NGHIÊN cứu các GIẢI THUẬT SONG SONGTRÊN hệ THỐNG xử lý đồ họa GPU đa LÕITRÊN hệ THỐNG xử lý đồ họa GPU đa lõi nền MÓNG NHÀ CAO TẦNG

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ CHUYÊN NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI HVTH: TRƯƠNG VĂN HIỆU Lớp: KHMT-K19 (Khóa 2009-2011) CBHD: TS NGUYỄN THANH BÌNH Đà Nẵng, tháng 09/2011 NỘI DUNG TRÌNH BÀY Giới thiệu đề tài Cơ sở lý thuyết song song Giới thiệu GPU CUDA Giải Giảipháp phápgiải giảiquyết quyếtbài bàitoán tốn so sosánh sánh trình trình tự tự Kết luận hướng phát triển 2/23 Giới thiệu đề tài Do nhu cầu tính tốn ngày cao Cơng nghệ xử lý song song GPU đời Năm 2007, GPU NV30 NVIDIA đời Tăng tốc độ CPU Nhiệt độ CPU cao Phát triển công nghệ đa lõi, nhiều lõi CUDA phát triển ứng dụng song song: Điện tốn hóa học, xếp, tìm kiếm, vật lý, y khoa… Q trình tính tốn cần phải có giải thuật song song hữu hiệu Đề tài: “nghiên cứu giải thuật song song hệ thống xử lý đồ họa GPU đa lõi” 3/23 Giới thiệu đề tài(tt)      Mục tiêu đề tài: Tìm hiểu giải thuật cách thiết kế mẫu tính tốn song song Tìm hiểu cấu trúc GPU triển khai lập trình song song với CUDA Phát biểu, phân tích, xây dựng cài đặt tốn so sánh trình tự giải thuật song song thiết bị đồ họa GPU Đánh giá kết Ý nghĩa thực tiễn: Việc nghiên cứu giải thuật song song hệ thống xử lý đồ họa GPU làm sở để giải số toán cần lượng tính tốn lớn với liệu khổng lồ 4/23 Cơ sở lý thuyết song song Định nghĩa xử lý song song: trình xử lý gồm nhiều tiến trình kích hoạt đồng thời tham giải tốn Nói chung, xử lý song song thực hệ thống đa xử lý  Phân biệt xử lý song song xử lý tuần tự: Trong tính tốn với xử lý thời điểm thực phép tốn Trong tính tốn song song nhiều xử lý kết hợp với để giải toán giảm thời gian xử lý thời điểm thực đồng thời nhiều phép toán  5/23 Nguyên lý thiết kế giải thuật song song Phân chia liệu cho tác vụ Chỉ cách truy cập chia sẻ liệu Khi thiết kế giải thuật song song, cần phải thực Phân tác vụ cho tiến trình (cho xử lý) Các tiến trình đồng 6/23 Nhận thức vấn đề, chương trình song song hóa  Trước phát triển giải pháp song song cho tốn  xác định vấn đề mà thực tế song song hóa hay khơng ?  Ví dụ vấn đề song song hóa được: tính tổng hai ma trận, nhân hai ma trận  Ví dụ vấn đề khơng song song hóa được: Tính n! n N* 7/23 Một số mơ hình lập trình song song  Lập trình nhớ dùng chung  Lập trình truyền thơng điệp  Mơ hình song song liệu 8/23 Ví dụ thiết kế giải thuật song song cho tốn tính tổng  Phát biểu tốn: Tính tổng N số (n1, n2,…, nN) Giải pháp tuần tự: dùng vịng for  Giải pháp song song: Giả sử có N/2 xử lý Bước 1: tính (n1, n2), (n3, n4), …, (nN-1, nN)  Bước tiếp theo: tính N/4 cặp liệu… Qua logn bước tính tốn xong 9/23 Giới thiệu GPU  GPU (Graphic Proccessing Unit): xử lý đồ họa 10/23 So sánh GPU CPU CPU: vi xử lý trung tâm dùng để tính tốn xử lý chương trình, kiện điều phối hoạt động thiết bị khác  GPU: vi xử lý chuyên xử lý liệu hình ảnh, đồ họa  Số phần tử toán học GPU nhiều hẳn CPU, GPU có khả xử lý song song hiệu 