Подходы к формализации проектирования приложений в технологии GPGPU

Обґрунтовано необхідність створення формалізованих методів проектування алгоритмів, їх програмних реалізацій та дослідження тонкої інформаційної структури програм для систем з масовим паралелізмом, які містять відеоадаптери. Запропоновано та обґрунтовано застосування чотирьох підходів до формалізації проектування застосувань у технології GPGPU: алгеброалгоритмічного, з використанням кольорових мереж Петрі, з використанням об’єктно-орієнтованих шаблонів програмування та з використанням поширених методів функціонального програмування. Проаналізовано переваги застосування модифікованої системи алгоритмічних алгебр Глушкова (САА-М) та алгебри реального часу (RTPA) до розробки GPGPU-застосувань. Розроблено модифікації поширених шаблонів об’єктно-орієнтованого програмування, що враховують специфіку роботи відеоадаптера. Запропоновано декларативний спосіб визначення GPU-обчислення з використанням шаблону MapReduce та функціональних мов програмування. Надано рекомендації щодо практичного використання цих підходів.We justify the necessity of providing formalized methods for designing GPGPU algorithms, implementing them in software, and studying the fine structure of programs for massively parallel systems that contain video cards. Four approaches for designing applications for GPGPU technology were considered: the algebra-algorithmic; using colored Petri nets; using object-oriented programming patterns; and using functional programming methods. We analyze the advantages of Glushkov’s modified system of algorithmic algebras (SAA-M) and the real time process algebra (RTPA) in GPGPU-application developing process. Modifications of common object-oriented patterns were developed taking into account GPU features. Another approach is a declarative way of building GPU-computations based on MapReduce pattern and functional programming languages. Recommendations were given for practical use of these approaches.Обоснована необходимость создания формализованных методов проектирования алгоритмов, их программных реализаций и исследования тонкой информационной структуры программ для систем с массовым параллелизмом, которые содержат видеоадаптеры. Предложено и обосновано использование четырех подходов к формализации проектирования приложений технологии GPGPU: алгеброалгоритмического; с использованием цветных сетей Петри; с использованием объектно-ориентированных шаблонов программирования; с использованием, распространенных методов функционального программирования. Проведен анализ преимуществ использования модифицированной системы алгоритмических алгебр Глушкова (САА-М) и алгебры реального времени (RTPA) в разработке GPGPU-приложений. Разработано модификации распространенных шаблонов объектно-ориентированного программирования с учетом особенностей роботы видеоадаптера. Предложен декларативный способ построения GPU-вычисления на основе шаблона MapReduce и функциональных языков программирования. Дана рекомендация относительно практического использования указанных подходов

Формирование общих параллельных схем алгоритма Флойда-Уоршала

Виконано формалізацію алгоритму Флойда-Уоршала з використанням математичного апарату модифікованих систем алгоритмічних алгебр. Покроково створено низку схем, розглянуто їх особливості і можливі проблеми експериментальної реалізації. Створено узагальнену паралельну регулярну схему алгоритму, що враховує особливості як систем зі спільною пам’яттю, так і з розподіленою.Floyd-Warshall’s algorithm is formalized using the mathematical tool of modified algorithmic algebras systems. A set of schemes is created step-by-step, and their features and possible problems in using them are considered along with a generalized parallel regular algorithm scheme which takes into account the peculiarities of systems with shared and distributed memory.Выполнена формализация алгоритма Флойда-Уоршалла с использованием математического аппарата модифицированных систем алгоритмических алгебр. Создан пошагово набор схем, рассмотрены их особенности и возможные проблемы экспериментальной реализации; а также обобщенная параллельная регулярная схема алгоритма, которая учитывает особенности как систем с разделяемой памятью, так и с распределенной

Новітні архітектури відеоадаптерів.Технологія GPGPU. Частина 1

A comparative analysis of new videoadapters architectures (Tesla, Fermi and Kepler) and develop-ment tools for NVidia CUDA applications creation has been performed. The basic methods of global memory usage are described. The methods on the flows forming to the abovementioned hardware and software platforms have been considered. Tabl.: 3. Fig.: 3. Refs: 10 titles.Проведен сравнительный анализ современных архитектур виеоадаптеров Tesla, Fermi та Kepler и инструментальных средств создания приложений NVidia CUDA. Определены основные методы работы с глобальной памятью. Рассмотрены методы формирования потоков для этих про-грамно-аппаратных платформ. Табл.: 3. Іл.: 3. Бібліогр.: 10 найм.Проведено порівняльний аналіз новітніх архітектур відеоадаптерів Tesla, Fermi та Kepler і інструментальних засобів створення застосувань NVidia CUDA. Визначено основні методи роботи з глобальною пам’яттю. Розглянуто методи формування потоків для цих програмно-апаратних платформ

