Brahma.FSharp as a tool for GPGPU-based generic linear algebra algorithms development

Abstract

Одним из подходов к организации высокопроизводительных вычислений над графами является использование графических ускорителей общего назначения. С другой стороны, популярным является подход, предлагающий использовать для таких задач алгоритмы линейной алгебры, в частности, посредством стандарта GraphBLAS. Тем не менее на данный момент не существует полноценных переносимых инструментов, реализующих стандарт GraphBLAS на графических процессорах общего назначения. Для реализации таких инструментов требуется библиотека обобщенных вычислений на GPGPU. С целью применения в инструментах такого рода в данной работе модифицируется библиотека Brahma.FSharp. В ходе работы реализована поддержка трансфера произвольных обобщенных типов данных, реализована поддержка произвольных обобщенных атомарных операций, улучшена модель управления памятью, а также модель параллельных вычислений. Кроме того, была переработана архитектура библиотеки.

One of the approaches to the organization of high-performance computing on graphs is the use of general-purpose graphics accelerators. On the other hand, a popular approach is to use linear algebra algorithms for such problems, in particular, through the GraphBLAS standard. However, at the moment there are no full-fledged portable tools that implement the GraphBLAS standard on general purpose GPUs. Implementing such tools requires a generic computing library on the GPGPU. In order to be used in tools of this kind, the Brahma.FSharp library is modified in this work. In the course of the work, support for the transfer of arbitrary generalized data types was implemented, support for arbitrary generalized atomic operations was implemented, the memory management model was improved, as well as the parallel computing model. In addition, the architecture of the library has been redesigned.