Porque nós ficamos com as galinhas
05/10/2011 Deixe um comentário
Seminário pertencente à Série de Seminários de Programação para GPGPU da USP.
Descrição:
Material do Seminário:
Video:
http://www.youtube.com/p/5ADBE821B1DEE905?hl=pt_BR&fs=1
Parte 1:
Parte 2:
05/02/2011 1 Comentário
Primeira parte de uma série de seminários na USP sobre otimização de código e outras considerações de desempenho em CUDA e sistemas paralelos.
Conteúdo:
- Revisão da Arquitetura CUDA
- Avaliação de Desempenho
- Execução Assíncrona e Paralela
- Transferência de Dados CPU-GPU
- Kernels Paralelos
Material do Seminário:
Playlist da Apresentação:
http://www.youtube.com/p/885F67F7715F8F3F?hl=pt_BR&fs=1
Introdução:
Métricas de Desempenho:
04/05/2011 Deixe um comentário
O Centro Nacional de Supercomputação (CESUP) da UFRGS oferece de 2 a 26 de maio o curso à distância Computação Distribuída usando a Linguagem CHARM++.
São 20 horas-aula abordando a linguagem CHARM++, o processamento de alto desempenho e a programação paralela, entre outros conteúdos.
Os ministrantes são os professores Marcelo Portes de Albuquerque, do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas, e Luís Fernando de Oliveira, da Universidade do Estado do Rio de Janeiro.
O curso é oferecido em vídeo-aulas, acompanhadas de slides, listas de exercícios, chats com os professores e acesso ao cluster do CESUP para treinamento.
As inscrições podem ser feitas pelo site www.cesup.ufrgs.br. Maiores informações pelo telefone (51)3308.3350.
Charm++ é uma linguagem de programação paralela orientada a objeto baseada em C++.
Orientada a mensagem, ela fornece uma clara separação entre objetos sequenciais e paralelos.
Artigo sobre Charm++: CHARM++: a portable concurrent object oriented system based on C++
03/22/2011 2 Comentários
Título: Introdução à Computação de Alto Desempenho Utilizando GPU
Palestrante: Thársis T. P. Souza
Analista de Sistemas
Centro de Computação Eletrônica – CCE-USP
Biografia do palestrante:
Engenheiro de Computação – UNICAMP
Mestrando em Ciência da Computação – DCC-IME-USP
03/12/2011 1 Comentário
GPU Shark é uma ferramenta de monitoramento de GPUs baseadas em GeForce e Radeon. A principal vantagem desse utilitário é disponibilizar uma visão global de todas as GPUs disponíveis em um único painel, ao contrário, por exemplo, do GPU Caps Viewer.
GPU Shark
GPU Shark encontra-se disponível para download em:
http://www.ozone3d.net/gpushark/#download
03/12/2011 3 Comentários
GPU Caps Viewer é um utilitário de informações da unidade de processamento gráfico. Atualmente, a ferramenta tem suporte a OpenGL, OpenCL e CUDA.
GPU Caps Viewer
É importante notar que mesmo se você tiver múltiplas GPUs em seu sistema, apenas uma é considerada como dispositivo principal OpenGL ou Direct3D. Para OpenCL e CUDA, a ferramenta detalha o suporte da API para cada dispositivo compatível.
O download das últimas versões do GPU Caps Viewer pode ser feito em: http://www.ozone3d.net/gpu_caps_viewer/index.php#download
03/11/2011 1 Comentário
No dia 25 de fevereiro de 2011 foi realizado um seminário sobre processamento paralelo em GPU´s na arquitetura Fermi no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (USP).
Durante a apresentação, foram detalhadas as funcionalidades e diferenciais da arquitetura Fermi. Além disso, foi apresentado como a plataforma de desenvolvimento CUDA se beneficia dessa arquitetura de forma a apresentar ganhos de desempenho de 10X até 100X.
O palestrante foi Arnaldo Tavares, Gerente de Vendas Tesla para América Latina.