11/23 Giới thiệu CUDA CUDA: từ viết tắt thuật ngữ Compute Unified Device Architecture, kiến trúc thiết bị hợp cho tính tốn  CUDA xuất từ 07/2007 đóng vai trị cơng cụ phát triển PM dựa ngôn ngữ C  Kiến trúc phần mềm CUDA 12/23 Cơ chế hoạt động chương trình CUDA Host: Là tác vụ cấu trúc phần cứng, phần mềm xử lý từ CPU  Divice: Là tác vụ cấu trúc phân cứng, phần mềm xử lý GPU Sơ đồ hoạt động truyền liệu Host,Device  B1: Dữ liệu tính tốn nhớ Host  truyền liệu cần tính tốn từ Host qua nhớ Device  B2: Sau Device tính tốn liệu  trả nhớ Host  13/23 Ví dụ tính tốn song song CUDA  Mô tả: cộng hai ma trận A[n][m] B[n][m], kết trả ma trận C[n][m]  Mô tả: Nhân hai ma trận A[n][k] B[k][m], kết trả ma trận C[n][m] 14/23 Một số định nghĩa so sánh trình tự So sánh trình tự: trình nghiên cứu giống chuỗi trình tự đo lường giống trình tự  Hệ thống kí tự = {A, C, G, T, λ} để biểu diễn ADN Ký tự λ gọi gap thay ‘-‘  15/23 Phát biểu tốn so sánh trình tự  Mơ tả tốn: so sánh trình tự hai chuỗi S1 S2 tạo hai chuỗi S1’ S2’ cách thêm ký tự gap “-“ vào S1 S2, đó: |S1’|=|S2’|  Ví dụ: so sánh hai trình tự ACGCTG CATGT Tiêu chí đánh giá: Nếu hai thành phần chuỗi giống hàm đánh giá có kết +2, hai thành phần chuỗi khác hàm đánh giá vị trí có kết -1 Kết quả: hàm đánh giá là: 3*(2)+(-1)*5=1   16/23 Xây dựng giải thuật quy hoạch động  Xây dựng ma trận đánh giá công thức S(i, j) = max { S(i-1, j-1) + σ(S1[i], S2[ j]) , S(i-1, j) r , S(i, j-1) - r }, với i > 0, j >  a b  Hàm đánh giá:   a , b      a b 17/23 Xây dựng giải thuật pp song song  Nhận xét: Tại bước xây dựng ma trận đánh giá ta nhận thấy tính giá trị cho phần tử nằm đường chéo phụ không phụ thuộc lẫn nhau, tính tốn riêng rẽ phần tử luồng khác  Với phần tử đường chéo tính luồng riêng Như đường chéo có n phần tử cần n luồng để tính giá trị cho đường chéo 18/23 Kết  Kết chạy thực nghiệm phương pháp quy hoạch động song song CPU core i5 2.5GHz GPU GeForce 310M NVIDIA 19/23 Hướng phát triển  Cần thử nghiệm hệ thống thiết bị đồ họa GPU có lực tính tốn mạnh hơn, áp dụng với liệu lớn để đánh giá độ so khớp tin cậy  Nghiên cứu cải tiến thêm giải thuật để chương trình chạy nhanh hơn, nhằm nâng cao hiệu suất tính tốn với khối lượng đầu vào lớn  Xây dựng giao diện đồ họa trực quan để dễ dàng tương tác với người dùng Chuyển ứng dụng lên trang web nhằm giúp người lĩnh vực tin sinh học có cơng cụ hỗ trợ để nghiên cứu 20/23 21/23 ... hóa học, xếp, tìm kiếm, vật lý, y khoa… Q trình tính tốn cần phải có giải thuật song song hữu hiệu Đề tài: ? ?nghiên cứu giải thuật song song hệ thống xử lý đồ họa GPU đa lõi? ?? 3/23 Giới thiệu đề tài(tt)... thuyết song song Định nghĩa xử lý song song: trình xử lý gồm nhiều tiến trình kích hoạt đồng thời tham giải tốn Nói chung, xử lý song song thực hệ thống đa xử lý  Phân biệt xử lý song song... thiết bị đồ họa GPU Đánh giá kết Ý nghĩa thực tiễn: Việc nghiên cứu giải thuật song song hệ thống xử lý đồ họa GPU làm sở để giải số tốn cần lượng tính toán lớn với liệu khổng lồ 4/23 Cơ sở lý thuyết