CUDA Fortran для инженеров и научных работников. Рекомендации по эффективному программированию на языке CUDA Fortran (4000,00 руб.)

Стр.5

Стр.7

Стр.8

Стр.9

Стр.10

УДК 004.3’144:004.383.5CUDA ББК 32.973.26-04 Р60 Р60 Рутш, Грегори. CUDA Fortran для инженеров и научных работников. Рекомендации по эффективному программированию на языке CUDA Fortran / Г. Рутш, М. Фатика ; пер. с англ. А. А. Слинкина. — 2-е изд., эл. — 1 файл pdf : 365 с. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — Систем. требования: Adobe Reader XI либо Adobe Digital Editions 4.5 ; экран 10". — Текст : электронный. ISBN 978-5-89818-540-4 Fortran — один из важнейших языков программирования для высокопроизводительных вычислений, для которого было разработано множество популярных пакетов программ для решения вычислительных задач. Корпорация NVIDIA совместно с The Portland Group (PGI) разработали набор расширений к языку Fortran, которые позволяют использовать технологию CUDA на графических картах NVIDIA для ускорения вычислений. Книга демонстрирует всю мощь и гибкость этого расширенного языка для создания высокопроизводительных вычислений. Не требуя никаких предварительных познаний в области параллельного программирования авторы скрупулезно шаг за шагом раскрывают основы создания высокопроизводительных параллельных приложений, попутно поясняя важные архитектурные детали современного графического процессора — ускорителя вычислений. Издание предназначено для инженеров, научных работников, программистов, в также будет полезно студентам вузов соответствующих специальностей. УДК 004.3’144:004.383.5CUDA ББК 32.973.26-04 Электронное издание на основе печатного издания: CUDA Fortran для инженеров и научных работников. Рекомендации по эффективному программированию на языке CUDA Fortran / Г. Рутш, М. Фатика ; пер. с англ. А. А. Слинкина. — Москва : ДМК Пресс, 2014. — 364 c. — ISBN 978-5-97060-065-8. — Текст : непосредственный. Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения владельцев авторских прав. Материал, изложенный в данной книге, многократно проверен. Но поскольку вероятность технических ошибок все равно существует, издательство не может гарантировать абсолютную точность и правильность приводимых сведений. В связи с этим издательство не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги. В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации. ISBN 978-5-89818-540-4 © 2014 Gregory Ruetsch/NVIDIA Corporation and Massimiliano Fatica/NVIDIA Corporation. Published by Elsevier Inc. All rights reserved. © Оформление, перевод на русский язык, издание, ДМК Пресс, 2014

Стр.5

ОГЛАВЛЕНИЕ Благодарности ................................................. 10 Предисловие ................................................... 11 ЧАСТЬ I Программирование на CUDA Fortran .................... 13 Глава 1. Введение ............................................. 14 1.1. Краткая история вычислений на GPU ................................ 14 1.2. Параллельные вычисления ............................................... 16 1.3. Основные идеи ................................................................. 17 1.3.1. Первая программа на CUDA Fortran .......................................18 1.3.2. Обобщение на большие массивы ..........................................22 1.3.3. Многомерные массивы .........................................................25 1.4. Определение возможностей и ограничений оборудования с поддержкой CUDA .................................... 27 1.5. Обработка ошибок ............................................................ 38 1.6. Компиляция программы на CUDA Fortran .......................... 39 1.6.1. Раздельная компиляция ........................................................43 Глава 2. Измерение производительности и метрики производительности ............................ 48 2.1. Измерение времени выполнения ядра .............................. 48 2.1.1. Синхронизация хоста и устройства и таймеры CPU ...............49 2.1.2. Хронометраж с помощью событий CUDA ...............................50 2.1.3. Командный профилировщик .................................................51 2.1.4. Профилировщик nvprof .........................................................53 2.2. Ядра, производительность которых, ограничена вычислениями, пропускной способностью памяти и задержкой ....................................................................... 54 2.3. Пропускная способность памяти ....................................... 58 2.3.1. Теоретически максимальная пропускная способность ..........58 2.3.2. Эффективная пропускная способность .................................60

