BLG 562E - CUDA ile GPU’lar ic¸in Paralel Hesaplama

Dersin Amaçları

CUDA programlama modelini ve GPU mikro-mimarisini anlamak.
CUDA programlarının performans etkenlerini anlamak ve verimli c¸alıs¸acak CUDA programları gelis¸tirmeyi o¨gˆrenmek.

Dersin Tanımı

GPU’ların teknolojik gelis¸imi. Paralel algoritma tasarımına yo¨nelik temel kriterler. CUDA programlama modeli. GPU mikro-mimarisi. Doluluk, GPU performansı, performans analizi ve hata ayıklamama arac¸ları. Program kontrol akıs¸ına yo¨nelik optimizasyonlar. GPU bellek sistemi. Bellek performansını iyiles¸tirmeye yo¨nelik optimizasyonlar. Bu¨tu¨nles¸ik bellek ve CPU-GPU programlama. Senkronizasyon, atomik is¸lemler, bellek tutarlılıgˆına yo¨nelik teknikler. Paralel s¸ablonlar (histogram, prefix sum, vs.). Dinamik paralellik ve c¸oklu-GPU programlama. CUDA ku¨tu¨phaneleri (CuBlas, CuDNN, NPP, NvGraph, cuFFT, NCCL, cuSPARSE , vs.). Digˆer GPU programlama ortamları, OpenCL, HSA.