Movendo média em cuda

O que é CUDA. Enroll hoje Introdução à Programação Paralela Um curso aberto e online da Udacity. Instructors O Dr. John Owens, UC Davis e Dr. David Luebke, NVIDIA. CUDA é uma plataforma de computação paralela e modelo de programação inventado pela NVIDIA Ele permite um aumento dramático na computação Desempenho, aproveitando o poder da unidade de processamento gráfico GPU. With milhões de GPUs CUDA-enabled até à data, desenvolvedores de software, cientistas e pesquisadores estão encontrando amplos usos para computação GPU com CUDA Aqui estão alguns exemplos. Identify placa escondida em Artérias Os ataques cardíacos são a principal causa de morte em todo o mundo Harvard Engenharia, Harvard Medical School e Brigham Women's Hospital se uniram para usar GPUs para simular o fluxo sanguíneo e identificar a placa arterial escondida sem invasiva imagiologia técnicas ou cirurgia exploratória. Sistema de Espaço Aéreo gerencia a coordenação nacional do fluxo de tráfego aéreo Modelos de computador ajudam a identificar novas maneiras de aliviar Congestionamento e manter o tráfego de avião movendo-se eficientemente Usando a potência computacional das GPUs, uma equipe da NASA obteve um grande ganho de desempenho, reduzindo o tempo de análise de dez minutos para três segundos. Visualizar moléculas Uma simulação molecular chamada NAMD nanoescala dinâmica molecular obtém um grande impulso de desempenho com GPUs A aceleração é um resultado da arquitetura paralela de GPUs, que permite que os desenvolvedores de NAMD portar porções de computação intensiva do aplicativo para a GPU usando o CUDA Toolkit. GPU Computing The Revolution. You enfrentou com imperativos Melhorar o desempenho Resolver um Problema mais rápido Processamento paralelo seria mais rápido, mas a curva de aprendizado é íngreme não é it. Not anymore Com CUDA, você pode enviar C, C e código Fortran direto para GPU, sem assembly language required. Developers em empresas como a Adobe, ANSYS , Autodesk, MathWorks e Wolfram Research estão acordando que gigante dormindo a GPU - para fazer fins gerais de computação científica e de engenharia através de um rang E de plataformas. Usando linguagens de alto nível, aplicativos GPU acelerado executar a parte seqüencial de sua carga de trabalho na CPU que é otimizado para o desempenho single-threaded ao acelerar o processamento paralelo na GPU Isso é chamado de computação GPU. GPU computação é possível porque Hoje s GPU faz muito mais do que tornar gráficos Ele sizzles com um teraflop de desempenho de ponto flutuante e crunches tarefas de aplicação projetado para qualquer coisa de finanças para medicine. CUDA é amplamente implantado através de milhares de aplicações e trabalhos de investigação publicados e apoiado por uma base instalada de mais de 375 milhões de GPUs habilitados para CUDA em notebooks, estações de trabalho, clusters de computação e supercomputadores. Visite a CUDA Zone para obter exemplos de aplicações em diversos mercados verticais e desperte seu gigante de GPU. História de Computação GPU. As primeiras GPUs foram projetadas como aceleradores gráficos, Oleodutos de função fixa A partir do final dos anos 90, o hardware tornou-se cada vez mais programável, Culminando com o primeiro GPU da NVIDIA em 1999 Menos de um ano após a NVIDIA cunhar o termo GPU, os artistas e desenvolvedores de jogos não foram os únicos a fazer trabalho inovador com a tecnologia Os pesquisadores estavam tocando seu excelente desempenho de ponto flutuante GPG GPU GP Mas GPGPU estava longe de ser fácil naquela época, mesmo para aqueles que sabiam linguagens de programação gráfica como OpenGL Developers tinha que mapear cálculos científicos em problemas que poderiam ser representados por triângulos e polígonos GPGPU estava praticamente fora dos limites para aqueles que não tinha t Memorizou as mais recentes APIs gráficas até que um grupo de pesquisadores da Universidade de Stanford se propusesse a re-imaginar a GPU como um processador de streaming. Em 2003, uma equipe de pesquisadores liderada por Ian Buck revelou Brook, o primeiro modelo de programação amplamente adotado para estender C com dados paralelos Construindo Usando conceitos como fluxos, kernels e operadores de redução, o compilador Brook eo sistema de tempo de execução expuseram a GPU como um general-p Urpose processador em uma linguagem de alto nível O mais importante é que os programas Brook não só eram mais fáceis de escrever quanto o código GPU manualmente ajustado, eles eram sete vezes mais rápidos do que o código existente semelhante. A NVIDIA sabia que o hardware incrivelmente rápido precisava ser acoplado a software intuitivo e Ferramentas de hardware, e convidou Ian Buck para se juntar à empresa e começar a evoluir uma solução para executar sem problemas C na GPU Colocando o software e hardware juntos, NVIDIA revelou CUDA em 2006, a primeira solução do mundo para a computação geral em GPUs. Tools e Se você quiser escrever seu próprio código, a maneira mais fácil de aproveitar o desempenho