- •Курс лекций
- •Оглавление
- •1. Архитектура и принципы работы обычных эвм с центральным процессором (cpu) 9
- •2. Методы повышения производительности традиционных эвм 27
- •3. Типы архитектур высокопроизводительных вычислительных систем 45
- •4. Потоковые параллельные вычисления для физического моделирования 62
- •5. Применение графических процессоров на примерах сложения матриц и решения дифференциальных уравнений 82
- •6. Молекулярная динамика на графическом процессоре 100
- •7. Высокоскоростное моделирование систем с дальнодействием 125
- •8. Восстановление потенциалов межчастичных взаимодействий по температурной зависимости периода решетки методами высокоскоростного мдм на графических процессорах 145
- •9. Базовые особенности программирования графических процессоров шейдерной модели 4.0 160
- •Введение
- •1.Архитектура и принципы работы обычных эвм с центральным процессором (cpu)
- •1.1.Структура традиционной эвм
- •1.2.Организация работы эвм
- •1.3.Иерархия памяти компьютера
- •1.4. Выполнение команд
- •1.5.Требования к коммуникационным линиям
- •1.6.Устройства ввода-вывода
- •2.Методы повышения производительности традиционных эвм
- •2.1. Распараллеливание расчетов
- •2.2.Конвейерная обработка данных и команд
- •2.3.Высокопроизводительные процессоры
- •2.3.1.Суперскалярные процессоры
- •2.3.2.Процессоры risc с сокращенным набором команд
- •2.3.3.Процессоры со сверхдлинным командным словом
- •2.3.4.Векторные процессоры
- •2.3.5.Процессоры для параллельных компьютеров
- •2.3.6.Процессоры с многопоточной архитектурой
- •2.3.7.Технология Hyper-Threading
- •2.4.Требования к памяти высокопроизводительных эвм
- •2.5.Коммуникационная сеть высокопроизводительных эвм
- •2.5.1.Статические и динамические топологии и маршрутизация коммуникационных систем
- •2.5.2.Многокаскадные сети и методы коммутации
- •2.6.Классификация архитектур параллельных компьютеров
- •3.Типы архитектур высокопроизводительных вычислительных систем
- •3.1.Simd архитектура (с разделяемой и распределенной памятью)
- •3.2. Mimd архитектура с разделяемой и распределенной памятью
- •3.3. Комбинированные системы
- •3.4. Мультипроцессорные и мультикомпьютерные системы
- •3.5.Кластеры пэвм и рабочих станций
- •3.6.Особенности параллельного программирования
- •4.Потоковые параллельные вычисления для физического моделирования
- •4.1.Общие принципы распараллеливания расчётов
- •4.2.Обмен данными между процессором и памятью
- •4.3.Графические процессоры как вычислительные системы для поточно-параллельных расчётов
- •4.3.1.Вычислительные возможности центральных процессоров общего назначения и графических процессоров
- •4.3.2.Графический конвейер
- •4.3.3.История программируемости графических процессоров
- •4.3.4.Требования к алгоритмам для gpu, поддерживающих шейдерную модель 3.0
- •4.3.5.Возможности gpu в рамках шейдерной модели 3.0 и взаимодействие gpu с памятью
- •4.3.6.Проблема одинарной точности
- •4.4.Средства программирования графических процессоров
- •4.4.1.Общая структура программы для физического моделирования на графическом процессоре
- •4.4.2.Необходимое программное обеспечение
- •4.5.Области использования графических процессоров
- •5.Применение графических процессоров на примерах сложения матриц и решения дифференциальных уравнений
- •5.1.Распараллеливание независимых вычислений
- •5.2.Используемый графический процессор
- •5.3.Представление данных для графического процессора
- •5.4.Программирование вычислительного ядра
- •5.5.Взаимодействие центрального и графического процессоров
- •5.5.1.Функции центрального процессора
- •5.5.2.Пример программы
- •6.Молекулярная динамика на графическом процессоре
- •6.1.Принципы моделирования ионных кристаллов методом молекулярной динамики
- •6.2.Программирование графического процессора для расчёта действующих на ионы результирующих сил
- •6.2.1.Исходные данные
- •6.2.2.Представление исходных данных для gpu
- •6.2.3.Алгоритм расчёта результирующих сил с использованием графического процессора
- •6.2.4.Шейдер для расчёта результирующей силы
- •6.3.Исполнение шейдера из программы мд-моделирования на c#
- •6.3.1.Этапы алгоритма моделирования, исполняемые на cpu
- •6.3.2.Процедуры на c#, обеспечивающие работу с графическим процессором
- •6.4.Постановка граничных условий и стабилизация макросостояния молекулярно-динамической системы
- •6.4.1.Компенсация импульса и момента импульса
- •6.4.2.Стабилизация температуры
- •7.Высокоскоростное моделирование систем с дальнодействием
- •7.1.Актуальность моделирования
- •7.2.Высокоскоростные алгоритмы моделирования систем с дальнодействующими силами
- •7.3.Методика высокоскоростного молекулярно-динамического моделирования диоксида урана
- •7.4.Экспериментальные результаты и их обсуждение
- •7.5.Анализ зависимостей среднего квадрата смещений ионов кислорода от времени
- •8.Восстановление потенциалов межчастичных взаимодействий по температурной зависимости периода решетки методами высокоскоростного мдм на графических процессорах
- •8.1.Задача восстановления потенциалов межчастичных взаимодействий в кристаллах
- •8.2.Исходные данные и метод восстановления потенциалов
