12/10/12 16:39:36.75
その残りの85%は何してるの？
251:デフォルトの名無しさん
12/10/12 16:56:08.79
リラックス
252:デフォルトの名無しさん
12/10/12 18:14:08.29
良いこと考えた。
働いていない、85%を装置から除去すれば、消費電力も下がるんじゃね？
253:デフォルトの名無しさん
12/10/12 21:11:04.99
それこそSMTできるようにして同時実行させろって話じゃね
254:デフォルトの名無しさん
12/10/12 23:36:36.25
そしてまた効率低くてそぎ落としか
設計レベルでループしてんじゃねえよw
255:デフォルトの名無しさん
12/10/13 00:37:04.86
人間社会もGPGPU社会も一緒なんだな
256:デフォルトの名無しさん
12/10/13 00:49:49.97
分岐というか、単純に帯域の問題じゃね。
257:デフォルトの名無しさん
12/10/13 02:04:35.67
あのプレゼン見たけど、プログラミングに自信のある計算機寄りの人が、
てきとーに題材みつけてきて、計算機科学の研究として発表してる感じだった。
その結果が15%
258:デフォルトの名無しさん
12/10/13 02:37:46.42
計算目的よりも、tubameを生かすための作業やね。まあ察しはつくがw
259:デフォルトの名無しさん
12/10/13 03:38:41.47
>>252
蟻の巣からよく働く2割の蟻以外を取り除いても、
残った蟻の8割がなぜか怠け始めるんだそうな
260:,,・´∀｀・,,）っ-○○○
12/10/13 04:49:03.94
>>250
働いてないんじゃなくて何かしらがボトルネックになってFMACの稼働率が抑えられてるのでは？
メモリ帯域が足りてる場合でも同時命令発行数の制約でload/store命令と積和命令を
同時に実行できない、とか
（これは京のVenusアーキテクチャにもある制約）
261:デフォルトの名無しさん
12/10/13 16:36:04.21
唐突ですまんけど、AMDはファイル名通りのこういう資料があるけど
URLﾘﾝｸ(developer.amd.com)
nVIDIAはこういうの無いの？
262:デフォルトの名無しさん
12/10/13 18:21:13.66
>>249
効率はFLOPSに対する効率であって、気象系のアプリは
バンド幅律速だからLINPACKと比べること自体ナンセンス。
ちなみに15％は気象系のステンシルアプリとしては高い方。
263:デフォルトの名無しさん
12/10/13 18:24:01.07
>>257
そらまぁ、青木研究室の存在意義が「GPGPUでできることを広げる」
だからね。仕方ない。
NECのSXが沈没の今、京かGPGPUしか無いわけで･･･
それともBlueGeneを買うか？
264:デフォルトの名無しさん
12/10/13 18:27:15.78
FLOPSに対する効率だから、アルゴリズム自体の並列化効率以上にはなりえないわけか。
気象系のアプリというものの並列化効率がどんくらいなのか知らないけど（なんとなく高そうではあるが）。
265:デフォルトの名無しさん
12/10/13 18:51:02.05
>>264
うーん、微妙に違うな。
今時のアーキテクチャだとメモリがすごく遅いってのは知ってるだろ？
ちなみにメモリの速度はバンド幅って言う。
それに対して演算速度はムーアの法則でどんどん上がってる（上がってた）
から、バランスが全然とれてないんだ。だから、普通のCPUはキャッシュ階層を
深くして（L1、L2、L3とか）なるべくデータの再利用をしてる。
つまり、データをメモリから持ってきたら、なるべくそれを
使い回して計算したいわけ。
で、ここで問題になるのが、浮動小数点演算（FLOP）と、データ転送量の比。
業界だと byte/flops とか言われる。言い方を変えると、どれくらいデータの
使い回しが効くかってこと。
続く
266:デフォルトの名無しさん
12/10/13 18:52:43.77
承前
アプリの要求byte/flops高いと、せかっくデータを持ってきても
たいした計算をせずに、すぐに次のデータが必要になっちゃう。
データの使い回しが効かないんだ。これはイマドキの計算機にとってはキツい。
で、気象とか流体とかはそういうアプリなわけ。
だから、基本的に流体とかの計算は演算は余ってて、バンド幅がボトルネックになる。
これはアプリの特性だから仕方ない。
気象･流体屋さんは、未だに地球シミュレーター信者みたいな人が多い。
