手ぎつねメモ

錦糸町のネットエージェントさんのセミナールームで開催された、
関東GPGPU勉強会に行ってきました。
ATND
togetter

低レイヤの話！非常に楽しかったです！

加藤公一さん(@hamukazu)
　「GPGPU、この3年でどう変わったか」
　資料はこちら
・GPUの進化によってアルゴリズムが変わってくる
　例）k近傍探索をn-bodyで解く
　関連のネタ
・開発環境が劇的に変化
　コンパイラにバグ！
　今は非常に優秀

山田さん（@telmin_orca）
　「GPGPU DE いろんな問題を解いてみたりした」
　資料は公開され次第アップします。
　openCLをやっている人　
・Heterogineousが重要
・巡回セールスマン問題を解いてみた
　必ずアントコロニーで解く発表があるらしい
　モナリザを都市に見立てて高速に解く。
　単純化し、GPUで並列処理をするために、問題を分割する（画面を区切る）
　AMDは遅い、CPU:ｎVIDIA:AMDで2:1:3くらいか
　個人的には、CPUと比較して以外とGPUは性能が上がりません、と思いました。
・Aobenchを走らせてみた
　AMD,ｎVIDIAとも早い。が、分析してみるとAMDはデータ転送とカーネルの起動が遅い？

@iitakuさん
「LLVM meets GPU」
　資料はこちら
　low level VM
　去年あたりからLLVMの実装がGPU向けに入っている
　これを使っていろいろやってみた
　boost::pythonなんてあるのか

@ponkotuyさん
「GPGPUと流体計算」
　資料はこちら
　GTX680、メモリが削減されている。GK110はこれが改善されている
　1.5TFlops
　流体計算ではシミュレーション領域を矩形に区切る。並列化は簡単。
　
@w_o さん
　「SASSの読み方」
　資料はこちら
　アセンブラ出せるの、知りませんでした。

@fjnli　さん
　「NVIDIA GPUのメモリモデルと仲良くなる」
　キャッシュやメモリ階層の話
　Shared Memory、Texture Memory、いろんなメモリ
　Occupancy、スレッドの同時実行性能。Compute Profilerを使うと良い。レイテンシは隠ぺいしやすい。
　Hot Clockはフェルミの後からなくなった。

@foota さん
　TopCoder/NVIDIA主催CUDAプログラミングコンテスト参加記
　CPUとGPUのどちらに処理をやらせるかの切り分けも大事なようです

以下、LT
岡本さん
関西GPGPU勉強会について

おみやげいただきました。

また機会があれば、参加したいです。