Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	CUDA Kullanarak GPU'lar için Paralel Hesaplama
	İngilizce	Parallel Computing 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		Cihan Topal
Dersin Amaçları		CUDA programlama modelini ve GPU mikro mimarisini anlamak. CUDA programlarının performansını incelemek ve anlamak ve CUDA kullanarak verimli paralel programlar geliştirmeyi öğrenmek.
Dersin Tanımı		GPU'ların tarihi. Paralel algoritma tasarımının ilkeleri. CUDA programlama modeli. GPU mikro mimarisi. İşgal, GPU performansı ve performans analizi ve hata ayıklama araçları. Dal ayrışması ve kontrol akışı optimizasyonları. GPU bellek sistemi. Bellek sistemi optimizasyonları. Birleşik Bellek ve CPU-GPU işbirlikçi hesaplama. Senkronizasyon, atomik işlemler, önbellek tutarlılığı, bellek tutarlılığı. Paralel modeller, Histogram, Önek toplamı vb. Dinamik paralellik, akışlar, çoklu GPU programlama. CUDA kütüphaneleri, CuBlas, CuDNN, NPP, NvGraph, cuFFT, NCCL, cuSPARSE vb. Diğer GPU programlama ortamları, OpenCL ve HSA.
Dersin Çıktıları		1. Paralel algoritma tasarımının temel ilkelerini listelemek ve uygulamak. 2. Yaygın GPU mimarilerini ve programlama modellerini tanımlamak. 3. GPU programlarının performansını etkileyen faktörleri açıklamak. 4. GPU programlarına temel kontrol akışı optimizasyonlarını tanımlamak ve uygulamak. 5. GPU programlarına temel bellek optimizasyonlarını tanımlamak ve uygulamak. 6. GPU'larda iletişim ve senkronizasyon tekniklerini açıklamak ve GPU'larda iletişimin ek yükünü anlamak. 7. CUDA ile paralel modeller kullanmak.
Önkoşullar		C/C++ Programming
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında