Видеокарты: что они могут? Могут ли они хоть что-то?

Процессор и видеокарта — в чём между ними разница? Если видеокарты так хороши — зачем нужен процессор? Чем отличаются OpenCL, CUDA и Vulkan? Что и когда выбрать для задачи? Как выглядят алгоритмы на видеокартах?

Обсудим, что такое вычисления в модели массового параллелизма. Что такое hyper-threading, occupancy, code divergence, coalesced memory access? Какие алгоритмы выигрывают от использования видеокарт?

Рассмотрим на примерах: – merge-sort за $\mathcal{O}(N)$$^1$ вместо $\mathcal{O}(N \cdot \log N)$, – умножение матриц, – real-time построение BVH-дерева (из этого вырос современный Ray Tracing).

Обсудим, как, понимая архитектуру компьютера хотя бы в общих чертах, можно оценить потенциал для ускорения с помощью разных методов оптимизации — даже без профилировщика.

Лекция будет сопровождаться кодом — с ним можно будет экспериментировать и после лекции. Также на лекции будут карлики и клоуны!

$^1$ merge-sort за $\mathcal{O}(N)$ — на видеокарте он, конечно, не работает строго за линию, но всё равно быстрее, чем на процессоре, в квинвигинтиллион$^2$ раз.

$^2$ В 123.9 раз.