Дайджест ссылок и материалов #1

Архитектура Kepler
Эта архитектура дебютировала недавно в составе 28-нм чипа GK104 в лице графической карты GeForce GTX 680. Более детально читать здесь.

Суперкомпьютер 1,5 Петафлоп/с для термоядерных исследований в Японии

Роккасе, Япония, 19 марта - Bull, CEA, F4E и JAEA - в присутствии представителей ЕС и Посольства Франции в Японии, а также многочисленных японских политиков (в том числе депутатов, губернаторов провинции Аомори и Мэр Роккасе) - открыто суперкомпьютер в Роккасе (Япония): один из самых мощных суперкомпьютеров в мире, обеспечивая пиковую производительность более 1,5 петафлоп. Это уже третий суперкомпьютер петабайтного уровня разработан и создан Bull за последние 18 месяцев.

via http://www.hpcwire.com/

Сегментация изображений с использованием CUDA и Рунге-Кутта-Мерсон, GMRES методов

Современные графические процессоры хорошо подходят для выполнения задач обработки изображений. Используя их высокую вычислительную производительность и пропускную способность памяти, можно выполнять задачи сегментации изображений. Один из методов сегментации основан на методе Рунге-Кутта-Мерсон аппроксимации решений обыкновенных дифференциальных уравнений, а другой использует GMRES метод численного решения систем линейных уравнений. В экспериментах, реализованных с использованием CUDA алгоритмов, в 3-9 раз увеличилась продуктивность, чем в соответствующих 12-тредных OpenMP реализациях.

(Oberhuber T., Suzuki A., Vacata J., Žabka V., “Image segmentation using CUDA implementations of the Runge-Kutta-Merson and GMRES methods“, Journal of Math-for-Industry, 2011, vol. 3, pp. 73–79 [PDF])

Первые подробности об архитектуре Kepler и новые данные о быстродействии GK104

На сайте http://www.overclockers.ru/ есть очень хорошая статья про архитектуру Kepler. Поехали.

Несмотря на то, что до заветной даты официального анонса графических ускорителей поколения Kepler, отмеченной в календаре некоторых энтузиастов зелёным маркером, остаётся меньше одной недели, блюстители строгих правил NDA уже не в силах сдержать поток информации о новых продуктах NVIDIA. Благодаря интернет-изданию HKEPC, мы можем созерцать схематическое строение GPU GK104.

Кластер OSC's Annie Oakley HP-built Intel Xeon

Исследователи с Ohio Supercomputer Center (OSC) теперь могут проводить еще более инновационные, научные и промышленные исследования, благодаря GPU-ускорению суперкомпьютерной системы. Новый кластер предлагает 154 TFlop/s.

Технические сессии GTC 2012

GTC 2012 предлагает более 275 технических и практических сессий, которые ведут одни из ведущих экспертов в параллельных вычислениях. Занятия организованы по темам, перечисленным ниже. Нажмите на каждой тематической области и скачайте PDF соответствующей сессии.

• Algorithms and Numerical Techniques;
• Application Design and Porting Techniques;
• Astronomy and Astrophysics;
• Audio, Image and Video Processing;
• Bioinformatics;
• Climate, Weather, Ocean Modeling;
• Cloud Computing;
• Cluster Management;
• Computational Fluid Dynamics;
• Computational Photography;
• Computational Physics;
• Computational Structural Mechanics;
• Computer Graphics;
• Databases, Data Mining, Business Intelligence;
• Development Tools and Libraries;
• Digital Content Creation and Film;
• Electronics Design and Analysis;
• Energy Exploration;
• Finance;
• General Interest;
• Life Sciences;
• Machine Vision;
• Machine Learning and AI;
• Medical Imaging and Visualization;
• Molecular Dynamics;
• Parallel Programming Languages and Compilers;
• Quantum Chemistry;
• Ray Tracing;
• Supercomputing;
• Visualization.

Масштабируемый вычислительный кластер с графическими процессорами NVIDIA

В этом видео, Axel Koehler представляет масштабируемый вычислительный кластер с графическими процессорами NVIDIA.

Записано в HPC Advisory Council Switzerland Workshop on March 15, 2012.
Download the slides (PDF).

PGI’s Michael Wolfe про гетерогенное программирование

OpenCL.NET

.NET bindings for OpenCL that are easy-to-use and true to the original API. There is no OOP abstraction, nor will there ever be. OpenCL.Net is meant to be small, fast (with as little explicit marshaling as possible) and .NET friendly at the same time.
Project on CodePlex.