ちなみに、気象・流体系アプリは並列度だけで言ったらはものすごくあるよ。
ちなみにスレ的に言うと、GPUはGDDR５っていう容量が少ない代わりに
バンド幅が出る贅沢なメモリを搭載して、かつ大量のスレッドを使うことで
レイテンシを隠蔽してる。これがGPGPUが気象・流体計算に使える理由。
267:264
12/10/13 19:29:29.68
なるほど、つまり気象系のアプリはコンピュートバウンドではなくメモリバウンドのものが多い、と。
AMDのAPUの使い道の話になったときに、DDR3という制約に悲観的になってる人が少なそうだったから
世の中にはメモリバウンドのものは少数派なのかなあとも思ってたけど普通にあるんですね。
268:デフォルトの名無しさん
12/10/13 19:43:21.60
バンド幅と言うか、物理原理的にDRAMのセルは応答が現代のCPUの演算速度に対してずっと遅い。
だから、メモリセルを並列にして同時に読み出し・書き込みするしかないのが根底にある。それをやれDDRxだの、
何ビット同時にアクセス＝複数セルに同時アクセスでなんとかしてるね。
気象系や気体がどうのって言うよりも、規則正しく計算点を並べて偏微分方程式の数値近似式を一斉に走らせる
＝SIMDだのシェーダだの言ってる演算回路がみんな一斉に同じ計算式をやる場合が最大性能が出る。
三次元の方がそりゃ、並列度は高いだろうね。境界条件とか面倒くさそうだが。
こういう根本的なところはもう全然進歩しないなw
269:,,・´∀｀・,,）っ-○○○
12/10/13 20:27:18.96
bytes/flopsに関して言えば現状GPUはCPUより低いです。
ただbyte/sが数倍高くて、flopsが更に数倍高いというだけの話で。
Haswellあたりで、電力当たりFLOPS数はGPUとCPUは互角くらいになるのではという話も出ていますな。
270:デフォルトの名無しさん
12/10/13 20:32:24.78
TSVって、GPUみたいな爆熱チップでもできるの？
271:デフォルトの名無しさん
12/10/14 11:35:52.75
>>241
亀レスだけど、何のペナルティも無く普通のx86コアを50個
並べられるなら誰も苦労してないわけで･･･
272:デフォルトの名無しさん
12/10/14 12:44:22.63
DRAM内部のクロック
PC133 133MHz
DDR3-1600 200MHz
この間十数年・・・MRAMならもっと上がるかな？
273:デフォルトの名無しさん
12/10/20 09:38:39.11
GNU MPのGPGPU対応って、あんまりやってる人が居ないな。
274:,,・´∀｀・,,）っ-○○○
12/10/20 09:42:31.34
依存関係があってなかなか並列化しにくいからね。
もちろん並列度の高いコンピュータに適した数式に置き換えればいいんだが
CPU側もAVX, FMAなどでGPGPUの電力効率の優位も揺らぎつつあるからね
275:デフォルトの名無しさん
12/11/17 23:26:42.82
C++AMP調べてるとこなんだけど
textureでピクセル間を補間する方法がわからない。
ひょっとして自前でやらないといけないの？
「C++ AMP API は、サンプリング テクスチャのフィルター処理機能を提供されません。」
とはこのことなのかな。
276:デフォルトの名無しさん
12/11/18 21:58:01.39
c++ampにfloat_3のmadやfmaが無いね。 short vector typeのmadやsin, cos などの超越関数も用意してもらいたい。 swizzlingはできるみたい。 OpenCLの方がコードをコンパクトに書けるかな。次期版期待してます。
277:デフォルトの名無しさん
13/02/17 08:49:52.18
何故かsea islandのISAが公開
URLﾘﾝｸ(developer.amd.com)
278:デフォルトの名無しさん
13/02/17 13:26:30.82
いつもに比べると異常に早いがやっぱsouthernislandのリネームなのかね
279:デフォルトの名無しさん
13/02/18 13:29:16.68
ディスクリートとしては出なくても
次世代APUのGCNはsea islandなのかね。
ISA見る限り、SIから確かに機能アップされている。
一番大きいのはFLAT メモリアクセス命令の追加か。
cudaのUVAみたいなもの
280:デフォルトの名無しさん
13/03/27 13:39:55.44