A apresentação encontra-se disponível em:
http://gpubrasil.files.wordpress.com/2011/03/palestra_-_usp.pptx
10/25/2010 Deixe um comentário
No período de 18 a 22 de setembro ocorreu na Universidade Federal de Goiás (UFG) o minicurso “Programação CUDA”. O minicurso, com carga horária de 10 horas, teve como objetivo possibilitar ao aluno ter conhecimentos gerais sobre programação paralela, e seu uso no contexto de placas aceleradoras usando programação CUDA. O curso ocorreu como parte das atividades do Conpeex (Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão) da UFG, e teve grande procura (102 inscritos), com participação média de cerca de sessenta pessoas, entre alunos da UFG, e de outras instituições, além de profissionais da área.
Ementa do curso:
Introdução à computação paralela e evolução das arquiteturas de computadores. Visão geral da arquitetura CUDA e sua linguagem de programação: gerenciamento de memória, código paralelo (kernel) e sua execução, coordenação de atividades entre CPU e GPU, recursos de desenvolvimento, memória compartilhada e sincronização. Visão geral de técnicas de otimização: a arquitetura CUDA, memória, configuração de execução, instruções. Aplicações usando CUDA e perspectivas futuras.
Sobre os instrutores:
Wellington S. Martins: concluiu o doutorado (PhD) em Ciência da Computação na University of East Anglia (Inglaterra). Obteve o título de Mestre em Sistemas de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Atualmente é professor no Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás. Suas áreas de interesse incluem: computação paralela e distribuída, análise e projeto de algoritmos, mineração de dados, e biologia computacional.
Divino César S. Lucas é estudante do último período de Ciência da Computação da PUC-GO. Faz pesquisa nas áreas de Programação Paralela, Bioinformática e Metaheurísticas. Competidor da maratona de programação ACM-ICPC.
O material utilizado nas aulas já está disponível no site do curso: http://inf.ufg.br/gpu
08/07/2010 3 Comentários
Olá pessoal, depois de um bom tempo sem postar nada aqui no nosso site, finalmente decidi divulgar o trabalho de algumas pessoas na área de simulações computacionais. O video abaixo foi feito pela Lagoa Technologies e simula diferentes fenômenos como colisões de material particulado, fluidos e tecido. É realmente impressionante a qualidade da simulação!!!
Acredito que eles tenham usado algum método de simulação por partículas como o SPH ou o DEM.
Acho que essa foi a simulação de terra mais real que eu já vi!!!
Nesse link também temos outras simulações da Lagoa Technologies.
Outras simulações interessantes que também utilizam o método de partículas podem ser vistas nesse vídeo (download).
Em breve eu pretendo postar um bom material sobre o método de partículas, mas primeiro tenho de organizar tudo. Até a próxima.
05/19/2010 Deixe um comentário
Vejam que idéia interessante:
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CUDA é um modelo de programação de paralelismo de dados que oferece várias abstrações-chave como thread blocks, hierarquia de memória e barreira de sincronização para escrever aplicações. Esse modelo tem sido provado eficiente para a programação de GPUs.
Esse paper de Stratton, Stone & Hwu (2008) descreve um framework chamado MCUDA, que permite que programas CUDA sejam executados eficientemente em multi-core CPUs de memória compartilhada.
Com esses resultados, eles mostram que CUDA pode ser um model de programação paralela eficiente não só para arquiteturas de GPUs.
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Clique aqui para ver o artigo.
Clique aqui para ver a página de download do MCUDA.
05/12/2010 9 Comentários
Roteiro para instalação do CUDA no Ubuntu 10.04 de 32 ou 64 bits.
por L. G. Turatti
1. Baixar o driver de video 195.36.24 para 32 ou 64 bits;
2. Remover os drivers nvidia instalados
sudo apt-get –purge remove nvidia-*
03/22/2010 Deixe um comentário
NVIDIA has released version 3.0 of the CUDA Toolkit, providing developers with tools to prepare for the upcoming Fermi-based GPUs. Highlights of this release include:
The toolkit, drivers, tools and documentation are available from http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_0_downloads.html.
Fonte: http://gpgpu.org/
03/13/2010 Deixe um comentário
Bringing GPU Power to Engineering Computations
MATLAB from MathWorks is a high-level language and interactive environment that enables developers to perform computationally intensive tasks faster than with traditional programming languages. Now there’s a new tool called “AccelerEyes Jacket” that provides a way for MATLAB users to easily tap into the power of CUDA GPUs for advanced computations. Tech editor Peter Varhol of Desktop Engineering writes that the AccelerEyes product “acts as kind of a traffic cop for executing code‚ diverting code to run on the GPU when appropriate.”
