Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere

Înțelegerea fundamentelor metodologiei de calcul eterogen

De ce calculul paralel? Înțelegerea necesității calculului paralel

Procesoare multi-core - Arhitectură și design

Introducere în fire de execuție, noțiuni de bază și concepte de bază ale programării paralele

Înțelegerea proceselor fundamentale de optimizare a software-ului pentru GPU

OpenMP - Un standard pentru programarea paralelă bazată pe directive

Exerciții practice / Demonstrarea diverselor programe pe mașini multi-core

Introducere în calculul pe GPU

GPU-uri pentru calcul paralel

Modelul de programare a GPU-urilor

Exerciții practice / Demonstrarea diverselor programe pe GPU

SDK, toolkit și instalarea mediului pentru GPU

Lucrul cu diverse biblioteci

Demonstrarea GPU-urilor și instrumentelor cu programe de exemplu și OpenACC

Înțelegerea modelului de programare CUDA

Învățarea arhitecturii CUDA

Explorarea și configurarea mediilor de dezvoltare CUDA

Lucrul cu API-ul de runtime CUDA

Înțelegerea modelului de memorie CUDA

Explorarea caracteristicilor suplimentare ale API-ului CUDA

Accesarea eficientă a memoriei globale în CUDA: Optimizarea memoriei globale

Optimizarea transferurilor de date în CUDA folosind fluxuri CUDA

Utilizarea memoriei partajate în CUDA

Înțelegerea și utilizarea operațiunilor și instrucțiunilor atomice în CUDA

Studiu de caz: Procesarea de bază a imaginilor digitale cu CUDA

Lucrul cu programarea multi-GPU

Profilarea și eșantionarea avansată a hardware-ului pe NVIDIA / CUDA

Utilizarea API-ului CUDA Dynamic Parallelism pentru lansarea dinamică a kernel-urilor

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • Programare în C
  • Linux GCC
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite