Đang tải... (xem toàn văn)
Nhu cầu tính toán trong lĩnh vực khoa học, công nghệ ngày càng cao và trở thành một thách thức lớn, từ đó các giải pháp nhằm tăng tốc độ tính toán đã được ra đời, từ năm 2001 đến năm 2003 tốc độ của Pentium 4 đă tăng gấp đôi từ 1.5GHz lên đến 3GHz, tuy nhiên hiệu năng của CPU (Central Processing Unit) không tăng tương xứng như mức gia tăng xung của CPU, và việc gia tăng tốc độ xung của CPU nhanh chóng chạm phải ngưỡng tối đa mà cụ thể trong khoảng thời gian 2 năm từ năm 2003 đến năm 2005 tốc độ của CPU chỉ tăng từ 3GHz lên 3.8GHz.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ĐỀ CƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Học viên thực hiện: TRƯƠNG VĂN HIỆU Khóa: K11 Người hướng dẫn : TS NGUYỄN THANH BÌNH ĐÀ NẴNG, 07/2010 MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT GPU CUDA SDK Graphisc Processing Unit Compute Unified Device Architecture Software development kit Lý chọn đề tài Nhu cầu tính tốn lĩnh vực khoa học, cơng nghệ ngày cao trở thành thách thức lớn, từ giải pháp nhằm tăng tốc độ tính toán đời, từ năm 2001 đến năm 2003 tốc độ Pentium đă tăng gấp đôi từ 1.5GHz lên đến 3GHz, nhiên hiệu CPU (Central Processing Unit) không tăng tương xứng mức gia tăng xung CPU, việc gia tăng tốc độ xung CPU nhanh chóng chạm phải ngưỡng tối đa mà cụ thể khoảng thời gian năm từ năm 2003 đến năm 2005 tốc độ CPU tăng từ 3GHz lên 3.8GHz Trong trình tăng tốc độ xung CPU nhà sản xuất chạm phải vấn đề nhiệt độ CPU cao giải pháp tản nhiệt khí đến mức tới hạn đáp ứng khả làm mát CPU hoạt động xung cao Vì việc gia tăng xung hoạt động CPU khơng sớm muộn vào bế tắc Trước tình hình này, nhà nghiên cứu vi xử lý chuyển hướng sang phát triển công nghệ đa lõi, nhiều lõi, với chế xử lý song song máy tính nhằm tăng hiệu tiết kiệm lượng Một công nghệ xử lý song song đời GPU(Graphisc Processing Unit - xử lý đồ họa) Ban đầu, việc chế tạo GPU với mục đích cơng việc phù hợp với khả tăng tốc độ xử lý đồ họa, ngành game chủ yếu Nhưng đến thời điểm GPU NV30 nVIDIA đời, GPU bắt đầu tham gia vào công việc khác ngồi đồ họa như: hỗ trợ tính tốn dấu chấm động đơn, hỗ trợ tính tốn lên ngàn lệnh Vì nảy sinh ý tưởng dùng GPU để xử lý, tính tốn song song chương trình khơng thuộc đồ họa Câu hỏi đặt làm để ứng dụng GPU vào việc xử lý tính tốn song song? Câu hỏi nhanh chóng giải cơng nghệ CUDA (Compute Unified Device Architecture – kiến trúc thiết bị hợp cho tính tốn) NVIDIA đời năm 2007 Với CUDA, lập trình viên nhanh chóng phát triển ứng dụng song song nhiều lĩnh vực khác như: điện tốn hóa học, xếp, tìm kiếm, mơ mơ hình vật lý, chuẩn đốn y khoa, thăm dị dầu khí, v.v …CUDA cơng cụ phát triển phần mềm GPU xây dựng ngơn ngữ lập trình C Với CUDA lập trình viên dùng để điều khiển GPU để xử lý, tính tốn song song liệu lớn Việc tăng tốc q trình tính tốn khơng địi hỏi GPU khả xử