GPUプログラミング入門[終了]

https://stackoverflow.com/questions/219928

03-07-2019
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質問

誰もがデスクトップ上にこの巨大な超並列スーパーコンピューターをグラフィックカードGPUの形で持っています。

「こんにちは世界」とはGPUコミュニティと同等ですか？
主要なGPUベンダー向けにGPUのプログラミングを開始するには、どうすればいいですか、どこに行きますか？

-アダム

解決

NVidiaのCUDAをご覧ください。IMOはGPUプログラミングを行うのに最も簡単なプラットフォームです。読むべきクールな資料がたくさんあります。 http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html

Hello worldは、GPUを使用してあらゆる種類の計算を行うことです。

役立つこと。

他のヒント

プログラム可能な頂点を取得し、実行を許可するピクセルシェーダー GPUで直接コードのするバッファを操作する描画されます。これらの言語（つまり OpenGLのGLシェーダーラングアンドハイレベルシェーダーラングとDirectXの同等物）、Cスタイルの構文であり、実際に使いやすい。 HLSLのいくつかの例 XNAゲームのこちらにあります。スタジオとDirectX。私は持っていませんまともなGLSL参照ですが、私は周りにたくさんあることを確認してください。これらシェーダー言語は計り知れないへの電力量頂点ごとに描画されるものを操作するまたは直接ピクセル単位でグラフィックスカードで、物を作る影、照明、花のような実装は本当に簡単です。
次に頭に浮かぶのは、 openCL で新しいコードをコーディングします汎用GPUのライン。私はこれの使い方はわかりませんが、私の理解は、openCLが与えることですあなたができることの始まり両方のプロセッサにアクセスしますグラフィックカードと通常のCPU。これはまだ主流の技術ではなく、Appleが推進しているようです。
CUDA はホットなトピックのようです。 CUDAは、nVidiaのGPUパワーへのアクセス方法です。こちらにはいくつかの紹介

他の人はあなたの2番目の質問に答えたと思います。 1つ目は、「Hello World」 CUDAの標準セットはないと思いますが、個人的には、並列加算器（つまり、N個の整数を合計するプログラム）をお勧めします。

「削減」を見た場合NVIDIA SDKの例では、表面的に単純なタスクを拡張して、結合読み取り、メモリバンクの競合、ループの展開など、CUDAのさまざまな考慮事項を示すことができます。

詳細については、このプレゼンテーションを参照してください：

http://www.gpgpu.org/sc2007/SC07_CUDA_5_Optimization_Harris.pdf

ATI Stream Computing SDK をご覧ください。これは、スタンフォードで開発された BrookGPU に基づいています。

将来、すべてのGPU作業は OpenCL を使用して標準化されます。アップルが後援するイニシアチブで、グラフィックスカードベンダーに中立です。

CUDAは、優れたフレームワークです。 CでGPGPUカーネルを記述できます。コンパイラは、コードからGPUマイクロコードを生成し、CPUで実行されるすべてを通常のコンパイラに送信します。ただし、NVIDIAのみであり、8シリーズ以上のカードでのみ動作します。 CUDAゾーンをチェックして、何ができるかを確認できます。 CUDA SDK には素晴らしいデモがいくつかあります。 SDKに付属のドキュメントは、実際にコードを記述するための非常に良い出発点です。始めるのに最適な行列乗算カーネルの作成手順を説明します。

OpenCL は、コードをプログラミングできるクロスプラットフォームライブラリを作成するための取り組みです。その他、GPU。実行するGPUを知らなくてもコードを記述できるため、いくつかのタイプのGPUを特にターゲットにせずにGPUのパワーの一部を簡単に使用できます。ネイティブのGPUコードほど性能が高いとは思いません（またはGPUメーカーが許可するほどネイティブではありません）が、一部のアプリケーションではトレードオフに値するものです。

まだ比較的初期の段階（この回答の時点では1.1）ですが、業界である程度の支持を得ています。たとえば、OS X 10.5以降でネイティブにサポートされています。

CUDAやOpenCLを使用せずにGPUプログラミングを開始する別の簡単な方法は、 OpenACC 。

OpenACCはOpenMPのように動作し、コンパイラディレクティブ（ #pragma acc kernels など）を使用してGPUに作業を送信します。たとえば、大きなループがある場合（大きなループのみが実際にメリットがあります）：

int i;
float a = 2.0;
float b[10000];
#pragma acc kernels
for (i = 0; i < 10000; ++i) b[i] = 1.0f;
#pragma acc kernels
for (i = 0; i < 10000; ++i) {
  b[i] = b[i] * a;
}

編集：残念ながら、NVIDIA GPUカード用のOpenACCを現在サポートしているのはPGIコンパイラのみです。

GPU ++ および libSh

LibShリンクには、プログラミング言語をグラフィックスプリミティブ（および明らかに、プリミティブ自体）にバインドする方法についての適切な説明があり、GPU ++ではコードサンプルと共にそのすべてについて説明しています。

MATLABを使用する場合、GPUを使用してテクニカルコンピューティング（マトリックス計算と重い計算/数値計算）を使用するのは非常に簡単になります。ゲーム以外でGPUカードを使用する場合に便利です。以下のリンクをご覧ください：

http://www.mathworks.com/discovery/matlab-gpu.html

このトピックと並列プログラミングにも興味があります。そして、次のリンクを見つけました。Udacity.comをご覧ください！

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