C/JAVA: 2009年6月アーカイブ

随分久しぶりのブログですが、生存報告を含めて更新

研究室ではGPUの計算精度に関しての研究をすることになりました

GPUってのは単精度浮動小数点演算が主であり、

倍精度性能は僅かしかないのが特徴です

よって単精度から倍精度の実現と高速化、

つまりは性能と速度のトレードオフを探していくことになります



手始めにCUDAプログラミングに慣れるために、blackscholes.cの手動書き換えを行なった
(ブラックショールズは金融に関する確率微分方程式のシミュレートプログラムである)

シミュレートする銘柄数を変化させてCPUとGPUを比較すると以下の結果が得られた

CPUはC言語@Core 2 Quad Q9300
GPUはCUDA@Geforce 9800GTX

blackscholes実行結果(単位：秒)

num	CPU	GPU	CPU/GPU
1000	0.104006	0.012000	8.7
10000	0.844052	0.012001	70.3
100000	8.164510	0.024001	408.2
1000000	81.709107	0.120008	680.9

この結果だけ見るとGPUすげー！！ってなるけれど

これだけじゃ終われないんだよね(涙)

CPUもGPUもどのように最適化したか。どのようにチューニングしたか
GPUならデータ転送の影響は？並列化の最適化
メモリにしたってグローバルメモリだけじゃなく他のキャッシュメモリを使用したか

色々と課題が残ってる

それと何よりもCPUとGPUの演算結果が微妙に誤差が生じている
これが一番の問題であり、制度保証を必要とするアプリでは致命的である

今後はGPUの精度について研究していきます！