NVidia CUDA

Умножение матриц, серия 4: NVidia G80, CUDA, CuBLAS и RapidMind

GPGPU или зачем все эти упражнения

Все предыдущие и более ранние мои упражнения были сделаны в качестве «подхода к снаряду», нужна была baseline для более интересной задачи: вычислений общего назначения на видеокарте.

Эта тема в последние год-полтора (а особенно, в последние полгода) очень сильно нагрелась. В то же время, в варианте от NVidia hardware и софт общедоступны, покупаешь видеокарту и развлекаешься.

Приборы и материалы: NVidia CUDA и прочие

Настоящий общедоступный сдвиг произошел меньше месяца назад: 6 февраля 2006 г. вышла вторая версия NVidia CUDA Toolkit, она же первая публичная (и первая более-менее работающая), она же версия 0.8.

Эта версия доступна всем желающим без подписания NDA, следовательно результаты тестов можно открыто публиковать.

Тема исследования, как обычно, умножение матриц. Задача очень простая алгоритмически, но со своими особенностями. В силу простоты задачи, изучать особенности одно удовольствие.

Рассматривались три доступных умножителя матриц:

  1. SGEMM в составе библиотеки CUBLAS.
  2. Тестовый пример от NVidia, который очень подробно разобран в документации.
  3. Реализация SGEMM от RapidMind.

Pages

Subscribe to NVidia CUDA