Стр.7

Оглавление 7 Глава 3. Оптимизация........................................ 63 3.1. Передача данных между хостом и устройством ................. 63 3.1.1. Зафиксированная область памяти ........................................64 3.1.2. Объединение мелких операций передачи в один пакет .........69 3.1.3. Асинхронная передача данных (дополнительная тема)..........72 3.2. Память устройства ............................................................ 83 3.2.1. Объявление данных в коде, выполняемом на устройстве ......85 3.2.2. Объединенный доступ к глобальной памяти ..........................85 3.2.3. Текстурная память .................................................................99 3.2.4. Локальная память................................................................105 3.2.5. Константная память ............................................................108 3.3. Внутрикристалльная память ............................................ 112 3.3.1. L1-кэш.................................................................................112 3.3.2. Регистры .............................................................................113 3.3.3. Разделяемая память ...........................................................115 3.4. Пример оптимизации работы с памятью: транспонирование матрицы ............................................ 122 3.4.1. Недогрузка разделов (дополнительная тема) ......................128 3.5. Конфигурация выполнения ............................................. 133 3.5.1. Параллелизм на уровне потоков ..........................................133 3.5.2. Параллелизм на уровне команд...........................................137 3.6. Оптимизация команд ...................................................... 140 3.6.1. Встроенные функции устройства ........................................141 3.6.2. Флаги компилятора .............................................................142 3.6.3. Расходящиеся варпы ..........................................................143 3.7. Директивы генерации ядра из цикла ............................... 144 3.7.1. Редукция в CUF-ядрах .........................................................147 3.7.2. Потоки CUDA в CUF-ядрах ...................................................147 3.7.3. Параллелизм на уровне команд в CUF-ядрах .......................148 Глава 4. Программирование компьютера с несколькими GPU ......................................... 150 4.1. Средства CUDA для работы с несколькими GPU .............. 150 4.1.1. Связь между равноправными устройствами ........................152 4.1.2. Прямая передача данных между равноправными устройствами ......................................................................157 4.1.3. Транспонирование матрицы с применением равноправного доступа .......................................................168 4.2. Программирование нескольких GPU с применением библиотеки MPI ................................................................ 177 4.2.1. Сопоставление устройств рангам MPI .................................179 4.2.2. Транспонирование матрицы с применением MPI ................186 4.2.3. Транспонирование матрицы с применением MPI, поддерживающей GPU ........................................................188

Стр.8

8 Оглавление ЧАСТЬ II Примеры задач .............................................. 191 Глава 5. Метод Монте-Карло ............................ 192 5.1. Библиотека CURAND ....................................................... 193 5.2. Вычисление π с помощью CUF-ядер ................................ 198 5.2.1. Стандарт IEEE-754 (дополнительная тема) ..........................202 5.3. Вычисление π с помощью ядер редукции ........................ 205 5.3.1. Редукция с атомарными блокировками (дополнительная тема) .......................................................211 5.4. Точность суммирования .................................................. 213 5.5. Опционное ценообразование.......................................... 220 Глава 6. Метод конечных разностей ................... 229 6.1. Девятиточечный шаблон конечно-разностной схемы для вычисления первой производной .............................. 229 6.1.1. Повторное использование данных и разделяемая память ................................................................................231 6.1.2. Ядро производной по x ........................................................232 6.1.3. Производные по y и z ...........................................................237 6.1.4. Неравномерные сетки .........................................................242 6.2. Двумерное уравнение Лапласа ....................................... 246 Глава 7. Приложения быстрого преобразования Фурье ........................................................... 254 7.1. Библиотека CUFFT .......................................................... 254 7.2. Спектральное дифференцирование ................................ 263 7.3. Свертка ........................................................................... 267 7.4. Решение уравнения Пуассона ......................................... 276 ЧАСТЬ III Приложение .................................................. 283 Приложение А. Технические характеристики Tesla ............................................................. 284 Приложение B. Управление системой и окружением ................................................ 287 B.1. Переменные окружения .................................................. 287 B.1.1. Общие переменные окружения ...........................................287 B.1.2. Командный профилировщик ...............................................288 B.1.3. JIT-компиляция ...................................................................288

Стр.9

Оглавление 9 B.2. Интерфейс управления системой nvidia-smi ................... 289 B.2.1. Включение и выключение режима ECC................................290 B.2.2. Режим вычислений .............................................................292 B.2.3. Инерционный режим ...........................................................293 Приложение C. Вызов CUDA C из CUDA Fortran ..... 295 C.1. Вызовы библиотеки, написанной на CUDA C ................... 295 C.2. Вызов написанной пользователем функции на CUDA C ... 298 Приложение D. Исходный код ........................... 300 D.1. Текстурная память .......................................................... 300 D.2. Транспонирование матрицы ........................................... 304 D.3. Параллелизм на уровне потоков и команд ...................... 311 D.4. Программирование с использованием нескольких GPU ....315 D.4.1. Транспонирование с применением равноправного доступа к памяти .................................................................316 D.4.2. Транспонирование с применением библиотеки MPI для передачи данных между хостами ..................................322 D.4.3. Транспонирование с применением библиотеки MPI для передачи данных между устройствами .........................327 D.5. Программирование метода конечных разностей ............ 332 D.6. Решение уравнения Пуассона спектральным методом ... 352 Литература.................................................... 357 Предметный указатель .................................... 359

Стр.10