Hoş Geldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Fen Bilimleri Enstitüsü / BLG 562E / Dersin Bilgileri
 

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
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2024