lý tốc độ cao, với liệu khổng lồ mà cần phải có thuật toán song song hữu hiệu Xuất phát từ nhu cầu chọn đề tài: “NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI” Mục đích ý nghĩa đề tài a Mục đích Mục đích đề tài là: nghiên cứu giải thuật song song áp dụng xây dựng ứng dụng giải toán theo phương pháp song song card đồ họa GPU sử dụng lập trình CUDA b Ý nghĩa khoa học - Nắm giải thuật, mẫu thiết kế tính toán song song - Khai thác thư viện CUDA SDK ứng dụng ngơn ngữ lập trình song song CUDA c Ý nghĩa thực tiễn Việc nghiên cứu đề xuất giải pháp để “Nghiên cứu giải thuật song song hệ thống xử lý đồ họa GPU”, làm sở để giải số tốn cần lượng tính tốn lớn với liệu khổng lồ Mục tiêu nhiệm vụ - Tìm hiểu thuật tốn tính tốn song song, cách thiết kế mẫu tính tốn song song - Tìm hiểu cấu trúc GPU - Tìm hiểu triển khai lập trình song song với CUDA - Phát biểu, phân tích, cài đặt thuật tốn cho tốn đặt - Xây dựng thuật toán ứng dụng áp dụng thuật tốn tính tốn song song card đồ họa GPU - Đánh giá kết theo yêu cầu đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu Trong khuôn khổ luận văn thuật loại nghiên cứu ứng dụng, giới hạn nghiên cứu vấn đề sau: - Lý thuyết tính tốn song song - Mong muốn cải tiến thuật toán sang tính tốn song song cho tốc độ tính tốn nhanh thuật tốn cũ phát biểu tốn thực tế có áp dụng thuật toán cài đặt, giải đa xử lý card đồ họa GPU CUDA Những phương tiện, cơng cụ để triển khai - Hệ điều hành Microsoft Windows - Môi trường Microsoft Visual C++ Microsoft Studio C+ + 2008 - Ngôn ngữ lập trình C CUDA - Sử dụng card đồ họa (của hãng NVIDIA) có hỗ trợ lập trình CUDA Phương pháp triển khai a Phương pháp nghiên cứu lý thuyết - Nghiên cứu lý thuyết tính tốn song song, giải thuật tính tốn song song - Nghiên cứu lý thuyết chế hoạt động tính tốn GPU b Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm Sử dụng phương pháp nghiên cứu lý thuyết kết hợp với nghiên cứu thực nghiệm: - Thiết kế giải thuật song song cài đặt CUDA, … - Triển khai xây dựng ứng dụng - Chạy thử nghiệm lưu trữ kết đạt được, sau đánh giá lại kết Kết luận a Kết đề tài: - Nghiên cứu số thuật tốn tính tốn song song - Cài đặt thuật tốn tính tốn song song chạy card đồ họa GPU - Xây dựng ứng dụng tính tốn card đồ họa GPU sử dụng thuật tốn tính tốn song song b Hướng phát triển đề tài: - Nghiên cứu, cải tiến số thuật tốn tính toán song song nhanh thuật toán cũ - Phát biểu toán ứng dụng thuật toán cài đặt CUDA Đặt tên đề tài “NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU ĐA LÕI” Bố cục luận văn Lời cam đoan Mục lục Danh mục từ viết tắt Danh mục bảng biểu Danh mục hình vẽ Mở đầu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT TÍNH TỐN SONG SONG Lời mở đầu cho chương 1.1 Giới thiệu đại cương tính tốn song song 1.1.1 Lịch sử đời tính tốn song song 1.1.2 Phân loại kiến trúc song song 1.1.3 Một