Новітні архітектури відеоадаптерів. Технологія GPGPU. Частина 2

General principles of a shared and distributed memory are described in detail for NVidia CUDA technology. Basic patterns of the thread interaction and globals synchronization problems are analyzed. A comparative analysis of the main GPGPU technologies — Nvidia CUDA, OpenCL, Direct Compute — has been provided. Tabl.: 3. Fig.: 3. Refs: 9 titles.Подробно рассмотрены основные принципы работы с обтей и распределенной памятью в технологии NVidia CUDA. Описаны шаблоны взаимодействия потоков и проблемы глобальной синхнронизации. Проведен сравнительный анализ основных технологий, используемых в подходе GPGPU — Nvidia CUDA, OpenCL, Direct Compute. Табл.: 3. Іл.: 3. Бібліогр.: 9 найм.Детально розглянуто основні принципи роботи зі спільною та розподіленою пам’яттю в технології NVidia CUDA. Описано шаблони взаємодії потоків і проблеми глобальної синхронізації. Проведено порівняльний аналіз основних технологій, що використовуються в підході GPGPU — Nvidia CUDA, OpenCL, Direct Compute

Формування узагальнених паралельних схем алгоритму Флойда-Уоршала

Floyd-Warshall’s algorithm is formalized using the mathematical tool of modified algorithmic algebras systems. A set of schemes is created step-by-step, and their features and possible problems in using them are considered along with a generalized parallel regular algorithm scheme which takes into account the peculiarities of systems with shared and distributed memory.Выполнена формализация алгоритма Флойда-Уоршалла с использованием математического аппарата модифицированных систем алгоритмических алгебр. Создан пошагово набор схем, рассмотрены их особенности и возможные проблемы экспериментальной реализации; а также обобщенная паралельная регулярная схема алгоритма, которая учитывает особенности как систем с разделяемой памятью, так и с распределенной.Виконано формалізацію алгоритму Флойда-Уоршала з використанням математичного апарату модифікованих систем алгоритмічних алгебр. Покроково створено низку схем, розглянуто їх особливості і можливі проблеми експериментальної реалізації. Створено узагальнену паралельну регулярну схему алгоритму, що враховує особливості як систем зі спільною пам’яттю, так із розподіленою

Підходи до формалізації проектування застосувань в технології GPGPU

We justify the necessity of providing formalized methods for designing GPGPU algorithms, implementing them in software, and studying the fine structure of programs for massively parallel systems that contain video cards. Four approaches for designing applications for GPGPU technology were considered: the algebra-algorithmic; using colored Petri nets; using object-oriented programming patterns; and using functional programming methods. We analyze the advantages of Glushkov’s modified system of algorithmic algebras (SAA-M) and the real time process algebra (RTPA) in GPGPU-application developing process. Modifications of common object-oriented patterns were developed taking into account GPU features. Another approach is a declarative way of building GPU-computations based on MapReduce pattern and functional programming languages. Recommendations were given for practical use of these approaches.Обоснована необходимость создания формализованных методов проектирования алгоритмов, их программных реализаций и исследования тонкой информационной структуры программ для систем с массовым параллелизмом, которые содержат видеоадаптеры. Предложено и обосновано использование четырех подходов к формализации проектирования приложений технологии GPGPU: алгеброалгоритмического; с использованием цветных сетей Петри; с использованием объектно-ориентированных шаблонов программирования; с использованием, распространенных методов функционального программирования. Проведен анализ преимуществ использования модифицированной системы алгоритмических алгебр Глушкова (САА-М) и алгебры реального времени (RTPA) в разработке GPGPU-приложений. Разработано модификации распространенных шаблонов объектно-ориентированного программирования с учетом особенностей роботы видеоадаптера. Предложен декларативный способ построения GPU-вычисления на основе шаблона MapReduce и функциональных языков программирования. Дана рекомендация относительно практического использования указанных подходов.Обґрунтовано необхідність створення формалізованих методів проектування алгоритмів, їх програмних реалізацій та дослідження тонкої інформаційної структури програм для систем з масовим паралелізмом, які містять відеоадаптери. Запропоновано та обґрунтовано застосування чотирьох підходів до формалізації проектування застосувань у технології GPGPU: алгеброалгоритмічного, з використанням кольорових мереж Петрі, з використанням об’єктно-орієнтованих шаблонів програмування та з використанням поширених методів функціонального програмування. Проаналізовано переваги застосування модифікованої системи алгоритмічних ал-гебр Глушкова (САА-М) та алгебри реального часу (RTPA) до розробки GPGPU-застосувань. Розроблено модифікації поширених шаблонів об’єктно-орієнтованого програмування, що враховують специфіку роботи відеоадаптера. Запропоновано декларативний спосіб визначення GPU-обчислення з використанням шаблону MapReduce та функціональних мов програмування. Надано рекомендації щодо практичного використання цих підходів