SL#（えすえるしゃーぷ）とは、GPUで実行されるプログラマブルシェーダーを、超高級言語である
C#で書けてしまうという夢のようなオープンソースのフレームワークである。
URLﾘﾝｸ(monobook.org)
281:デフォルトの名無しさん
13/03/30 11:07:23.56
>>280
まじかよ、ニンジャコンパイラが全部解決してくれるのか？
282:デフォルトの名無しさん
13/04/12 18:59:55.71
超高級言語ｗ
283:デフォルトの名無しさん
13/04/14 14:30:38.59
抽象化の度合いが高いぐらいの意味合いでいいんじゃないの
実際問題プログラマが意識してGPUに仕事をさせるコードを書かずに勝手に解決してくれちゃう未来像は来るの？
284:デフォルトの名無しさん
13/04/14 18:29:31.68
たぶん、デザインパターンと同じくらいの敷居にはなるんじゃねーの？と言うか、デザインパターンとして確立されるんじゃね。
判らない人には判らないけど、自分の中に消化され始めると自然とそう言う書き方になるみたいな。
あとは、フレームワークでそう言う書き方を強制されて、なにも考えずにそう言うもんだと思うパターン。
285:デフォルトの名無しさん
13/04/15 02:40:47.34
コア数が100くらいのGPUがあるとして
整数大規模行列の
全要素の和を求めるのってGPGPUで100倍程度の高速化は可能ですよね？
286:デフォルトの名無しさん
13/04/15 07:36:47.18
1コアあたりのシングルスレッド能力がCPUと同程度あって、メモリ帯域幅がそれに見合うほど広ければな
287:デフォルトの名無しさん
13/04/22 21:00:09.19
>>283
実際、解きたい問題依存だけど、Hadoopのように、プログラミングモデルを固定して制限を付けて縛ることによって簡単な記述で自動的に高速実行ってのは比較的現実的な未来だと思うよ。
Hadoopってのも、書きたい処理をHadoopの"型"に押し込んで書ければ、残りの面倒な問題は全部Hadoopが面倒見てくれますって事だし。
288:デフォルトの名無しさん
13/09/21 12:06:20.79
このスレ立った頃のGPUってもうゴミだよな？
289:デフォルトの名無しさん
13/09/21 13:04:48.76
OpenCLで書いたプログラムを9600GTとQ9650で動かしたら同じくらいの速度だった。
今のCPUには絶対負ける。
290:デフォルトの名無しさん
13/10/02 19:53:46.66
なんか来てた。
URLﾘﾝｸ(www.phoronix.com)
291:デフォルトの名無しさん
13/10/20 14:42:26.77
GPGPUとMantleの関係を語ってくれよ
mantleってなんなんだ？
292:デフォルトの名無しさん
13/11/06 09:10:41.13
>>291
DirectXやOpenGLは長い歴史があって
色々なハードで動かす必要があるので
互換性維持のために滅茶苦茶厚いAPIコールを通さないといけないが
MantleはGCNに絞った最適化さえすればいいので
そういうものがないっつーこと
据え置きはAMD一色だから移植も相互に楽になるし、面倒な最適化も最小限で済む
というのが言い分
293:デフォルトの名無しさん
13/12/30 01:57:57.57
DirectXやOpenGLやOpenCLだと実行時に
「君（GPU）この機能使える？」
「よし、通れ！」
というプロセスを踏んでるからnVidia、AMD、Intel、PowerVRなど全部のハードウェアでそれなりに動くわけ
これに対してCUDAやMantleは他社対応を完全に無くすことで最初から最適化されたランタイムで動いてる
商用製品でCUDAがOpenCLより人気なのを見れば分かるように、
他のハードウェアで動かない以上のメリットがあるわけ
とくにゲーム機だと全てAMDで、今はAMDがARMと仲が良いからCUDA以上に広まりやすい環境にあるわけ
このスレ的にMantleは用途が違うだろうけど、HLSL/GLSL直書きでGPGPUをやってた層には移行先として十分かなと言った感じ
294:デフォルトの名無しさん
13/12/30 03:37:10.21
Mantleって互換性維持のため分厚くなり過ぎたDirectXに対して
低レベルなところを柔軟に叩けるようにするとかそういうものじゃなかったっけ？
Project Sumatraが楽しみだな
Java9ぐらいでparallelStreamにぺぺっと渡すと
OpenCLやってくれちゃうとか最高じゃん
