Высокопроизводительные вычисления на сопроцессорах
18 декабря 2008 в 12:48

Высокопроизводительные вычисления на сопроцессорах

Интересно мнение сообщества на тему нужны ли кому-то в России высокопроизводительные вычисления на сопроцессорах, например, на графических картах от NVIDIA и AMD и есть если спрос на программистов, например, на CUDA.

196
Комментарии (16)
  • 18 декабря 2008 в 13:18 • #
    Михаил Сафронов

    Насчет спроса не скажу, не знаю. А насчет "нужны ли" - теоретически, да нужны. Эта тема актуальна при шифровании трафика в сетях с высокой пропускной способностью (Гбит и >>). Сразу скажу, что подробностей не знаю, просто слышал...

    А в связи с чем вопрос, просто исследование или "есть что-то предложить"?

  • 18 декабря 2008 в 14:10 • #
    Аноним Анонимов

    В Новосибирске есть несколько исследователей и инженеров имеющих хороший опыт как в научном, так и в исключительно практическом аспекте данной области. Если Вам интересно, то я могу пригласить их в эту дискуссию.

  • 18 декабря 2008 в 14:45 • #
    Михаил Сафронов

    "Дискутировать" к сожалению с ними не смогу (знаний нужных нет), но вот узнать, какие проблемы они могут решать и каких достижения или реальные наработки у них имеются было бы очень интересно. И с чисто академической точки зрения и, возможно, с практической.

  • 18 декабря 2008 в 15:00 • #
    Антон Лохмотов

    Да, пожалуйста, буду премного благодарен, если свяжете с коллегами.

  • 18 декабря 2008 в 14:59 • #
    Антон Лохмотов

    Предложить можно "передовые научные исследования", опыт и... услуги :).

  • 18 декабря 2008 в 15:34 • #
    Михаил Сафронов

    Я бы послушал про "опыт и услуги" )), а уж если это как-нить оформлено в виде структурированного текста! - то сразу шлите на почту... ))) #

  • 27 декабря 2008 в 00:51 • #
    Михаил Сафронов

    Что-то так никаких предложений и не последовало... (( Передумали?

  • 27 декабря 2008 в 01:33 • #
    Антон Лохмотов

    Слушайте, Михаил, у меня сын четыре дня родился: сейчас совсем не до того, чтобы развернуто отвечать :).

  • 27 декабря 2008 в 01:35 • #
    Михаил Сафронов

    Поздравляю ))

  • 23 февраля 2009 в 02:19 • #
    Антон Лохмотов

    Написал, но Ваш адрес не работает :(.

  • 28 февраля 2009 в 23:07 • #
    Михаил Сафронов

    А! )) Ошибся в написании.. .com, а не .ru

  • 28 февраля 2009 в 23:53 • #
    Антон Лохмотов

    Я так и подумал, но также подумал, что Вам виднее :).

  • 18 декабря 2008 в 15:47 • #
    Д Д

    Кажется у самой NVidia есть вакансии CUDA программистов. Но я считаю, что это еще долгое время не будет восстребовано. Даже в узких областях - математические расчеты - использование мощностей графических процессоров продвигается не очень быстро, а жаль.

  • 18 декабря 2008 в 16:43 • #
    Владимир Дубровский

    Веточка пошла в немного другом направлении - сейчас побеждают строковые алгоритмы работы и режим прерывания - на них и господствуют форматы MS.
    Видеопроцессоры обработки всего кадра и наша социалистическая очередь пока невостребованы. Но может быть ключевое слово пока. Медленно запрягаем - быстро едем.

  • 19 декабря 2008 в 05:08 • #
    Арсений Буйницкий

    Вобще вместо CUDA я бы скорее интересовался в сторону OpenCL - то же самое, только более широко - и nvidia уже заявляла, что полностью поддерживает эту спецификацию (сделали вроде имено на CUDA).

    http://www.nvidia.com/object/io_1228825271885.html

    Вобще говоря, тема актуальна, и даже очень - сколько новостей было в стиле, что на пачке Play Station или нескольких мощных видокартах сделали суперкомпьютер, по вычислительной мощности превосходящий кластер из 100 машин.

    Но беда такая же, как и с суперкомпьютерами - наиболее хорошо решают только определённый класс задач, состоящий из слабо связанных подзадач - т.е. тех, которые хорошо поддаются распараллеливанию. В тех, которые поддаются результаты действительно впечатляют. А (насколько я могу судить) большинство таких задач и составляют класс наиболее ресурсоёмких вычислений. Так что если Вы разрабатываете что-то для науки (или практических областей, в которых "надо много думать") - однозначно стоит поинтересоваться возможностями технологии.

    Update: не задач тут правильно говорить конечно, а методов их решения :)

    P.S. Вот тут есть интересные документы: http://s08.idav.ucdavis.edu/

  • 17 февраля 2009 в 14:30 • #
    Антон Лохмотов

    Наконец-то выдалось немного свободного времени, чтобы опять всколыхнуть эту тему.

    OpenCL (http://www.khronos.org/opencl), разработанный The Khronos Group, -- это низкоуровневый язык, почти что портативный ассемблер для аселераторов. Сильно сомневаюсь, что найдется много энтузиастов писать на нем программы. Можно возразить, что, мол, CUDA энтузиастов немало, но они-то пишут на Runtime API, а OpenCL больше смахивает на Driver API. Я по специальности компиляторщик, но даже меня оторопь берет, когда представляю, что мне OpenCL бэкенд писать для моей programming model...

    Тем не менее, начало положено. Надо только дождаться хотя бы OpenCL 2.0, чтобы "не было обидно за бесцельно прожитые годы".


Выберите из списка
2018
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
1970