Programowanie GPU

Podstawy programowania, umiejętność programowania w C lub C++.

przedmiot fakultatywny

- godziny realizowane z udziałem nauczyciela: 60h (wykład 30h, ćwiczenia 30h)

- czas poświęcony na pracę indywidualną nad projektem zaliczeniowym (programem wykorzystującym możliwości równoległe GPU): 60h

- czas wymagany do przygotowania się do ćwiczeń i rozwiązanie wymaganej ilości przykładowych problemów (zadań): 30h

- czas wymagany do odbycia obowiązkowych praktyk: 0h

Razem 150h,

6ptk. ECTS

W1: Znajomość architektury GPU i jej wpływu na model programowania. Wiedza na temat różnych rodzajów pamięci i ich sposobów wykorzystania.

W2: Znajomość zasad pisania aplikacji (programów ogólnego zastosowania) na karty graficzne.

W3: Znajomość języków programowania i umiejętność ich wykorzystania do portowania aplikacji na karty GPU.

W4: Znajomość podstawowych algorytmów numerycznych (wzorców programistycznych) i ich implementacji na karty graficzne.

U1: Umiejętność programowania GPGPU, wykorzystując możliwości obliczeń równoległych procesorów GPU.

U2: Umiejętność sprawdzenia poprawności kodu równoległego na GPU i analizy jego wydajności

K1: Prezentacja działania programu zaliczeniowego i przedstawienie sposobu jego działania (opis kodu źródłowego).

K2: Skutecznie przekazuje innym swoje myśli w zrozumiały sposób

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

- ćwiczeniowa
- projektu

Wykład stanowi wprowadzenie do programowania równoległego ogólnego zastosowania na karty graficzne GP GPU.

1. Wprowadzenie do programowania kart graficznych
2. Przegląd podstawowych architektur sprzętowych (ATI, nVidia) wraz z implikacjami
3. Przegląd języków i narzędzi do programowania kart graficznych
4. Wprowadzenie do OpenCL / SYCL
5. Podstawy programowana w języku CUDA
6. Portowanie aplikacji z wykorzystaniem dyrektyw kompilatora - standard OpenACC
7. Metody i mechanizmy optymalizacji kodu GPGPU
8. Przykładowe problemy numeryczne i ich implementacja na karty graficzne
9. Debugowanie, profilowanie i optymalizacja kodu.

[1] Jason Sanders, Edward Kandrot, "CUDA w przykładach: wprowadzenie do ogólnego programowania procesorów GPU''

[2] Jason Sanders, Edward Kandrot, "CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming"

[3] David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu, "Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach"

[4] Rob Farber, "CUDA application design and development"

[5] Duane Storti, Mete Yurtoglu: "CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing"

Materiały w sieci:

[5] NVIDIA, "CUDA Toolkit Documentation", http://docs.nvidia.com/cuda

[6] NVIDIA Developers Blog, https://developer.nvidia.com/blog/

Zaliczenie na podstawie obecności i przedstawienia indywidualne projektu programistycznego polegającym na implementacji wybranego algorytmu na karty graficzne: W1, W2, W3, U1, U2, K1, K2

Wykonanie na zajęciach lub indywidualnie zadań programistycznych z zakresu obliczeń GPU: W4, U1