Geometric Algebra Computing for Heterogeneous Systems

Hildenbrand, Dietmar ; Albert, Justin ; Charrier, Patrick ; Steinmetz, Christian (2017)
Geometric Algebra Computing for Heterogeneous Systems.
In: Advances in Applied Clifford Algebras, 27 (1)
Artikel, Bibliographie

URL / URN: http://dx.doi.org/10.1007/s00006-016-0694-6

Kurzbeschreibung (Abstract)

Starting from the situation 15 years ago with a great gap between the low symbolic complexity on the one hand and the high numeric complexity of coding in Geometric Algebra on the other hand, this paper reviews some applications showing, that, in the meantime, this gap could be closed, especially for CPUs. Today, the use of Geometric Algebra in engineering applications relies heavily on the availability of software solutions for the new heterogeneous computing architectures. While most of the Geometric Algebra tools are restricted to CPU focused programming languages, in this paper, we introduce the new Gaalop (Geometric Algebra algorithms optimizer) Precompiler for heterogeneous systems (CPUs, GPUs, FPGAs, DSPs ...) based on the programming language C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism) of the HSA (Heterogeneous System Architecture) Foundation. As a proof-of-concept we present a raytracing application together with some computing details and first performance results.

Typ des Eintrags:

Artikel

Erschienen:

2017

Autor(en):

Hildenbrand, Dietmar ; Albert, Justin ; Charrier, Patrick ; Steinmetz, Christian

Art des Eintrags:

Bibliographie

Titel:

Geometric Algebra Computing for Heterogeneous Systems

Sprache:

Englisch

Publikationsjahr:

2017

Verlag:

Springer International Publishing

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:

Advances in Applied Clifford Algebras

Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:

(Heft-)Nummer:

URL / URN:

http://dx.doi.org/10.1007/s00006-016-0694-6

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

Ausgehend von der Situation vor 15 Jahren, die durch eine große Lücke zwischen der geringen symbolischen Komplexität auf der einen Seite und der hohen numerischen Komplexität der Kodierung in Geometrischer Algebra auf der anderen Seite gekennzeichnet ist, bespricht dieses Paper einige Anwendungen, die zeigen, dass in der Zwischenzeit diese Lücke geschlossen werden konnte, vor allem für CPUs. Heutzutage ist die Nutzung der Geometrischen Algebra in technischen Anwendungen stark auf die Verfügbarkeit von Softwarelösungen für neue heterogene Berechnungsarchitekturen angewiesen. Während viele Geometrische Algebra Werkzeuge auf CPU fokussierte Programmiersprachen beschränkt sind, wird in diesem Paper der neue Gaalop (Geometric Algebra algorithms optimizer) Präcompiler für heterogene Systeme (CPUs, GPUs, FPGAs, DSPs, …), basierend auf der Programmiersprache C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism) der HSA (Heterogeneous System Architecture) Foundation, eingeführt. Als Nachweis der Machbarkeit wird eine Raytracing Anwendung zusammen mit einigen Berechnungsdetails und ersten Performanzergebnissen aufgezeigt.

Deutsch

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

20 Fachbereich Informatik

Hinterlegungsdatum:

30 Mär 2017 06:48

Letzte Änderung:

30 Mär 2017 06:48

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