The use of functional programming library to parallelize on graphics accelerators with CUDA technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Modern graphics accelerators (GPUs) can signi cantly speed up the execution of numerical tasks. However, porting programs to graphics accelerators is not an easy task, sometimes requiring their almost complete rewriting. CUDA graphics accelerators, thanks to technology developed by NVIDIA, allow you to have a single source code for both conventional processors (CPUs) and CUDA. However, in this single source code, you need to somehow tell the compiler which parts of this code to parallelize on shared memory. The use of the functional programming library developed by the authors allows you to hide the use of one or another parallelization mechanism on shared memory within the library and make the user source code completely independent of the computing device used (CPU or CUDA). This article shows how this can be done. 

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. M. Krasnov

aKeldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: kmm@kiam.ru
ORCID iD: 0000-0001-7988-6323
Russian Federation, Miusskaya sq., 4 Moscow, 125047

O. B. Feodoritova

aKeldysh Institute of Applied Mathematics of Russian Academy of Sciences

Email: feodor@kiam.ru
ORCID iD: 0000-0002-2792-9376
Russian Federation, Miusskaya sq., 4 Moscow, 125047

References

  1. TOP 500. URL: https://www.top500.org
  2. NVIDIA. URL: https://www.nvidia.com
  3. TOP 50. URL: http://top50.supercomputers.ru
  4. OpenCL. URL: https://www.khronos.org/opencl/
  5. OpenACC. URL: https://www.openacc.org
  6. CUDA Zone. URL: https://developer.nvidia.com/cuda-zone
  7. Krasnov M.M. Functional Programming Library for C++ // Programming and Computer Software, 2020, v. 46, no. 5, pp. 330–340. http://dx.doi.org/10.1134/S0361768820050047
  8. Krasnov M. M. Operator library for solving three-dimensional grid problems of mathematical physics using graphics cards with CUDA architecture // Mathematical Modeling, 2015, v. 27, no. 3, pp. 109-120. URL: http://www.mathnet.ru/links/38633e7a627ab2ce1527ae4a092be72f/mm3585.pdf
  9. Krasnov M. M. Candidate’s thesis “Grid-operator approach to programming problems of mathematical physics”. Abstract. URL: http://keldysh.ru/council/1/2017-krasnov/avtoref.pdf
  10. Haskell language. URL: https://www.haskell.org/
  11. McLane S. Categories for the working mathematician / Translation from English edited by V.A. Artamonova. M.: FIZMATLIT, 2004. 352 p. ISBN 5-9221-0400-4.
  12. Milewski B. Category Theory for Programmers. URL: https://github.com/hmemcpy/milewski-ctfp-pdf/releases/download/v1.3.0/category-theory-for-programmers.pdf
  13. Veldhuizen T. Expression Templates. C++ Report, Vol. 7. 5, June 1995, pp. 26-31.
  14. Coplien J.O. Curiously recurring template patterns. C++ Report, February 1995, pp. 24-27.
  15. Abrahams D., Aleksey Gurtovoy. C++ Template Metaprogramming. Addison-Wesley. — 2004. 400 с. ISBN 978-0-321-22725-6.
  16. Krasnov M. M. Metaprogramming of C++ templates in problems of mathematical physics. M.: IPM im. M.V. Keldysh, 2017. 84 p. http://dx.doi.org/10.20948/mono-2017-krasnov10.20948/mono-2017-krasnov.
  17. Krasnov M. M. Application of symbolic differentiation to solve a number of computational problems // Preprints of IAM im. M.V. Keldysh. 2017. No. 4. 24 p. http://dx.doi.org/10.20948/prepr-2017-410.20948/prepr-2017-4.
  18. Krasnov M. M. Application of functional programming in solving numerical problems // Preprints of IPM im. M.V. Keldysh. 2019. No. 114. 36 p. http://dx.doi.org/10.20948/prepr-2019-11410.20948/prepr-2019-114.
  19. Computer complex K-60. URL: https://www.kiam.ru/MVS/resourses/k60.html.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1.

Download (54KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2.

Download (35KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3.

Download (32KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».