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Et voilà le travail !

Intel VisiON • Les joies du code : transformez du CUDA propriétaire en Sycl ouvert avec Codeplay !
Et voilà le travail !

Si l’Intel VisiON était l’occasion d’approcher de très près les futures nouveautés des bleus, la conférence a également été l’occasion de redonner ses lettres de noblesse à certaines petites mains invisibles agissant en arrière-plan du mastodonte bleu. Un parfait exemple de cela se situe chez les écossais de Codeplay, déjà timidement passés au coin de rue de votre Comptoir favori.

 

intel vision 2022

 

Ici, point d’extravagantes cartes graphiques ou autres composants majeurs ; le travail est avant tout logiciel, et d’un principe simple : trouver une solution pour les partenaires actuellement équipés de cartes NVIDIA et de programmes optimisés en CUDA pour transitionner à moindre coût vers les solutions de bleus et leur framework OneAPI, basé en interne sur du SysCL — un modèle de programmation sans redevance maintenu par le groupe Khronos (également en charge de Vulkan) permettant de programmer en pur C++ des accélérateurs de manière syntaxiquement proche du CUDA, tout en lui retirant ses extensions non-standards (adieu les kernels<<<nb_grid, nb_blocks>>> !).

 

Et voilà le travail ! [cliquer pour agrandir]

 

En interne, le compilateur source-à-source prend en entrée le programme originel CUDA pour recracher une version SyCL équivalente, mais, surtout, proche en matière de performance. En effet, un autotuner (voyez cela comme un algorithme cherchant seul les manières de transformer le code menant à une vitesse d’exécution optimale) est employé, permettant de pallier en partie la lenteur due au comportement différent de l’exécution du SysCL face à CUDA. Avec un peu d’optimisation manuelle supplémentaire, le logiciel traduit devient quasiment (perte sèche de l’ordre de 10 %) aussi performant que la version originale CUDA… mais qui peut désormais être utilisée sur toutes les machines compatibles SyCL. Au passage, si votre machine ne l’est pas, Codeplay peut aussi vous aider, notamment en construisant une partie du pilote SyCL, par exemple à partir de primitives OpenCL ou directement en LevelZero lorsque cela est possible. Rajouter une couverture du CUDA quasi complète, Codeplay communiquant sur un bon 90 % des applications traduisibles sans effort, au doigt mouillé : que demander de plus ?

 

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Un peu plus tard ...

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Les 4 ragots
Les ragots sont actuellement
ouverts à tous, c'est open bar !
par Un ragoteur bio en Île-de-France, le Samedi 14 Mai 2022 à 10h03  
par Nicolas D. le Vendredi 13 Mai 2022 à 22h35
Ben pour le coup c'est pas forcément la faute de NVIDIA, je veux dire que rien n'empêche quelqu'un d'écrire son encodeur CUDA (libre ou non) ; mais il doit y avoir tellement peu de demande que... Note aussi que le NVEnc est directement en matériel donc bien plus efficient
Il faut savoir que CUDA est aussi utilisé par les application spécialisées pro (ie: Autocad,..). La blague est que NV vends sa maque Quaddro comme destinée au marché pro mais que CUDA est en réalité disponible aussi sur les gammes tout venant et gamer.
J'ai donc mon applicatif qui bénéficie du rendu CUDA sur une simple GTX (au prix GTX).
par Nicolas D., le Vendredi 13 Mai 2022 à 22h35  
par dans les vieux pots... en Île-de-France le Vendredi 13 Mai 2022 à 17h04
un peu hors sujet

si seulement le CUDA avait été entrenu par NV pour les applications vidéos.
Je n'ai rien contre NVenc et NVdec qui font parfaitement le job.
Mais sur les cartes qui n'ont pas le silicium dédié... y'a du CUDA qui se perd !

sur une "vieille" GTX 570 (tout juste rodée) une ancienne appli (TVMW4) fait de l'encodage h264 accéléré par CUDA aussi vite que sur une 1660ti d'une toute autre génération...

halte à l'obsolescence logicielle :-)
Ben pour le coup c'est pas forcément la faute de NVIDIA, je veux dire que rien n'empêche quelqu'un d'écrire son encodeur CUDA (libre ou non) ; mais il doit y avoir tellement peu de demande que... Note aussi que le NVEnc est directement en matériel donc bien plus efficient
par Un énarque des ragots en Bourgogne-Franche-Comté, le Vendredi 13 Mai 2022 à 17h26  
Très bonne initiative, même si c'est pour récupérer des clients à la base. Cela permet de libérer des pro pris en otage de l'écosystème CUDA, pour leur permettre de choisir la solution qui leur convient le mieux.
par dans les vieux pots... en Île-de-France, le Vendredi 13 Mai 2022 à 17h04  
un peu hors sujet

si seulement le CUDA avait été entrenu par NV pour les applications vidéos.
Je n'ai rien contre NVenc et NVdec qui font parfaitement le job.
Mais sur les cartes qui n'ont pas le silicium dédié... y'a du CUDA qui se perd !

sur une "vieille" GTX 570 (tout juste rodée) une ancienne appli (TVMW4) fait de l'encodage h264 accéléré par CUDA aussi vite que sur une 1660ti d'une toute autre génération...

halte à l'obsolescence logicielle :-)