CUDA Workshop. Ausblick. Daniel Tenbrinck
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- Sebastian Kneller
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1 CUDA Workshop Ausblick Daniel Tenbrinck Computer Vision and Pattern Recognition Group Institut für Informatik Westfälische Wilhelms-Universität Münster 03.Juli 2009 Folie: 1 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
2 Was haben wir bisher gesehen: Inhalt der vorangegangenen Vorträge: Was bedeutet Parallelisierung und wie funktioniert diese? Wie sind aktuelle Grafikkarten aufgebaut und wie parallelisiert man auf ihnen? Was ist sprachtypisch für CUDA und wie setzt man Programme um? Wie sehen nachvollziehbare Beispiele für CUDA-Implementierungen aus und wie schnell sind diese? Gibt es Anwendungen von CUDA im Umfeld des Fachbereichs und wo werden sie eingesetzt? Ein Zitat von Walter Hesselbach: Zukunft: die Zeit, von der man spricht, wenn man in der Gegenwart mit einem Problem nicht fertig wird. Folie: 2 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
3 Was erwartet uns in der nächsten Zeit? Fragen zur Zukunft von CUDA: Bleibt das Prinzip auf Nvidia Grafikkarten beschränkt? Werden andere Programmiersprachen Schnittstellen zu CUDA anbieten? Wird es möglich sein Programme unabhängig von der ausführenden Recheneinheit zu schreiben? Kann man in Zukunft Rechenleistung mobil machen? Folie: 3 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
4 CUDA-Plugin für Matlab Wie MathWorks Matlab CUDA unterstützt: bisher: mex-files liessen aus Matlab heraus C-Code ausführen Idee: selbstgeschriebene CUDA-Plugins lassen sich aus Matlab aufrufen MathWorks bietet Beispiel-Quelltexte im Internet an: Beispiel: Schnelle Fourier-Transformation jeder Aufruf der FFT innerhalb von Matlab wird abgefangen Parameter werden an CUDA-Plugin für FFT übergeben Berechnung findet auf Grafikkarte statt Ergebnis wird der aufrufenden Funktion in Matlab übergeben Folie: 4 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
5 OpenCL Was ist OpenCL? OpenCL = Open Computing Language Spezifikationen im Dezember 2008 von Khronos Group vorgestellt Programmierplattform für GPUs, CPUs und DSPs Folie: 5 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
6 OpenCL Folie: 6 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
7 OpenCL OpenCL im Detail: offener Standard der durch Wirtschaftsgrößen definiert wurde eigene zugehörige Programmiersprache: OpenCL C (ISO C99) erstmaliger Einsatz: vorr. Apple mit OS X 10.6 (Snow Leopard) Verteilung von Programmteilen auf mehrere Devices GPU und CPU gemeinsam programmierbar! Programme unabhängig von Recheneinheiten eigene Programme werden wesentlich portabler! CUDA wird OpenCL zukünftig auch unterstützen direkter Zugriff auf OpenGL Objekte wie z.b. Texturen Folie: 7 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
8 CUDA auf dem Handy Mobile Rechenleistung: geplant: neue Handygenerationen mit Nvidia Grafikkarten ausstatten OpenCL für mobile Endgeräte ermöglicht neue Technologien sehr interessant im Bereich Computer Vision und Mustererkennung Mögliche Anwendungen: Erkennung von wichtigen Gebäuden Abruf von Informationen aus dem Internet Gesichtserkennung mit Handy-Kamera Optical Flow Berechnung in Echtzeit OCR mit dem Handy Übersetzung von ausländischen Schriften Vorlesen von Texten für Sehbehinderte Folie: 8 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
9 Schluss Viel Spaß mit CUDA! Folie: 9 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
10 Schluss Folie: 10 / 10 Daniel Tenbrinck CUDA Workshop
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