DRINGEND GESUCHT: C++ Experte mit Eigen-Bibliothek & NVIDIA GPU Erfahrung

IUser_SANmi K. OP #7517914
Lesenswert?
• ▲
▼

Ich stehe vor einer technischen Herausforderung und dachte, Ihr könntet möglicherweise mir helfen oder jemanden kennt, der das kann.

Kurz gesagt, ich arbeite an einem Projekt, das in C++ mit der Eigen-Bibliothek geschrieben wurde. Ich bin daran interessiert, den Code (Matrix-Vektor Multiplikation) mithilfe von BLAS und CUDA auf einer NVIDIA GPU zu beschleunigen. Mein System läuft auf der Intel/oneAPI-Plattform (Basekit 2023.0.0-devel) unter Ubuntu 20.04.

Wäre es möglich, dass du Erfahrungen mit der Integration und Optimierung von C++-Anwendungen in Zusammenhang mit BLAS und CUDA hast? Insbesondere interessiere ich mich für Kenntnisse in:

CPU und GPU Schnittstellen

  • 1 Methode SYCL/DPC++
  • 2 Methide Eigen und CUDA
  • 3 Methode Wrapper/Middleware-Techniken, insbesondere Drop-In und Linker

Wenn Ihr nicht die Zeit oder das spezifische Know-how für dieses Projekt hast, kennst du vielleicht jemanden, der es hat? Jede Hilfe oder Empfehlung wird sehr geschätzt.

Antwort Zitieren Bearbeiten Thread verschieben Thread sperren Anmeldepflicht aktivieren Anpinnen Thread löschen Thread mit anderem zusammenführen Beitrag melden
Rbx #7518214
Lesenswert?
• ▲
▼

IUser_SANmi K. schrieb:

Ich stehe vor einer technischen Herausforderung und dachte, Ihr könntet möglicherweise mir helfen oder jemanden kennt, der das kann.

Naja, Stackoverflow, ChatGPT + ein eine Prise Selbstengagement, z.B. https://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_C_Best_Practices_Guide.pdf https://ieeexplore.ieee.org/document/5704475 usw.

Du wirst nicht drumherumkommen, dir selber die Optimierungsstrategien genauer anzusehen, und es muss auch verstanden werden, dass sich manche Sachen nicht einfach übertragen lassen. Also eben mal übertragen und beschleunigen ist nicht. Für Feinarbeiten und Versuche etc. (2 Stunden pro Tag) könnte man ein halbes Jahr ansetzen. Danach dann nochmal genauer fragen, und dann werden die Antworten hier auch ein wenig besser.

Antwort Zitieren Bearbeiten Löschen Beitrag melden
Rbx #7519456
Lesenswert?
• ▲
▼

Hier noch ein paar Links, um sich einen schnellen Überblick (über Ansätze) zu verschaffen: https://en.wikipedia.org/wiki/Eigen_(C%2B%2B_library) https://developer.download.nvidia.com/GTC/PDF/GTC2012/Posters/P0213_CudaBasedGPU_Jaideep_Singh.pdf https://developer.nvidia.com/blog/drop-in-acceleration-gnu-octave/ https://developer.nvidia.com/blog/implementing-high-performance-matrix-multiplication-using-cutlass-v2-8/ https://indico.cern.ch/event/93877/contributions/2118023/attachments/1104150/1575274/OctaveCorrectecPaper03.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Math_Kernel_Library https://en.wikipedia.org/wiki/OneAPI_(compute_acceleration) https://codeplay.com/portal/news/2019/12/16/bringing-nvidia-gpu-support-to-sycl-developers

Antwort Zitieren Bearbeiten Löschen Beitrag melden
Thread beobachten

Antwort schreiben

Hinweis: der ursprüngliche Beitrag ist mehr als 6 Monate alt. Bitte hier nur auf die ursprüngliche Frage antworten, für neue Fragen einen neuen Beitrag erstellen.

Formatierung
  • [c]C-Code[/c]
  • [code]Code in anderen Sprachen, ASCII-Zeichnungen[/code]
  • [math]Formel in LaTeX-Syntax[/math]
  • [[Titel]] – Link zu einem Artikel
  • Verweis auf einen anderen Beitrag: Rechtsklick auf dessen Beitrags-ID (#8078628), „Adresse kopieren“, in den Text einfügen

Mehr zur Formatierung

Längeren Sourcecode als Anhang, nicht in den Text. JPG nur für Fotos und Scans; Zeichnungen und Screenshots als PNG oder GIF. Siehe Bildformate.

Dein Name und deine E-Mail-Adresse

Schon registriert? Anmelden

Wird nicht angezeigt. Wir schicken dir einen Link; sobald du damit bestätigst, erscheint dein Beitrag.

Mit dem Abschicken legst du einen kostenlosen Account an und erkennst die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzerklärung an.