Ruby Association Grant selection result

  We are very happy to announce that the following four projects have been selected by the Ruby Association grant committee.
Accomplishments of the projects will be published around March 2017.

GPU-accelerated Libraries for Ruby to handle very large datasets.

Project Summary

In this project, I would like to take another step to strengthen the Ruby ecosystem for Scientific software. The RbCUDA gem that I intend to develop would provide more flexibility power and control to a programmers/researchers/scientists to harness and optimize their solutions for GPU computing and run across all CUDA powered hardwares using Ruby. RbCUDA interface with NMatrix, Numo::Narray and ArrayFire which will make it easily adoptable for Rubyists. The main objective of RbCUDA would be to map all of CUDA into Ruby with minimal overheads and provide ready-made on-GPU linear algebra, reduction, scan routines using cuBLAS, cuSolver libraries.

Applicant name

Prasun Anand

Implementation of Ruby/Cumo, a CUDA-aware version of Ruby/Numo

Project Summary

Ruby Numo (NUmerical MOdule) プロジェクトのうち、Future work となっている CUDA 対応版の実装を行う。 Ruby Numo とインターフェースを合わせることにより、コードのごく一部を置き換えるだけで、GPU を使った高速化の恩恵が得られる状態を目指す。

Applicant Name

Naotoshi Seo


Project Summary


Applicants Name

松本亮介、小田知央、近藤宇智朗、 笠原義晃、岡村耕二、 嶋吉隆夫、 金子晃介


Project Summary

異なるRubyバイナリ間でパフォーマンスを簡単かつ正確に比較するためのベンチマークツール benchmark_driver.gem の機能拡充を行ないます。 またより多くのRubyコアの機能が計測できるようベンチマークセットを増やし、このツールでベンチマークセットが継続的に実行される環境を用意することで、 より早く確実にRuby 2の3倍高速化が実現できる環境を目指します。

Applicant Name