Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	CUDA ile GPU’lar ic¸in Paralel Hesaplama
	İngilizce	Paral.Comp.for GPUs Using CUDA
Dersin Kodu	BLG 562E	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	-	3	3	-	-
Dersin Dili		İngilizce
Dersin Koordinatörü		Ayşe Yılmazer Metin
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.
Dersin Çıktıları		1. Paralel algoritma tasarımına yo¨nelik temel kriterleri listeleyebilme ve kullanabilme. 2. Yaygın kullanılan GPU mimarilerini ve programlama modellerini anlatabilme. 3. GPU programlarının performansını etkileyen temel fakto¨rleri listeleyebilme. 4. Program kontrol akıs¸ına dayalı temel optimizasyonları ac¸ıklayabilme ve uygulayabilme. 5. Bellek performansını iyiles¸tirmeye yo¨nelik optimizasyonları ac¸ıklayabilme ve uygulayabilme. 6. GPU programlarında veri alıs¸veris¸inin dogˆru sagˆlanmasına, senkronizasyona yo¨nelik teknikleri o¨gˆrenme, uygulama ve performansa getirdigˆi yu¨ku¨ anlatabilme. 7. Paralel s¸ablonların CUDA ile gerc¸ekles¸tirimlerini kullanabilme.
Önkoşullar
Gereken Olanaklar		C/C++ programlama
Diğer
Ders Kitabı		David B. Kirk and Wen-mei Hwu, 2012, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, (2nd Edition), Morgan Kaufmann, ISBN 0- 12-415992-3. • Grama, A. Gupta, G. Karypis, and V. Kumar, Introduction to Parallel Computing, 2003, (2nd Ed.), Addison-Wesley.
Diğer Referanslar		NVidia, CUDA Programming Guide

Dersler

Yardım

Hakkında