GPGPU *

GPU для сверточных нейросетей и быстрой обработки данных

В среду, 11 декабря, подключайтесь к бесплатному онлайн-митапу от сообщества C++ Russia. В программе всего два доклада — трансляция начнется в 17:00.

«Свертка на GPU и увеличение ее размерности»

Рассказывает: Кирилл Колодяжный (@Mik42), ведущий инженер по разработке ПО, YADRO

Вы познакомитесь с понятием свертки и ее доступными реализациями для NVIDIA GPU. Вместе с докладчиком рассмотрите различные алгоритмы расчета свертки: наивный алгоритм, FFT, GEMM (im2col/col2im), Winograd. Основное внимание уделим тому, как увеличить размерность свертки, так так сейчас наиболее распространена 3D-свертка.

Кирилл покажет простой подход к увеличению размерности с использованием PyTorch и расскажет, почему он не подошел. Также он поделится деталями реализации подхода на основе vol2col, расскажет, как тот позволяет масштабировать размерности и использовать быстрые реализации базовой операции GEMM с использованием cuBLAS и CUTLASS.

«GPU для ускорения фреймворка обработки слабоструктурированных данных Otterbrix: технологии, массивы и производительность»

  Александр Боргардт, техлид DuckStax 

Доклад посвящен ускорению обработки колоночных данных с использованием видеокарт. Александр рассмотрит применение GPU для оптимизации работы с массивами данных, характерных для фреймворка. Особое внимание уделим сравнительному анализу технологий CUDA и OpenCL с точки зрения их эффективности и применимости в данной области. Сравним производительность подходов в нескольких бенчмарках.

Особенно полезен доклад исследователям и специалистам в области высокопроизводительных вычислений, заинтересованных в использовании GPU для обработки больших объемов данных.

Кому подойдет митап: Организаторы ожидают, что участники понимают и могут читать код на С++. Если вы никогда не программировали GPU, на открытии будет введение в технологию.

Митап пройдет онлайн на платформах YouTube и VK Видео:

• Регистрация →

• Чат митапа → 

Какой потенциал у потребительских GPU в облачных вычислениях — обсудим на конференции GoCloud Tech про облачные решения и AI 🦾

Продолжаем знакомить вас с программой конференции GoCloud Tech.

Наш эксперт Руслан Андреев расскажет про собственную методологию анализа производительности и оценки применимости различных моделей GPU в задачах искусственного интеллекта. А еще покажет пример использования этой технологии и подведет итог — в каких ситуациях подойдет потребительский GPU, а когда лучше использовать Data Center GPU.

Приходите послушать выступление и обсудить тему в неформальной обстановке.

🕚 Когда: 24 октября с 17:05 до 17:30

📍 Где: онлайн и офлайн в Москве в лофт-пространстве Goelro

👉 Зарегистрироваться на GoCloud Tech

Полезное в блоге:

• Что нового слышно о шине CXL: заметки с саммита по вычислениям, памяти и хранению данных

• Зачем нужна R&D-команда: взгляд разработчика

• Как объединить кластеры Kubernetes без даунтайма: пошаговая инструкция

Была у меня когда-то мечта идиота — собрать мега-супер-дупер-проект типа «SETI@home», но только в области метеорологии. Чем видеокарте простаивать, почему бы не поставить на обработку показания какой-нибудь китайской домашней метеостанции, да ещё и делиться с соседями, а ещё потом выкинуть по мажоритарному принципу криворучек, поставивших термометр на солнцепёке, а потом вообще дорасти до целого метео-ботнета, который сможет более-менее точно предсказывать погоду хотя бы на пару дней вперёд (каждый считает погоду для себя, но данными и промежуточными вычислениями активно обмениваются…)

И тут, откуда ни возьмись, появились криптовалюты.

Сейчас, когда майнить на видео (без асиков) практически не окупает затраченную электроэнергию, я уже стар для таких всплесков энтузиазма, поэтому дарю идею первому, кто поднимет руку. И да, сейчас не грех и нейросеть прикрутить к обработке показаний датчиков, это тоже плюс по сравнению с «тогда».