逆に言うとそれぐらい猿でも簡単に扱えないとなっていうか
295:デフォルトの名無しさん
14/01/16 15:13:31.68
Mantle.Netはよ
296:デフォルトの名無しさん
14/01/16 19:52:34.70
kaveriのFLOPSのDP:SPが気になるんだが、誰か情報持ってないか？
297:デフォルトの名無しさん
14/01/16 20:00:22.38
OpenACCってどうよ
298:デフォルトの名無しさん
14/01/26 21:12:44.48
最近CUDAを始めたのですが、簡単な計算(大きな配列のベクタ足し算)を
CPUとGPUにやらせると明らかにGPUが遅いです。
具体的には、VC2012+CUDA5.5でコード(URLﾘﾝｸ(www1.axfc.net))を走らせると、
計算時間が次のようになりました(Releaseビルド、x64モード)。
CPU→1.51892e-005[s]
GPU→3.7824e-005[s]
一応計算はできているのですが、どうも性能を引き出せていない気がします。
また、コード中でarraySizeを65536にすると実行できなくなるのは何故なのでしょう？
どの辺書き換えればいいのかを教えて下さいお願いします。
ちなみにGPUはGeForce 610M(理論値で141.7GFlops)、
CPUはCore i5-3210M(1コアしか使わない状態なので理論値20GFlops)です。
299:デフォルトの名無しさん
14/01/26 21:24:38.81
メモリ転送のオーバーヘッドがあるから、もっと大きな問題じゃないと効果は出ないよ。
300:デフォルトの名無しさん
14/01/26 21:54:26.48
>>299
それは知っているのですが、数値を大きくするとすぐにc00000fdでクラッシュするんですよ……。
<<<grid, block>>>もいろいろ弄っているのですが、どうにも効果が得られません。
今試してみたら、arraySizeの値で実行できるのは25600が最大みたいです。
301:デフォルトの名無しさん
14/01/26 22:08:07.85
GLSLからOpenCLへの移行を昨日から始めたけど
GLSLより書きやすいのはいいけど最適化を追い込まないととんでもなく遅くなるんだな
GLSLで複雑な汎用計算やらせるのは難解なパズルゲームみたいで嫌になってたけど
結局最適化の手間を考えたらどっちが楽ということはないんだね・・・
>>298みたいな単純な計算ならGLSLだとバグったような速度が簡単に出るから別世界感が凄い
302:298
14/01/26 23:14:26.27
>>300からの続きですが、arraySizeをあまり大きくできないので、
ソースを弄って足し算を各100万回行うように改造しました。結果、
Releaseビルド、x64モードで
CPU→16.5872[s]
GPU→5.77132[s]
となりました。ここからFlopsを出してみると、>>298では
CPUが1078.66MFLOPS、GPUが433.164MFLOPSだったのが、
今回はCPUが1975.5MFLOPS、GPUが5677.73MFLOPSとなりました。
理論値からは明らかに小さいですが、少なくともGPUはより活用できているように感じます。
……結局arraySizeを大きくできない問題は解決していません。
ただ、float・int型にしてみると倍(51200)まで設定出来ました。
つまり、流し込むデータは200KBまでは大丈夫ということなのでしょうか？
303:デフォルトの名無しさん
14/01/26 23:22:14.60
>>299
GPGPUはメモリ転送のオーバーヘッドがないHSA(Huma)だよな
PCではど重い処理でない限りAMDのHSAがGPGPU処理の主流になるだろうな
304:デフォルトの名無しさん
14/01/27 00:23:03.99
>>298
残念なお知らせ。
そのソースコードでは、GPUの演算時間ではなくGPUの呼び出し時間しか計測してないね。
「実際の演算時間」=「内部ブロック数」*(「内部ブロックの呼び出し時間」+「内部ブロックの演算時間」)だとすると、
「実際の演算時間」-「内部ブロックの演算時間」になっているはず。
ブロック数が充分大きければ誤差だけど、内部ブロック数が1のときは激速になってしまう。
まぁ、実際の運用ではCPUとGPUが並列に動作することを期待するからそれでもいいんだけどね。
いずれにしても、CPUぶん回すよりも手っ取り早いと思っていたら大間違いだよ。
