Différences entre les versions de « Jacket »
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Présentation donnée par Alexandre Desfosses Foucault: http://dms.umontreal.ca/wiki/images/2/20/Jacket.pdf | Présentation donnée par Alexandre Desfosses Foucault: http://dms.umontreal.ca/wiki/images/2/20/Jacket.pdf |
Version du 11 avril 2013 à 08:44
Jacket est un toolbox propriétaire pour MATLAB qui permet l'exécution de code sur GPUs. Similaire à GPUmat, son cousin gratuit, pour sa syntaxe, Jacket comprend cependant davantage de fonctions implémentées et accélère également l'affichage des graphismes 2d ou 3d, en faisant usage du GPU.
Guide
Attention: Jacket est installé sur Tigre et Lionceau.
Présentation donnée par Alexandre Desfosses Foucault: http://dms.umontreal.ca/wiki/images/2/20/Jacket.pdf
Exemples
Exemple 1
clear addpath(genpath('/local/jacket-2.3/jacket/engine/')) %% Exécution de plusieurs opérations indépendantes sur le CPU %Création des matrices sur le CPU matrixSize = 2000; A = rand(matrixSize); b = ones(matrixSize,1); tic %pour plusieurs valeurs de p différentes, on résoud le système linéaire for p = 1:50 x = linsolve(A,p*b); end allCpuTime = toc %% On refait la même chose, en mettant les variables sur le gpu A = gdouble(A); b = gdouble(b); tic %pour plusieurs valeurs de p différentes, on résoud le système linéaire for p = 1:50 x = linsolve(A,p*b); end gpuVariablesForLoopTime = toc %% On utilise GFOR pour faire tourner toutes résolutions linéaires en même temps tic gfor p = 1:50 x = linsolve(A,p*b); gend GFORTime = toc %% Résultats %Variables sur cpu : 1.4222e+01 % Variables sur GPU et boucle for : 4.4444e+00 % Variables sur GPU et boucle GFOR : 2.5247e+00 %Attention, chiffres valides pour une matrice 2000x2000
Exemple 2
addpath(genpath('/local/jacket-2.3/jacket/engine/')) format short e %% multiplication matricielle, calcul sur le GPU G1 = gones(100); G2 = 2 * gones(100); result = G1 * G2; % seule différence : gones au lieu de ones %% Chronométrons pour comparer le temps de calcul du cpu au temps de calcul du gpu % Multiplication sur le GPU : maxSize = 1510; sizes = 10:100:maxSize; nbSizes = length(sizes); timeMultJacket = zeros(nbSizes,1); currentTest = 1; for currentSize = 10:100:maxSize tic G1=grand(currentSize); G2=2*grand(currentSize); result = G1*G2; gsync timeMultJacket(currentTest) = toc; currentTest = currentTest + 1; end %% Multiplication matricielle, calcul sur le CPU timeMultJacket timeMultCPU = zeros(nbSizes,1); currentTest = 0; for currentSize = 10:100:maxSize currentTest = currentTest + 1; tic G3 = rand(currentSize); G4 = 2*rand(currentSize); result = G3*G4; timeMultCPU(currentTest) = toc; end timeMultCPU plot(10:100:1510,timeMultJacket,'-or') hold on plot(10:100:1510,timeMultCPU,'-xb') set(gca,'FontSize',16) title('Temps de calcul JACKET vs CPU pour la multiplication matricielle') xlabel('Taille des matrices') ylabel('Temps de calcul') legend('Jacket','CPU')
Voir aussi
Articles connexes
Références externes
La dernière modification de cette page a été faite le 11 avril 2013 à 08:44.