GPGPUプログラミングのためのRuby言語処理系Ikra
GPGPUはその性能が注目される一方で、プログラミングの手間が問題となっています。そこで、Rubyからの言語変換により簡単にGPGPUプログラムを作成することのできる言語処理系Ikraを提案します。言語変換という手法を用いることにより、カーネル(GPU実行部)内もRubyで記述することが可能となります。
ソースコード
https://prg-titech.github.io/ikra-ruby/
関連プロジェクト
Ikraプロジェクトから派生して低レベル言語や他言語での研究、また仕様検証などにも取り組んでいます。
- DynaSOAr: Efficient Parallel Object Allocator for GPGPU
- Proof of Soundness of Concurrent Separation Logic for GPGPU in Coq
- Sanajeh: a Python DSL for GPGPU
お知らせ
- CTHPC2022におけるGPGPU向けのプログラミング抽象化機構に関する基調講演
- 手島精一記念研究賞(博士論文賞), Matthias Springer, 2021, Memory-Efficient Object-Oriented Programming on GPUs
- Springerが手島精一記念研究賞(博士論文賞)を受賞
- APLAS’20にて増原がGPGPUのためのオブジェクト支援に関する基調講演
- GPU内での動的オブジェクト割り当て手法をECOOP 2019にて発表
- 博士論文公聴会: Matthias Springer
- ISMM/PLDIにおいてGPUメモリ管理に関する論文とポスター発表
- SPLASH 2018学生研究コンテストにおいてSpringerが第一位を獲得
- ARRAY 2018において入れ子配列のインライン化手法を発表
- WPMVP 2018とCGO 2018 SRCにて論文とポスターの発表
- ARRAY 2017にて論文発表
- PPL 2017 でポスター発表
- ARRAY 2016ワークショップで論文発表
- (English) Paper/Poster Presentations at PPL 2016
- 朝倉が修士論文を、奥河、田屋、渡邉が学士論文を発表しました
- ISP2S2においてIkraに関するポスター発表
- 西口、村上、邵が修士論文を発表しました
ダウンロード(古い版)
- version 0.2 (ahead-of-time compiler)
- version 0.3 @ RubyGems