Difference between revisions of "Seminar/2016-03-23"
From LRDE
(Created page with "{{SeminarHeader
| id = 2016-03-23
| date = Mercredi 23 mars 2016
| schedule = 11h-12h
| location = Salle L0 du LRDE
}}
{{Talk
| id = 2016-03-23
| abstract = Les extens...") |
|||
(3 intermediate revisions by the same user not shown) | |||
Line 7: | Line 7: | ||
{{Talk |
{{Talk |
||
| id = 2016-03-23 |
| id = 2016-03-23 |
||
− | | abstract = Les extensions multimédia (SSE, AVX, NEON) sont une composante |
+ | | abstract = Les extensions multimédia (SSE, AVX, NEON) sont une composante majeure des |
− | processeurs d'aujourd'hui qui |
+ | processeurs d'aujourd'hui qui restent plus que sous-utilisées. Les |
− | raisons de cette sous-utilisation sont la relative obscurité des |
+ | principales raisons de cette sous-utilisation sont la relative obscurité des |
− | d'instructions, leur variété entre et même au sein des différentes |
+ | jeux d'instructions, leur variété entre et même au sein des différentes |
− | de puces et surtout, une méconnaissance de la disponibilité des ces |
+ | familles de puces et surtout, une méconnaissance de la disponibilité des ces |
− | de calculs. |
+ | unités de calculs. |
Boost.SIMD est une bibliothèque permettant d'exploiter ces extensions de |
Boost.SIMD est une bibliothèque permettant d'exploiter ces extensions de |
||
manière efficace et expressive, facilitant l'utilisation, la diffusion et la |
manière efficace et expressive, facilitant l'utilisation, la diffusion et la |
||
portabilité de tels codes, ouvrant la porte à des accélérations de l'ordre |
portabilité de tels codes, ouvrant la porte à des accélérations de l'ordre |
||
− | de 4 à 10 sur un simple |
+ | de 4 à 10 sur un simple cœur. |
Cet exposé présentera les fonctionnalités de Boost.SIMD, les challenges |
Cet exposé présentera les fonctionnalités de Boost.SIMD, les challenges |
||
Line 23: | Line 23: | ||
ces problèmes et les éléments bloquants qu'il reste à résoudre. |
ces problèmes et les éléments bloquants qu'il reste à résoudre. |
||
| duration = 45mn |
| duration = 45mn |
||
− | | orator = Joël Falcou, |
+ | | orator = Joël Falcou, Université Paris Sud, NumScale |
| picture = Joel-Falcou |
| picture = Joel-Falcou |
||
| resume = Joël Falcou est maître de conférences en informatique au LRI, Université |
| resume = Joël Falcou est maître de conférences en informatique au LRI, Université |
||
Line 29: | Line 29: | ||
pour la vision artificielle et plus particulièrement sur les applications de |
pour la vision artificielle et plus particulièrement sur les applications de |
||
la programmation générative pour la création d'outils d'aide à la |
la programmation générative pour la création d'outils d'aide à la |
||
− | parallélisation. Il est également |
+ | parallélisation. Il est également conseiller scientifique chez NumScale. |
| schedule = 11h |
| schedule = 11h |
||
| title = Boost.SIMD - Maximisez votre CPU directement depuis C++ |
| title = Boost.SIMD - Maximisez votre CPU directement depuis C++ |
||
− | | urls = https://github.com/ |
+ | | urls = https://github.com/NumScale/boost.simd,https://github.com/NumScale/boost.dispatch,https://github.com/jfalcou/nt2 |
}} |
}} |
Latest revision as of 17:26, 1 March 2016
Mercredi 23 mars 2016, 11h-12h, Salle L0 du LRDE
Boost.SIMD - Maximisez votre CPU directement depuis C++
Joël Falcou, Université Paris Sud, NumScale
Les extensions multimédia (SSE, AVX, NEON) sont une composante majeure des processeurs d'aujourd'hui qui restent plus que sous-utilisées. Les principales raisons de cette sous-utilisation sont la relative obscurité des jeux d'instructions, leur variété entre et même au sein des différentes familles de puces et surtout, une méconnaissance de la disponibilité des ces unités de calculs.
Boost.SIMD est une bibliothèque permettant d'exploiter ces extensions de manière efficace et expressive, facilitant l'utilisation, la diffusion et la portabilité de tels codes, ouvrant la porte à des accélérations de l'ordre de 4 à 10 sur un simple cœur.
Cet exposé présentera les fonctionnalités de Boost.SIMD, les challenges
posés par son implémentation, comment le C++ moderne répond à plusieurs de
ces problèmes et les éléments bloquants qu'il reste à résoudre.
Joël Falcou est maître de conférences en informatique au LRI, Université
Paris Sud. Ses travaux de thèse ont porté sur la programmation parallèle
pour la vision artificielle et plus particulièrement sur les applications de
la programmation générative pour la création d'outils d'aide à la
parallélisation. Il est également conseiller scientifique chez NumScale.
https://github.com/NumScale/boost.simd, https://github.com/NumScale/boost.dispatch, https://github.com/jfalcou/nt2