Вторник, 26 сентября 2023 г., 14:30-16:30
Аудитория Е355

Экосистема RISC-V, этапы развития, новинки и тренды [PDF]
Сергей Якушкин, Syntacore

Доклад представит популярную архитектуру RISC-V, этапы ее развития, современное состояние стандартов и планы развития, новики продуктов на основе RISC-V в различных областях применения, тренды, экосистему программного обеспечения и сообщество разработчиков.

Производительность современных процессоров на базе RISC-V. Тренды, потенциал роста, краткий анализ аппаратных и программных проблем [PDF]
Александр Лазарев, YADRO

В докладе будут рассмотрены современные требования к производительности вычислительных систем, тренды, ограничивающие рост производительности, а также обоснование перехода от х86 к RISC-V. Основой доклада является обзор проблем, влияющих на работу приложений на основе анализа пользовательских сценариев.

OpenCV на RISC-V, состояние в 2023 г. [PDF]
Максим Милащенко, YADRO

Популярная кроссплатформенная библиотека алгоритмов компьютерного зрения OpenCV также доступна и для RISC-V платформ. Библиотека предлагает оптимизированные функции из области компьютерного зрения для существующих RISC-V плат, поддерживающих векторные расширения версии 0.7 а также разработанные под эмулятором функции с поддержкой векторных расширений версии 1.0. Для оптимизации в OpenCV применяется подход так называемых универсальных интринсиков, унифицированных оберток над компиляторными интринсиками, позволяющий использовать SIMD инструкции для нескольких платформ использую одну реализацию на универсальных интринсиках. В данном докладе мы расскажем текущее состояние оптимизации OpenCV для RISC-V, результаты измерения производительности на доступных RISC-V платах а также осветим детали реализации универсальных интринсиков.

Оптимизация вычислительных задач машинного обучения на CPU [PDF]
Андрей Соколов, YADRO

В настоящее время особое распространение получили подходы решения задач машинного обучения на графических ускорителях. Многие из таких задач можно не менее эффективно решить на центральном процессоре, данный факт зачастую упускается из виду и не используется полностью потенциал процессора. В данном докладе будет представлен широкий класс алгоритмов машинного обучения, для которых имеются значительные возможности ускорения на процессорных системах. Также будут предложены некоторые рекомендации для выбора аппаратных платформ под эти задачи.

Сравнение производительности и оптимизация программ для RISC-V процессоров. Примеры [PDF]
Валентин Волокитин, Иосиф Мееров, ННГУ

В докладе будут показаны примеры оптимизации программ для имеющихся образцов RISC-V процессоров. Внимание будет уделено как алгоритмам, производительность которых ограничена возможностями подсистемы памяти, так и алгоритмам с существенной долей арифметических операций. Будет показано, как различные приемы оптимизации кода влияют на производительность на устройствах архитектур x86 и RISC-V.

Около 12 лет назад в Калифорнийском университете в Беркли был представлен проект новой, основанной на концепции RISC (Reduced Instruction Set Computer), открытой и расширяемой архитектуры RISC-V. Всего за одно десятилетие разработчикам микропроцессоров и программного обеспечения удалось добиться значительных успехов. Доступные на сегодняшний день многоядерные устройства с наборами инструкций SIMD на базе архитектуры RISC-V пока еще не могут соперничать по производительности с ведущими CPU традиционных архитектур x86 и ARM, но темпы развития позволяют ожидать реальной конкуренции в ближайшие годы. Показателен интерес к данной архитектуре со стороны лидеров индустрии и академического сообщества.

В рамках семинара мы совместно с коллегами из ИТ-компаний расскажем об архитектуре RISC-V, имеющемся стеке программного обеспечения и нашем опыте сравнения, анализа и оптимизации производительности программ для доступных сейчас RISC-V процессоров.

Организаторы семинара, представляющие ННГУ, благодарят программу академического лидерства Приоритеты-2030 за поддержку.