Курс от Стэнфордского университета Programming Massively Parallel Processors with CUDA

Практически во всех областях рынка полупроводников, в том числе персональных компьютеров, игровых консолей, мобильных телефонов, серверов, суперкомпьютеров и сетей, сходятся на параллельной платформе. Во-первых, эти параллельные процессоры могут потенциально предложить более эффективное использование пространства и энергии, чем традиционные монолитные микропроцессоры для многих требовательных приложений.

Быстрое сжатие изображений по алгоритму JPEG на CUDA

Хабраюзер fyodorser опубликовал интересную статью про сжатие изображений на CUDA, привожу ее текст.

Краткое содержание: Создан быстрый кодер FVJPEG для сжатия изображений по алгоритму JPEG на видеокартах NVIDIA. Значительное ускорение получено при распараллеливании алгоритма, его реализации и оптимизации с помощью технологии CUDA. По скорости сжатия кодер FVJPEG превосходит все существующие в настоящее время программные и аппаратные решения для компрессии изображений по алгоритму Baseline JPEG.

Новые драйвера от nVidia для Windows 8

Windows 8 Consumer Peview был выпущен только две недели назад, и в рамках партнерства для поддержки NVIDIA GPU-систем, уже выпущено первое обновление для драйверов NVIDIA GeForce и Quadro GPUs.

Этот выпуск представляет собой начало регулярного обновления драйверов NVIDIA для Windows 8. Эти драйвера, версии 296.17, доступны как для GeForce и Quadro GPU на основе настольных ПК и ноутбуков на NVIDIA.com так и на Microsoft Windows Update.

Download the new NVIDIA 296.17 drivers for the Windows 8 Consumer Preview.

Видео с Game Developers Conference 2012 на YouTube

GDC (англ. Game Developers Conference — рус. Конференция разработчиков игр) — международное мероприятие, конференция, посвящённая разработке компьютерных игр. Game Developers Conference проводится в марте каждого года в Сан-Франциско.

Эта замечательная конференция проходила совсем недавно и на YouTube есть очень интересные видео с GDC 2012.

WikipediA

Суперкомпьютер "Ломоносов"

«Ломоносов» — суперкомпьютер, поставленный компанией «Т-Платформы» для МГУ им. М.В. Ломоносова. По состоянию на ноябрь 2011 года занимает 18-е место в рейтинге TOP500 самых мощных суперкомпьютеров.

Ссылки по теме:

• ВикипедиЯ;
• Суперкомпьютер на 10 петафлопс для МГУ;
• Суперкомпьютеры: третья мировая гонка.

Новый HP сервер разработан с нуля для вычислений на GPU

Nvidia объявила, что графические процессора Tesla будут включены в сервера HP ProLiant Gen8, которые предназначены для рынка технических вычислений. НР Gen8 это гибридные сервера, они объединяют до четырех процессоров Xeon E5 и шести процессоров в конфигурации сервера 2U. По данным HP, два таких сервера имеют до 4,6 teraflops пиковой производительности.

Что бы вы сделали с самым мощным компьютером в мире?

Благодаря меняющимся играм, этот компьютер в четыре раза более мощный, чем его ближайший конкурент, компьютер K является первой машиной, способной разорвать скоростной барьер в 10 петафлопс. С его помощью ученые смогут открыть для себя новые лекарства и методы лечения, анализировать изменения климата, прогнозировать стихийные бедствий и изучить наше космическое происхождение.

via http://www.fujitsu.com/global/services/solutions/tc/most-powerful-computer/

NVIDIA Developer Events at GDC 2012

NVIDIA снова предоставляет презентации, чтобы позволить разработчикам, преуспеть в программировании ПК и мобильных устройств. В этом году также будет возможность прямой трансляции видео.

Для более подробной информации смотрите расширенный график NVIDIA GDC Event Page.

via http://developer.nvidia.com/gdc-2012

GPU Computing for Machine Learning Algorithms

Переоценить перспективы GPGPU очень сложно. И в Интернете появляется много информации по этому поводу. Маленькая книжка "GPU Computing for Machine Learning Algorithms" на 170 страниц, расскажет Вам о принципах построения алгоритмов, для использования гетерогенных вычислений.

Скачать.

Technical Demo from Supercomputing '11: Introduction to CUDA C and GPU Computing