số thuật toán đơn giản 1.1.4 Đánh giá hiệu tính tốn song song 1.2 Các mẫu thiết kế thuật tốn tính tốn song song 1.2.1 Mẫu nhị phân 1.2.2 Chia để trị 1.2.3 … 1.3 Phát biểu số tốn tính tốn song song 1.3.1 Tích ma trận 1.3.2 Tích vơ hướng hai vecter 1.3.3 Bài toán tổng 1.3.4 … CHƯƠNG CẤU TRÚC HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU VÀ CÔNG NGHỆ TÍNH TỐN HỖ TRỢ SONG SONG DỮ LIỆU CUDA Lời mở đầu cho chương 2.1 Cấu trúc hệ thống xử lý đồ họa GPU 2.1.1 Giới thiệu công nghệ GPU 2.1.2 Tìm hiểu kiến trúc GPU 2.1.3 So sánh CPU GPU 2.1.4 Ứng dụng GPU lĩnh vực 2.2 Cơng nghệ tính tốn hỗ trợ song song liệu CUDA 2.2.1 Giới thiệu công nghệ CUDA 2.2.2 Mơi trường lập trình với CUDA 2.2.3 Ứng dụng CUDA lĩnh vực công nghệ CHƯƠNG XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ÁP DỤNG GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG ĐA LÕI XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU CHO BÀI TỐN BẮT CẶP TRÌNH TỰ Lời mở đầu cho chương 3.1 Phát biểu số toán bắt cặp trình tự 3.2 Thiết kế giải thuật song song tốn bắt cặp trình tự 3.3 Cài đặt giải thuật CUDA 3.4 Kết chương trình 3.5 Đánh giá kết KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN PHỤ LỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng nước [1] CUDA Programming Guide Tiếng Việt [2] PGS TS Nguyễn Đức Nghĩa Tính tốn song song Trang web [3] http://www.nvidia.com/page/home.html [4] http://www.cgnewspaper.com 10.Kế hoạch dự kiến triển khai đề tài ST T Thời gian Nội dung thực Kết dự kiến 1 tháng: Từ 15/06/2010 Đến 17/07/2010 Xây dựng đề cương chi tiết Hoàn thành đề cương tháng: Từ 18/07/2010 Đến 17/08/2010 Chương 1: NGHIÊN CỨU CƠ SỞ LÝ THUYẾT TÍNH TỐN SONG SONG 02 tháng: Từ 18/08/2010 Đến 17/10/2010 3,5 tháng: Từ 18/10/2010 Đến 31/01/2011 01 tháng: Từ 01/02/2011 Đại cương tính tốn song song Hiểu tính tốn song song Các mẫu thiết kế thuật tốn tính tốn song song Hồn thành số mẫu thiết kế tính toán song song Phát biểu số toán áp dụng thuật tốn tính tốn song song Hồn thành Chương 2: CẤU TRÚC HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU VÀ CƠNG NGHỆ TÍNH TỐN HỖ TRỢ SONG SONG DỮ LIỆU CUDA Cấu trúc hệ thống xử lý đồ họa GPU Tìm hiểu mơi trường lập trình CUDA Bản báo báo Tổng hợp viết báo cáo Hoàn chỉnh Chương Cài đặt lập trình với CUDA Chương 3: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG ÁP DỤNG GIẢI THUẬT SONG SONG TRÊN HỆ THỐNG XỬ LÝ ĐỒ HỌA GPU Xây dựng ứng dụng sử dụng thuật toán song song liệu Hồn thành Kiểm thử chương trình đánh giá kết Hoàn thiện Tổng hợp viết báo cáo Hoàn chỉnh Chương Hoàn chỉnh luận văn (Thời gian dự trữ) Báo cáo nghiệm thu luận văn tốt nghiệp 10 Ý KIẾN CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN Đà Nẵng, ngày… tháng… Năm… Cán hướng dẫn, TS NGUYỄN THANH BÌNH Ý KIẾN CỦA HỘI ĐỒNG CHẤM ĐỀ CƯƠNG Đà Nẵng, ngày… tháng… năm… Cán duyệt đề cương, 11