化のために、毎年何度も更新されています。通常の修正と機能強化に加え、新しい v22.11…

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標準並列 C++ によるマルチ GPU プログラミング、パート 2

Mon, 18 Apr 2022 12:47:00 +0000

Reading Time: 3 minutes これは「標準並列プログラミング」シリーズの 3 回目の投稿です。このシリーズでは、標準言語による並列化をアクセラレーテッドコンピューティングで使用することの利點を取り上げています。パート 1 では、次を説明しました。この投稿では、引き続き ISO C++ アルゴリズムのパフォーマンスを最適化し、MPI を使用して複數の GPU にアプリケーションを拡張します。自分のコードを CPU から GPU に移植するとき、パフォーマンスが専用 HPC コードより低くなると予想するのは當然かもしれません。結局のところ、ソフトウェアアーキテクチャの制約や、確立している API、ユーザーベースから求められる高性能な追加機能を考慮する必要性によって、制限を受けます。それだけでなく、

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標準並列 C++ によるマルチ GPU プログラミング、パート 1

Mon, 18 Apr 2022 04:58:00 +0000

Reading Time: 3 minutes これは「標準並列プログラミング」シリーズの 2 回目の投稿です。このシリーズでは、標準言語による並列化をアクセラレーテッドコンピューティングで使用することの利點を取り上げています。アプリケーションを GPU に移植することの難しさはケースバイケースです。最高のシナリオは、GPU で最適化された既存のライブラリを呼び出すことで、重要なコードセクションを高速化することです。たとえば、シミュレーションソフトウェアの構成要素が BLAS の線形代數関數で構成されている場合、cuBLAS を利用して高速化することが可能です。しかしながら、多くのコードでは、相當な量の手作業を回避できません。そのような場合は、特定のアクセラレータをターゲットにした CUDA のようなドメイン固有言語の使用を検討するでしょう。

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標準並列 C++ によるマルチ GPU プログラミング、パート 1

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