Read the full story: http://www.deskeng.com/articles/aaawfj.htm
PGI CUDA Fortran Webinar
PGI Fortran from the Portland Group features GPU acceleration. A live webinar will be presented by PGI to provide an intro to the product and its GPU acceleration capabilities. The webinar will take place on Wednesday‚ March 24‚ at 9:00 a.m. Pacific time.
Register now: https://www2.gotomeeting.com/register/929210147
03/01/2010 1 Comentário
CENAPADs ..o que é?
Uma rede de centros de computação de alto desempenho, geograficamente distribuídos, instituída pelo Ministério da Ciência e Tecnologia (MCT). São oito (8) unidades, denominadas “Centros Nacionais de Processamento de Alto Desempenho” (CENAPADs), operadas respectivamente pela UFRGS, UFMG, UFC, UNICAMP, UFRJ, UFPE, INPE e LNCC. Este último coordena o sistema por delegação do MCT.
Maiores detalhes:
Centros Nacionais de PAD
http://www.lncc.br/sinapad/cenapads.php
Apresentação do Antônio Tadeu Azevedo Gomes(Secretario Executivo) falando da estrutura do SINAPAD no curso de Verão : CUDA – LNCC 2010.
Recursos
http://www.lncc.br/sinapad/recursos.php
UFRGS: Cluster SUN (448 CPU Cores + 1920 GPU Cores)
02/03/2010 Deixe um comentário
Artigo escrito pelo nosso colega de trabalho Luiz Gustavo Turatti onde é feita uma avaliação do estado atual dos drivers OpenCL tanto da AMD quanto da NVIDIA.
Neste trabalho diversos programas em OpenCL foram executados em diferentes modelos de placas gráficas da AMD e da NVIDIA e o desempenho avaliado.
Link para o artigo: “GPU Computing – GeForce and Radeon OpenCL Test“.
Demonstração do OpenCL com 1,000,000 partículas
01/14/2010 Deixe um comentário
Artigo publicado na “Viva o Linux” por Alessandro de Oliveira Faria (A.K.A CABELO) sobre a tecnologia CUDA da NVidia.
Nesse artigo ele faz uma introdução sobre a tecnologia CUDA e o seu potencial em acelerar cálculos computacionais através da paralelização. Na segunda parte do artigo, é apresentado um tutorial de instalação do CUDA e como compilar e executar os exemplos que acompanham o SDK.
Link para o artigo: “CUDA: Programe a sua NVIDIA“.
11/11/2009 Deixe um comentário
PROBLEMA: erro ao compilar o SDK no UBUNTU 9.10 por causa da versão do gcc
SOLUÇÃO:
1) sudo apt-get install libc6-dev-i386
2) sudo apt-get install build-essential libglut3-dev gcc-4.3 g++-4.3 -y
3) sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.3 60 –slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.3
Mude o link para que o compilador default do sistema seja o gcc-4.3:
sudo rm -d /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.3 /usr/bin/gcc
Se precisar voltar para o gcc-4.4, basta trocar 4.3 por 4.4 no comando acima.
11/04/2009 Deixe um comentário
Ótimo vídeo mostrando as principais ferramentas da tecnologia GPGPU. Trata-se da palestra de abertura da GPU Technology Conference, que aconteceu em San Jose de 30 de setembro a 2 de outubro deste ano.
Download: http://www.nvidia.com/content/GTC/videos/GTC09-1412.flv
Palestrante: Will Ramey, gerente de produto da NVidia.
Conteúdo postado por Luís Ramirez na lista GPUBrasil.
10/20/2009 Deixe um comentário
A linguagem MUDA facilita a utilização da unidade de processamento vetorial normalmente dedicada a multimedia nas CPUs para cálculos vetoriais de uso-geral.
10/20/2009 Deixe um comentário
O modelo Radeon 5870, tôpo-de-linha da nova série 5800 de GPUs da ATI tem impressionantes 2,72 TERAFLOPS em precisão simples, e 544 GIGAFLOPS em precisão dupla. E consome apenas 27 W em repouso e 188 W em plena-carga. É programável em OpenCL, a nova linguagem para computação em plataformas heterogêneas, baseada no padrão C99, criada com o apoio das grandes empresas de hardware e software.
