«gpu» 태그된 질문

그래서 나는 함께 일하는 문제가 직렬에서 가장 좋은 문제이며 병렬로 관리 할 수있는 좋은 머리를 가지고 있습니다. 그러나 지금 당장은 CPU 기반 계산으로 가장 잘 처리되는 것과 GPU로 오프로드해야 할 것에 대해 잘 모릅니다. 나는 기본적인 질문을 알고 있지만 검색의 많은 부분은 왜 또는 다소 모호한 규칙을 정당화하지 않고 서로를 …

84 gpu 

프로그래머의 관점에서 CUDA와 OpenCL은 2013 년 말 기준으로 어떻게 비교됩니까? 우리 그룹은 GPU 컴퓨팅을 활용하려고합니다. OpenCL 만 지원하고 CUDA는 지원하지 않는 하드웨어를 선택하여 우리 자신을 크게 제한하고 있습니까? 좀 더 구체적으로, 다음 가정이 맞습니까? CUDA에서 가능한 모든 것은 OpenCL에서도 가능합니다 우리가 라이브러리를 사용하지 않는 한, 주어진 작업은 그중 하나에서 수행하기가 …

34 hpc  gpu  cuda  opencl 

방금 데스크탑에 Nvidia GT660 그래픽 카드를 설치했으며, 어려움을 겪은 후 R과 인터페이스 할 수 있습니다. GPU, 특히 gputools를 사용하는 여러 R 패키지를 가지고 놀았으며 GPU와 CPU에서 몇 가지 기본 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 비교했습니다. 인 버팅 매트릭스 (CPU 더 빠름) qr 분해 (CPU 더 빠름) 큰 상관 행렬 (CPU …

18 r  gpu 

24 개의 Intel Xeon CPU를 포함하는 노드로 구성된 Ubuntu Linux 클러스터에서 MD (Molecular Dynamics) 코드 GROMACS 를 실행했습니다 . 내 관심의 대상은 부동 소수점 산술 정밀도에 다소 민감하다는 것이 밝혀 졌으므로 배정 밀도의 높은 계산 비용에도 불구하고 단 정밀도가 아닌 배정 밀도로 GROMACS를 실행해야했습니다. 클러스터에서 GROMACS를 배정도로 컴파일했습니다. CPU에 비해 …

17 hpc  floating-point  molecular-dynamics  gpu 

옥타브에서 두 벡터의 유클리드 거리를 계산하는 빠른 방법이 있는지 알고 싶습니다. 특별한 기능이없는 것 같습니다. 따라서 수식을 사용해야 sqrt합니까?

16 octave  discretization  nonlinear-equations  newton-method  visualization  fluid-dynamics  mesh-generation  finite-element  finite-volume  optimization  algorithms  approximation  fluid-dynamics  navier-stokes  comsol  modeling  optimization  sparse-matrix  matrix  condition-number  visualization  matlab  quadrature  blas  intel-mkl  finite-element  gpu  discontinuous-galerkin  mathematica  optimization  convex-optimization  algorithms  reference-request  matlab  statistics  finite-element  numerical-analysis  petsc  molecular-dynamics  machine-learning  statistics  visualization  open-source  statistics  image-processing  visualization  python  petsc  finite-element  fluid-dynamics  stability  navier-stokes  incompressible 

나는 '사소한 병렬화'설정으로 ODE 시스템을 GPU에 농사 짓고 싶습니다. 예를 들어 512 개의 서로 다른 파라미터 세트로 감도 분석을 수행합니다. 이상적으로 Forward Euler와 같은 고정 된 시간 단계가 아니라 CVODE와 같은 스마트 적응 형 시간 단계 솔버를 사용하여 ODE를 해결하고 싶지만 CPU 대신 NVIDIA GPU에서 실행하고 싶습니다. 누구든지 이것을 했습니까? …

16 ode  gpu 

여기 누구든지 파이썬을 통해 차세대 (예 : K20) GPU와 함께 배정도 과학 컴퓨팅을 사용 했습니까? 이 기술이 빠르게 발전하고 있음을 알고 있지만 현재이를 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? GPU는 인기있는 과학 Python 라이브러리 numpy 및 scipy의 범위를 벗어 났으며 theano를 사용하고 싶었지만 GPU에는 float32 정밀도 만 사용하는 것 같습니다. 나는 …

14 python  gpu  precision 

비동기 셀룰러 오토마타로 설명 할 수있는 계산 모델 모음이 있습니다. 이 모델은 Ising 모델과 비슷하지만 약간 더 복잡합니다. 마치 그러한 모델이 CPU가 아닌 GPU에서 실행되는 것이 도움이 될 것 같습니다. 불행히도 그러한 모델을 병렬화하는 것은 매우 간단하지 않으며 어떻게 진행 해야하는지 명확하지 않습니다. 나는 그 주제에 관한 문헌이 있다는 것을 …

12 parallel-computing  monte-carlo  gpu 

예를 들어, nVidia에는 ​​CUBLAS가있어 속도가 7-14 배 향상됩니다. 기본적으로 이것은 nVidia의 GPU 카드의 이론적 인 처리량에 거의 근접하지 않습니다. GPU에서 선형 대수의 속도를 높이는 데 어떤 어려움이 있으며, 이미 사용 가능한 빠른 선형 대수 라우팅이 있습니까?

11 linear-algebra  lapack  blas  gpu 

학계 컴퓨팅, 특히 DGEMM 구성 요소에 대한 두 그래픽 카드의 차이점을 이해하려고 노력하고 있습니다. 원시 통계를 보면 둘 다 동일한 GK110 칩을 가지고 있으며 거의 ​​모든 범주에서 비슷한 통계를 가지고 있으며 동일한 코어 아키텍처를 가지고 있다고 생각합니다. 할인 전 K20X는 타이탄 비용의 약 4 배입니다. 효율성 측면에서 K20X보다 Titan을 사용하는 …

10 performance  gpu  efficiency 

난 아주 문제는 특히 적합하지 않으면 그렇게 용서해주십시오 프로그래밍 GPGPU에 새. 내가 이해 한 바에 따르면 GPU 프로그래밍은 일반적인 CPU 프로그래밍과 비교할 때 매우 복잡한 엔지니어링 작업입니다. 분기 문제, 바둑판 식 배열, 고정 된 메모리 할당 및 호스트 장치 통신 / 장치 계산 겹침에 매우주의해야합니다. 약간의 연구를 한 후에 C …

10 parallel-computing  petsc  gpu  cuda 

~ 범위의 크기를 갖는 공분산 행렬을 계산해야합니다 . 우리는 GPU와 클러스터에 액세스 할 수 있으며 이러한 계산 속도를 높이는 가장 좋은 병렬 접근 방법이 무엇인지 궁금합니다.10000 × 1000010000×1000010000\times10000100000 × 100000100000×100000100000\times100000

9 matrix  parallel-computing  gpu 

작은 (일반적으로 60x60보다 작은) 비대칭 행렬의 모든 양의 (고유 값이 양수) 양의 고유 쌍을 찾아야하는 문제가 있습니다. 고유 값이 특정 임계 값보다 작은 경우 계산을 중지 할 수 있습니다. 고유 값이 실제라는 것을 알고 있습니다. 최고의 성능을 짜기 위해 사용할 수있는 알고리즘에 대한 제안이 있으십니까? 이러한 분해를 수천 번해야하므로 속도가 …

9 performance  eigensystem  gpu