Comment faire pour qu'un programme concurrent déjà écrit soit exécuté sur un tableau de GPU?

Question

J'ai un réseau de neurones écrit en Erlang et je viens d'acheter une carte GeForce GTX 260 avec un processeur graphique à 240 cœurs. Est-il trivial d’utiliser CUDA comme colle pour l'exécuter sur la carte graphique?

Answer 1

Non, l’utilisation de CUDA n’est pas une mince affaire.

Le modèle de programmation CUDA utilise essentiellement le C (avec quelques ajouts), mais vous devez vous assurer que vos algorithmes respectent les directives CUDA afin de tirer le meilleur parti des fonctionnalités du GPGPU. (voir Guide de programmation de NVidia CUDA )

Par exemple, pour obtenir les meilleures performances de mémoire (environ 70 Gbps), vous devez accéder à la mémoire en mode continu avec coalescence. De plus, les branches coûtent très cher sur les GPU, vous devez donc éviter autant que possible les conditionnelles. Consultez le guide et les exemples fournis avec le SDK, ils constitueront un excellent point de départ

Answer 2

J'aimerais pouvoir vous dire comment faire cela avec Erlang ... ;-), mais au moins, Satnam Singh chez MS Research a fait un travail très intéressant avec Haskell (Lava) et F #. Peut-être que cet article peut vous donner une idée de la manière dont cela pourrait être réalisé:

http://research.microsoft.com/en-us/people/ satnams /