それと、CUDAスレも宜しく。
305:298
14/01/27 00:47:11.47
>>304
>そのソースコードでは
え！？ ……つまり、
普通にtimeGetTimeかQueryPerformanceCounterとかを使えってことなんですか？
それとも、測定する位置が間違っているということなんですか？
>CUDAスレも宜しく
分かりました。次回以降はそちらにレスすることにします。
306:デフォルトの名無しさん
14/01/27 08:23:49.16
>>304
何言ってんだ、こいつ？
307:デフォルトの名無しさん
14/01/27 21:34:08.90
>>298 arraySizeが大きいと、CPU版すらStackOverflowになるよ。
URLﾘﾝｸ(pastebin.com)
308:307
14/01/27 21:39:43.68
うっかり、166行目を「cudaStatus = cudaSetDevice(1);」にしちゃったので、適当に直しておいて。
309:デフォルトの名無しさん
14/01/27 23:30:12.43
ローカルメモリを使う場合って確保しようとした容量が大き過ぎると
グローバルのほうへ確保されてしまうんだよね？
AMDのGCNはどれくらいまでローカルメモリがあるのか分からないんだけど
試行錯誤して調べるしかないのか
310:298
14/01/27 23:50:13.09
>>307-308
調査ありがとうございました。そうか、メモリのせいだったのか……
gridsizeの65536制限は知っていたのですが、block・gridでの
分割方法がイマイチよく分かっていなかったので、実コードで
示してくださって助かります。こちらの環境でテストしてみると、
Releaseビルド、x64モードで
> CPU計算時間:0.060652126[s] -> 276.614[MFLOPS]
> size: 16777216
> size_x,y: 262144,64
> blockSize: 256,1
> gridSize: 1024,64
> GPU計算時間:0.034433924[s] -> 487.229[MFLOPS]
> 最大絶対誤差:0.0000000000000000
となりました。>>298より微妙に速くなった程度ですが、
負荷が軽すぎるせいだということは>>302で確認しています。
ちなみにCUDA-Z でこちらのグラボを計測すると、スレッドの次元が1024x1024x64、
グリッドの次元が65535x65535x65535、演算性能は
int32=47.1[Giop/s]・float=94.0[Gflop/s]・double=11.8[Gflop/s]らしいです。
311:デフォルトの名無しさん
14/01/28 01:09:12.72
>>307
冗長なOpenCLに比べてやっぱりCUDAはスマートでいいな
312:デフォルトの名無しさん
14/01/29 01:59:06.39
OpenCLのclEnqueueNDRangeKernelでカーネルを実行するときに
global_work_sizeとlocal_work_sizeに同じ値(256,256など)を入力すると
何もエラーは返されずにメモリの参照が壊れて？しまいclEnqueueReadBufferで
CPU側で読み取った値が全て0になってしまいます。
これは仕様なのでしょうか？
313:デフォルトの名無しさん
14/02/25 21:16:18.98
visual studio 2013でCUDAが使えないからC++AMPでやるお！
314:デフォルトの名無しさん
14/02/25 21:43:30.35
>>313
そのためだけにVS2012と2013使い分けてる俺……
315:デフォルトの名無しさん
14/04/04 10:44:13.17 YtPgho8U
openCL始めたお(・∀・)ﾉ
316:デフォルトの名無しさん
14/04/15 02:32:13.65 vGWbAtXL
(・∀・)ﾉ CPUの300倍くらいの性能が出たお！
比較したCPUはE2-2000っていうCPU+GPU=APUだけど全くGPUとしての機能をもってないのでガッカリしたお。
317:デフォルトの名無しさん
14/04/19 12:16:56.16 Firi/9oq
(・∀・)ﾉ ALU(IGP)のE2-2000はHD7770の1/50のパワーしかないが並列性はあるようだ。
318:デフォルトの名無しさん
14/04/22 04:44:14.02 aREYskwN
AIDA64に測定メニューあるよな