das GPUs é com o CUDA Toolkit que fornece Um ambiente de desenvolvimento abrangente para C e C developers. The CUDA Toolkit inclui um compilador, bibliotecas matemáticas e ferramentas para depuração e otimização do desempenho de suas aplicações Você também vai encontrar Exemplos de código, guias de programação, manuais de usuário, referências de API e outras documentações para ajudá-lo a começar. NVIDIA fornece tudo isso gratuitamente, incluindo NVIDIA Parallel Nsight para Visual Studio, o primeiro ambiente de desenvolvimento da indústria para aplicações massivamente paralelas que usam ambos Mais de 400 universidades e faculdades ensinam a programação CUDA, incluindo dezenas de Centros de Excelência CUDA e Centros de Pesquisa e Treinamento CUDA. Para desenvolvedores. Eu não sou um programador com qualquer habilidade Apenas alguém curioso sobre CUDA e assim que eu estou fazendo uma pequena leitura eu corri através de um exemplo de usar Thrust para fazer uma média móvel. O exemplo, como é, funciona e funciona principalmente Corretamente No entanto, é trivial no sentido de que ele só faz uma operação média móvel. Como eu diria 352 dessas operações de média móvel em paralelo, todos ope Classificação no mesmo fluxo de dados Na minha mente o fluxo do programa pode ser. Generar os dados enviá-lo para um núcleo CUDA Mesmo como o código existente, mas acho que os comprimentos de 1000 ou 10000 em vez de 30.Copiar-lo a partir do núcleo CUDA é para todos Dos outros 351 núcleos de CUDA em meu GTX 465.Tell cada núcleo de CUDA que número de artigos de dados para a média sobre 4 5 6 352 353 354.Tell o dispositivo para funcionar a média em cada núcleo em paralelo. Lê para trás os resultados de cada Core. Eu entendo que este código. faz tudo isso acontecer, mas como eu obter Thrust para fazer muitos destes em paralelo. Meu interesse aqui é sobre algo como dados de ações Se eu estou olhando para os preços GOOG eu d que colocar na GPU Usando todos os núcleos e deixá-lo lá Eu d então ser livre para fazer um monte de processamento sem carregar os dados mais e apenas ler os resultados de volta de cada núcleo NOTA Eu não poderia querer usar o GOOG em todos os núcleos Alguns núcleos podem ser GOOG, Outro símbolo, mas eu vou chegar lá depois eu estou apenas pensando que eu não quero os dados de estoque na memória global se Há espaço suficiente em cada core. I assumir isso é bastante simples para CUDA Thrust. asked 12 de setembro 12 às 19 39.My compreensão é que você está interessado nas seguintes duas situações. Você tem uma longa seqüência de itens e você quer Calcular um certo número de médias, pela média em diferentes números de itens, ou seja, usando diferentes comprimentos para a janela média móvel Isso é o que eu entendo a partir de sua pergunta original. Você tem uma série de seqüências, armazenadas consecutivamente na memória, e você quer Média deles em paralelo com uma janela de média fixa de tamanho 2 RADIUS 1 Isto é o que o código ArrayFire proposto por asm faz - você aceitou it. Instead de usar CUDA Thrust, acho que seria mais fácil para escrever o seu próprio kernel CUDA para fazer As operações acima Abaixo, um exemplo totalmente trabalhado que funciona da mesma maneira que o código ArrayFire proposto por asm, abrangendo assim o caso 2 Modificando-o para cobrir o caso 1 seria direto. resposta 15 nov 14 em 15 42.Sua Resposta.201 Para uma outra abordagem, você pode truncar a janela de média móvel exponencial e, em seguida, calcular seu sinal filtrado, fazendo uma convolução entre o seu sinal ea janela exponencial A convolução pode ser calculada usando o livre CUDA FFT biblioteca cuFFT porque, Como você pode saber, a convolução pode ser expressa como a multiplicação ponto-sábia dos dois sinais no domínio fourier Este é o nome apropriadamente Teorema de Convolução, que roda com uma complexidade de O n log n Este tipo de abordagem irá minimizar o seu CUDA Kernel código e correr muito, muito rapidamente, mesmo em uma GeForce 570 Particularmente, se você pode fazer todos os seus cálculos em float único precision. answered 30 de abril 14 às 17 04.I propõe a manipular a equação diferença acima como indicado abaixo e, em seguida, Usando CUDA Primitivos de Impulso. DIFFERÊNCIA EQUAÇÃO MANIPULAÇÃO - FORMA EXPLÍCITA DA DIFERENÇA EQUAÇÃO. Por álgebra simples, você pode encontrar o seguinte. Agora, a forma explícita é a seguir Iniciando uma sequência de entrada dinput para alfa, exceto para dinput 0 1.Define um vetor d1overbetatothen igual a 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. Multiplique dinput elementwise por d1overbetatothen. Perform um inclusivescan para obter a seqüência do yn beta n. Divide a seqüência acima por 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. A abordagem acima pode ser recomendada para Linear Time-Varying LTV sistemas Para Linear Time-Invariant LTI sistemas, a abordagem FFT mencionados por Paul pode ser recomendado Eu estou fornecendo um exemplo dessa abordagem usando CUDA Thrust e cuFFT na minha resposta para FIR filtro em CUDA.