A sparse octree gravitational N-body code that runs entirely on the GPU processor

We present parallel algorithms for constructing and traversing sparse octrees on graphics processing units (GPUs). The algorithms are based on parallel-scan and sort methods. To test the performance and feasibility, we implemented them in CUDA in the form of a gravitational tree-code which completely runs on the GPU.(The code is publicly available at: http://castle.strw.leidenuniv.nl/software.html) The tree construction and traverse algorithms are portable to many-core devices which have support for CUDA or OpenCL programming languages. The gravitational tree-code outperforms tuned CPU code during the tree-construction and shows a performance improvement of more than a factor 20 overall, resulting in a processing rate of more than 2.8 million particles per second.Comment: Accepted version. Published in Journal of Computational Physics. 35 pages, 12 figures, single colum

On Longest Repeat Queries Using GPU

Repeat finding in strings has important applications in subfields such as computational biology. The challenge of finding the longest repeats covering particular string positions was recently proposed and solved by \.{I}leri et al., using a total of the optimal $O(n)$ time and space, where $n$ is the string size. However, their solution can only find the \emph{leftmost} longest repeat for each of the $n$ string position. It is also not known how to parallelize their solution. In this paper, we propose a new solution for longest repeat finding, which although is theoretically suboptimal in time but is conceptually simpler and works faster and uses less memory space in practice than the optimal solution. Further, our solution can find \emph{all} longest repeats of every string position, while still maintaining a faster processing speed and less memory space usage. Moreover, our solution is \emph{parallelizable} in the shared memory architecture (SMA), enabling it to take advantage of the modern multi-processor computing platforms such as the general-purpose graphics processing units (GPU). We have implemented both the sequential and parallel versions of our solution. Experiments with both biological and non-biological data show that our sequential and parallel solutions are faster than the optimal solution by a factor of 2--3.5 and 6--14, respectively, and use less memory space.Comment: 14 page

Platform Dependent Verification: On Engineering Verification Tools for 21st Century

The paper overviews recent developments in platform-dependent explicit-state LTL model checking.Comment: In Proceedings PDMC 2011, arXiv:1111.006

OpenCL Actors - Adding Data Parallelism to Actor-based Programming with CAF

The actor model of computation has been designed for a seamless support of concurrency and distribution. However, it remains unspecific about data parallel program flows, while available processing power of modern many core hardware such as graphics processing units (GPUs) or coprocessors increases the relevance of data parallelism for general-purpose computation. In this work, we introduce OpenCL-enabled actors to the C++ Actor Framework (CAF). This offers a high level interface for accessing any OpenCL device without leaving the actor paradigm. The new type of actor is integrated into the runtime environment of CAF and gives rise to transparent message passing in distributed systems on heterogeneous hardware. Following the actor logic in CAF, OpenCL kernels can be composed while encapsulated in C++ actors, hence operate in a multi-stage fashion on data resident at the GPU. Developers are thus enabled to build complex data parallel programs from primitives without leaving the actor paradigm, nor sacrificing performance. Our evaluations on commodity GPUs, an Nvidia TESLA, and an Intel PHI reveal the expected linear scaling behavior when offloading larger workloads. For sub-second duties, the efficiency of offloading was found to largely differ between devices. Moreover, our findings indicate a negligible overhead over programming with the native OpenCL API.Comment: 28 page

Parallel Mesh Processing

Die aktuelle Forschung im Bereich der Computergrafik versucht den zunehmenden Ansprüchen der Anwender gerecht zu werden und erzeugt immer realistischer wirkende Bilder. Dementsprechend werden die Szenen und Verfahren, die zur Darstellung der Bilder genutzt werden, immer komplexer. So eine Entwicklung ist unweigerlich mit der Steigerung der erforderlichen Rechenleistung verbunden, da die Modelle, aus denen eine Szene besteht, aus Milliarden von Polygonen bestehen können und in Echtzeit dargestellt werden müssen. Die realistische Bilddarstellung ruht auf drei Säulen: Modelle, Materialien und Beleuchtung. Heutzutage gibt es einige Verfahren für effiziente und realistische Approximation der globalen Beleuchtung. Genauso existieren Algorithmen zur Erstellung von realistischen Materialien. Es gibt zwar auch Verfahren für das Rendering von Modellen in Echtzeit, diese funktionieren aber meist nur für Szenen mittlerer Komplexität und scheitern bei sehr komplexen Szenen. Die Modelle bilden die Grundlage einer Szene; deren Optimierung hat unmittelbare Auswirkungen auf die Effizienz der Verfahren zur Materialdarstellung und Beleuchtung, so dass erst eine optimierte Modellrepräsentation eine Echtzeitdarstellung ermöglicht. Viele der in der Computergrafik verwendeten Modelle werden mit Hilfe der Dreiecksnetze repräsentiert. Das darin enthaltende Datenvolumen ist enorm, um letztlich den Detailreichtum der jeweiligen Objekte darstellen bzw. den wachsenden Realitätsanspruch bewältigen zu können. Das Rendern von komplexen, aus Millionen von Dreiecken bestehenden Modellen stellt selbst für moderne Grafikkarten eine große Herausforderung dar. Daher ist es insbesondere für die Echtzeitsimulationen notwendig, effiziente Algorithmen zu entwickeln. Solche Algorithmen sollten einerseits Visibility Culling1, Level-of-Detail, (LOD), Out-of-Core Speicherverwaltung und Kompression unterstützen. Anderseits sollte diese Optimierung sehr effizient arbeiten, um das Rendering nicht noch zusätzlich zu behindern. Dies erfordert die Entwicklung paralleler Verfahren, die in der Lage sind, die enorme Datenflut effizient zu verarbeiten. Der Kernbeitrag dieser Arbeit sind neuartige Algorithmen und Datenstrukturen, die speziell für eine effiziente parallele Datenverarbeitung entwickelt wurden und in der Lage sind sehr komplexe Modelle und Szenen in Echtzeit darzustellen, sowie zu modellieren. Diese Algorithmen arbeiten in zwei Phasen: Zunächst wird in einer Offline-Phase die Datenstruktur erzeugt und für parallele Verarbeitung optimiert. Die optimierte Datenstruktur wird dann in der zweiten Phase für das Echtzeitrendering verwendet. Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist ein Algorithmus, welcher in der Lage ist, einen sehr realistisch wirkenden Planeten prozedural zu generieren und in Echtzeit zu rendern