Паралельні обчислення на GPU NVIDIA або суперкомп'ютер в кожному будинку

1. Передмова Говорячи про паралельних обчисленнях на GPU ми повинні пам'ятати, в який час ми живемо,...
2. Що таке CUDA
3. можливості технології
4. підготовка
5. результати
6. висновки

Передмова

Говорячи про паралельних обчисленнях на GPU ми повинні пам'ятати, в який час ми живемо, сьогоднішній день цей час коли все в світі прискорено настільки, що ми з вами втрачаємо відлік часу, не помічаючи, як воно проноситься мимо. Все, що ми робимо, пов'язано з високою точністю і швидкістю обробки інформації, в таких умовах нам неодмінно потрібні інструменти для того, щоб обробити всю інформацію, яка у нас є і перетворити її в дані, до того ж кажучи про таких завданнях треба пам'ятати, що дані завдання необхідні не тільки великим організаціям або мегакорпорацій, в рішення таких задач зараз потребують і рядові користувачі, які, які вирішують свої життєві завдання, пов'язані з високими технологіями у себе вдома на персональних комп'ютерах! Поява NVIDIA CUDA було дивним, а, скоріше, обґрунтованим, тому, як незабаром буде необхідно обробляти значно більше трудомісткі завдання на ПК, ніж раніше. Робота, яка раніше займала дуже багато часу, тепер буде займати лічені хвилини, відповідно це вплине на загальну картину всього світу!

Що ж таке обчислення на GPU

Обчислення на GPU - це використання GPU для обчислення технічних, наукових, побутових завдань. Обчислення на GPU містить в собі використання CPU і GPU з різнорідної вибіркою між ними, а саме: послідовну частину програм бере на себе CPU, в той час як трудомісткі обчислювальні завдання залишаються GPU. Завдяки цьому відбувається розпаралелювання завдань, яке призводить до прискорення обробки інформації і зменшує час виконання роботи, система ставати більш продуктивної і може одночасно обробляти більшу кількість завдань, ніж раніше. Однак, щоб домогтися такого успіху однієї лише апаратною підтримкою не обійтися, в даному випадку необхідна підтримка ще й програмного забезпечення, що б додаток могло переносити найбільш трудомісткі обчислення на GPU.

Що таке CUDA

CUDA - технологія програмування на спрощеному мовою Сі алгоритмів, які ісполняються на графічних процесорах прискорювачів GeForce восьмого покоління і старше, а також відповідних карт Quadro і Tesla від компанії NVIDIA. CUDA дозволяє включати в текст Сі програми спеціальні функції. Ці функції пишуться на спрощеному мові програмування Сі та виконуються на графічному процесорі. Первісна версія CUDA SDK була представлена ​​15 лютого 2007 року. Для успішної трансляції коду на цій мові, до складу CUDA SDK входить власний Сі-компілятор командного рядка nvcc компанії NVIDIA. Компілятор nvcc створений на основі відкритого компілятора Open64 і призначений для трансляції host-коду (головного, керуючого коду) і device-коду (апаратного коду) (файлів з розширенням .cu) в об'єктні файли, придатні в процесі збірки кінцевої програми або бібліотеки в будь-який середовищі програмування, наприклад в Microsoft Visual Studio.

можливості технології

1. Стандартна мова C для паралельної розробки додатків на GPU.
2. Готові бібліотеки чисельного аналізу для швидкого перетворення Фур'є і базового пакета програм лінійної алгебри.
3. Спеціальний драйвер CUDA для обчислень з швидкою передачею даних між GPU і CPU.
4. Можливість взаємодії драйвера CUDA з графічними драйверами OpenGL і DirectX.
5. Підтримка операційних систем Linux 32/64-bit, Windows XP 32/64-bit і MacOS.

переваги технології

1. Інтерфейс програмування додатків CUDA (CUDA API) заснований на стандартній мові програмування Сі з деякими обмеженнями. Це спрощує і згладжує процеcс вивчення архітектури CUDA.
2. Колективна між потоками пам'ять (shared memory) розміром в 16 Кб може бути використана під організований користувачем кеш з більш широкою смугою пропускання, ніж при вибірці з звичайних текстур.
3. Більш ефективні транзакції між пам'яттю центрального процесора і відеопам'яттю.
4. Повна апаратна підтримка цілочисельних і побітових операцій.

Приклад застосування технології

cRark

Після того як ми дізналися що таке паралельні обчислення і познайомилися з технологією NVIDIA CUDA можна перейти до практичної реалізації даної технології. Є вже чимало програмного забезпечення, яке використовує CUDA, але конкретно в цій статті ми будемо розглядати програму Павла Семянова під назвою «cRark» Дана програма є однією з небагатьох програм на сьогоднішній день, що допомагають користувачам відновити забуті паролі RAR-архівів, використовуючи обчислювальні здатності графічних процесорів за допомогою технології CUDA. Програма є безкоштовною і вільною, що не обмежує її застосування в широких масах і дозволяє користувачам більш наочно побачити можливості CUDA. Саму програму cRark для різних операційних систем можна завантажити з офіційного сайту , Побільше дізнатися про автора можна на сайті Павла Семянова .

Саме трудомістке в цій програмі - це настоянка. Програма має консольний інтерфейс, але завдяки інструкції, яка додається до самої програми, їй можна користуватися. Далі наведена коротка інструкція по налаштуванню програми. Ми перевіримо програму на працездатність і порівняємо її з іншою подібною програмою, яка не використовує NVIDIA CUDA, в даному випадку це відома програма «Advanced Archive Password Recovery».

З скачав архіву cRark нам потрібно тільки три файли: crark.exe, crark-hp.exe і password.def. Сrark.exe - це консольна утиліта розтину паролів RAR 3.0 без шифрованих файлів всередині архіву (тобто розкриваючи архів ми бачимо назви, але не можемо розпакувати архів без пароля).

Сrark-hp.exe - це консольна утиліта розтину паролів RAR 3.0 з шифруванням всього архіву (тобто розкриваючи архів ми не бачимо ні назви, ні самих архівів і не можемо розпакувати архів без пароля).

Password.def - це будь-який перейменований текстовий файл з дуже невеликим вмістом (наприклад: 1-й рядок: ## 2-й рядок:? *, В цьому випадку розтин пароля буде відбуватися з використанням будь-яких символів). Password.def - це керівник програми cRark. У файлі міститися правила розкриття пароля (або область знаків яку crark.exe буде використовувати в своїй роботі). Детальніше про можливості вибору цих знаків написано в текстовому файлі отриманому при розтині завантаженого на сайті у автора програми cRark: russian.def.