Javaで簡単にgpgpu aparapi

Javaで簡単にGPGPU
-Aparapi-

2012/10/13
関西GPGPU勉強会

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自己紹介
• 先山賢一
– @ksakiyama134

• 同志社大学大学院工学研究科 M2
– 研究：人工社会 + GPGPU みたいなこと
– T研ではないです

• バイクとOpenCLが好き
– 最近はRubyとか興味あり

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GPGPU歴
• 2010年10月
– OpenCLを勉強するも難しくて諦める

• 2011年１月
– CUDAを勉強

• 2011年９月
– OpenCLを再勉強(OpenGLも少し)

• 2012年３月
– GPGPU関連で論文発表

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発表の流れ
• GPGPU
– OpenCL

• Aparapi
– プログラミング
– パフォーマンス・チューニング
– デモ

• まとめ
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GPGPU
• General Purpose computing on GPU
– GPUのパワーを画像処理以外に応用

• GPGPUを使うためには
– CUDA
– OpenCL
– C++ AMP
– OpenACC etc…

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OpenCL
• 並列計算の標準フレームワーク
– Open Computing Language

• OpenCL C言語
– 並列アルゴリズムを記述するための言語

• C/C++
– APIを使用してOpenCL Cのコードを実行

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OpenCLを勉強したいが…

1. C++とかいやなんですけど…
– 他の言語を使いたい

2. 並列アルゴリズム, データ転送
以外の部分でコード数が多い
– もっと簡単に書きたい

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1.他の言語でできない？
• 賢い方々がつくったラッパーを使おう！！
• PyOpenCL
• Ruby-OpenCL
• PHP OpenCL など

• もちろんJavaでもあります！
• JavaCL
• JOCL
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た便そ
く利、
さなそ
んもん
のな
が

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2.もっと簡単にできない？
Host
• 残念ながら…
最低限の知識は必要 CommandQueue

– context
– command-queue Context
Device
– buffer
– kernel Buffer Kernel

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OpenCL Cコードは文字列
ホストコード例：Ruby
kernel_source = <<EOF
__kernel
OpenCL C
void square(__global float *dst, __kernel
__global float *src) void square(__global float *dst,
{ __global float *src)
int gid = get_global_id(0); {
dst[gid] = src[gid] * src[gid]; int gid = get_global_id(0);
} dst[gid] = src[gid] * src[gid];
EOF }

....省略

結局はCみたいなコードを書く
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そこでAparapi!
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Aparapi
• A Parallel API
– http://code.google.com/p/aparapi/

• Javaで並列アルゴリズムが書ける
– OpenCL Cを書かなくてよい！

• AMDが開発
– NVIDIA GPUでも動きます

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JavaとOpenCL
• Aparapi以外にも
– JavaCL
– JOCL

• しかしAparapiはこれら２つより
圧倒的にコード数が短くて済む

感覚：Aparapi >>> JavaCL > JOCL

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使い方
import com.amd.aparapi.Kernel;

new Kernel() {
@Override public void run() {
int gid = getGlobalId();
c[gid] = a[gid] + b[gid];
}
}.execute(size);

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すごくシンプル

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Aparapi, JavaCL, JOCL,
実装してコード数を
比較してみました

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kernel.execute(size);

Yes No
最初の実行？

No
OpenCLが入ってる？ OpenCLが入ってる？
Yes Yes

バイトコードを No

OpenCL Cに変換できた？
Yes

Java Thread Poolで実行

OpenCLで実行！
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バイトコードって？
• Wikipediaより
– 仮想マシンによる実行のために設計された、
実行可能なプログラムのバイナリ表現である

• Javaバイトコード
– Javaのコンパイラが生成するコード
– JVMのインタプリタによって
ネイティブコードに変換されて実行される

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Aparapiの主な制限
• １次元配列のみ
– finalをつける
– Primitiveなデータ型のみ
• Float, Double, Integerなど使用不可
• ArrayListなど使用不可

• switch, break, continueなど使用不可
– JTPで実行される

• run()内でnewできない

※詳しく知りたい方はJavaKernelGuidelinesを参照
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パフォーマンス・チューニング
• ローカルメモリ
– @Local修飾子
– １次元配列のみ

• 同期
– localBarrier(), globalBarrier()

• Range class
– NDRangeのサイズを細かく指定
– execute( Range.create2D(w,h,16,16) )

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デモ

• 正方行列の乗算

• バイトニックソート

• GUIとの連動

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自動でデータ転送される
for (stage = 0; stage < numStages; stage++) {
execute( Range.create(size, 256) );
}

// memcpy: Host -> Device
// memcpy: Device -> Host
}

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データ転送を操作する

setExplicit(true);
put(array_a).put(array_b).put(array_dst);

}

get.(array_dst);

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まとめ
• Aparapiで簡単に並列プログラミング
– 深くOpenCLを学ぶ必要がない

• データ転送に注意する
– setExplicit(true), put(arr[]), get(arr[])

• もっと詳しく知りたい人は
– http://code.google.com/p/aparapi/

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ご清聴ありがとうございました

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Javaで簡単にgpgpu aparapi

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