- •8.3.Модель и детали реализации
- •9.Базовые особенности программирования графических процессоров шейдерной модели 4.0
- •9.1.Предпосылки появления новой шейдерной модели
- •9.2.Архитектура gpu шейдерной модели 4.0. Преимущества этой модели
- •9.2.1.Иерархия вычислительных блоков и памяти в шейдерной модели 4.0
- •9.2.2.Конвейерная обработка данных на gpu sm4
- •9.2.3.Логическая структура вычислений на gpu sm4
- •9.2.4.Преимущества gpu шейдерной модели 4.0
- •9.3.Средства высокоуровневого программирования gpu шейдерной модели 4.0
- •9.3.1.Совместимость с шейдерной моделью 3.0
- •9.3.2.Специальные средства программирования gpu sm4. Cuda
- •9.3.3.Средства для написания и компиляции программ на cuda
- •9.3.4.Структура программы на cuda
- •9.4.Перемножение матриц на cuda
- •9.4.1.Алгоритм перемножения матриц
- •9.4.2.Процедура перемножения матриц на gpu sm4
- •9.4.3.Вызов процедуры перемножения матриц из программы на c
- •9.5.Молекулярная динамика на cuda
- •9.5.1.Алгоритм с использованием разделяемой памяти
- •9.5.2.Расчёт сил на gpu с использованием 3-го закона Ньютона
- •Библиографический список
- •Приложение 1 Операторы и функции языка hlsl, использованные в курсе лекций п.1.2. Типы данных
4.3.6.Проблема одинарной точности
Как отмечено выше, шейдеры модели 3.0 могут работать только с вещественными числами одинарной (32-битной) точности, содержащими 7-8 значащих цифр. В некоторых задачах, включая молекулярную динамику, это приводит к недопустимому накоплению погрешности округления. Эта проблема решается, если удаётся выделить критичные участки алгоритма, на которых необходимы высокая производительность и распараллеливание вычислений, при сравнительно больших допустимых погрешностях округления.
Наши исследования показали, что в молекулярной динамике на GPU c одинарной точностью можно рассчитывать силы, действующие на каждую из частиц, тогда как интегрирование уравнений движения (которое на порядки менее ресурсоёмко, но более критично к накоплению погрешности округления) проводить на CPU с двойной точностью. При этом оказывается, что результаты вычислений мало отличаются от результатов, получающихся при проведении всех расчётов с двойной точностью (64-битные числа, 15-16 значащих цифр).
4.4.Средства программирования графических процессоров
4.4.1.Общая структура программы для физического моделирования на графическом процессоре
Для того чтобы графический процессор мог исполнить программу, она должна быть откомпилирована в машинные коды и записана в оперативную память компьютера, откуда драйвер графического процессора передаёт её на исполнение. Для шейдеров модели 3.0 существуют языки программирования высокого уровня (Cg, HLSL, GLSL), на этих языках программы можно писать в форме текстовых файлов, которые затем компилируются в машинные коды автоматически. Примеры шейдеров, приведённые ниже, будут написаны на языке HLSL.
Вместе с тем, шейдерная модель 3.0 не позволяет создавать для графических процессоров полнофункциональные программы, которые включали бы в себя загрузку данных из оперативной памяти компьютера или с дисковых накопителей, а также обеспечивали бы пользовательский интерфейс. Эти задачи, а также те компоненты вычислительного алгоритма, где нет поточно-параллельных расчётов, должен исполнять центральный процессор ПК, для чего необходима программа на «обычном» языке высокого уровня (C#, C++, Visual Basic и др.).
Для того чтобы из программы, написанной на «обычном» языке высокого уровня, было проще прямо обращаться к драйверу видеокарты (а через него – к графическому процессору) существуют стандартные библиотеки специальных процедур, наиболее распространённые из которых - API DirectX и OpenGL. Процедуры из этих библиотек обеспечивают такие операции, как
Выделение памяти для массива вершин треугольников, образующих 3D-сцену (при программировании графики) либо задающих границы циклов (при математическом моделировании);
Загрузка файла с текстом программы для GPU (на языке HLSL или подобном), компиляция этого файла и запись кода программы в память ПК;
Выбор той «техники» (откомпилированная программа для GPU может содержать несколько «техник» - процедур, вызываемых внешними программами), которую должен будет выполнить графический процессор;
Копирование исходных данных для графического процессора в видеопамять;
Запуск выбранной «техники» на исполнение;
Выделение памяти ПК для рендер-цели, в которую драйвер видеокарты будет записывать результаты расчётов. Получение этих результатов из рендер-цели.
Структуру программы, использующей графический процессор для физических расчётов, обобщает схема, приведённая на рис. 4.10.
Рис. 4.10. Структура программы физического моделирования, использующей графический процессор
К процедурам DirectX и OpenGL можно обращаться напрямую, но всё же они имеют сравнительно «низкий» уровень – требуют специальных знаний и много рутинного программирования. Существуют дополнительные библиотеки, являющиеся надстройками над DirectX и OpenGL, которые упрощают программирование. В дальнейших примерах мы будем использовать такую библиотеку, а именно Microsoft XNA Game Studio Express 2.0 (XNA2).