Вектризуй или умри! Техники векторизации сложных программ (Дмитрий Петунин, SECR-2015) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
== Примечания и отзывы == <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> * [http://2015.secr.ru/lang/ru/program/invited-speakers/dmitry-petunin Страница доклада на сайте конференции] <references/> <!-- --> [[Категория:SECR-2015]] [[Категория:Параллельное программирование]] [[Категория:Микропрограммирование]] {{stats|disqus_comments=1|refresh_time=2017-12-02T11:34:11-24T20:48:06.392839|.980423|vimeo_comments=0|vimeo_plays=41|youtube_comments=0|}}youtube_plays=7}} |
Версия 08:34, 2 декабря 2017
Аннотация
- Докладчик
- Дмитрий Петунин
Уже прошел год как Intel анонсировала набор инструкций AVX-512, который расширяет размер векторного регистра до 512 бит.
Через несколько месяцев первые процессоры, поддерживающие этот набор инструкций, появятся на рынке (Intel® Xeon Phi™).
Для эффективного использования возможностей будущих процессоров Intel требуется умение веторизовать программы. Закон Амдаля говорит, что масштабируемость программы ограничена размером непараспараллеленой части.
Этот же закон можно распространить и на векторизацию. Таким образом, чтобы получить ожидаемую масштабируемость программы при переходе с 256-битных AVX регистров, нужно увеличить векторизованную часть программы. Intel® Parallel Studio XE 2016 расширяет средства разработчиков по векторизации программ с использованием OpenMP 4.0, и некоторых возможностей OpenMP 4.1.
Часто векторизацию рассматривают как вариант оптимизации вычислительных программ с матрицами и векторами. Даже такой узкий взгляд, позволяет эффективно использовать ее в вычислительных алгоритмах, финансовой математике, обработке изображений, трассировке лучей и других приложениях. Но нам бы хотелось поговорить о векторизации сложных потоков управления в программах, что позволяет существенно расширить область ее применения.
Видео
Примечания и отзывы
Plays:48
Comments:1