Obecné výpočty na grafických procesorech

Garant předmětu:

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

katedra počítačové grafiky a interakce

Anotace:

Cílem předmětu je seznámení studentů se základními principy obecných výpočtů na grafických procesorech (GPGPU) a získání praktických zkušeností s návrhem a implementací aplikací využívajících pro urychlení výpočtů GPU. Výklad zahrnuje seznámení s architekturou současných grafických procesorů a jejími omezeními, základní koncepty paralelního programovaní GPU, jazyky pro programování GPU, technologii CUDA a metody optimalizace kódu. Cvičení jsou zaměřena na řešení typových úloh a semestrálních projektů. Důraz je kladen na získání praktických zkušeností s konkrétní technologií - CUDA.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A4M39GPU

Požadavky:

Programování v C/C++, lineární algebra.

Osnova přednášek:

1. Úvod do počítání na GPU (architektury, jazyky, GPU versus CPU).

2. Popis architektury NVIDIA CUDA a základy jejího programování.

3. CUDA - práce s vlákny a přístup do paměti, typy pamětí.

4. CUDA - implementace základních paralelních algoritmů (redukce, prefixový součet).

5. CUDA - metody optimalizace kódu.

6. CUDA - rozšíření - dynamický paralelismus, cooperative groups, unified memory, graf výpočtu.

7. Ostatní jazyky pro GPGPU I - OpenCL (Open Computing Language).

8. Ostatní jazyky pro GPGPU II - OpenGL Compute Shaders.

Osnova cvičení:

1. Úvod - požadavky, bodové hodnocení.

2. CUDA - překlad programu, ladění, jednoduché příklady. Zadání projektu.

3. CUDA - řešení jednoduchých příkladů.

4. CUDA - řešení jednoduché úlohy I (doplňování kódu do předpřipravené kostry

aplikace).

5. CUDA - řešení jednoduché úlohy II (doplňování kódu do předpřipravené kostry

aplikace).

6. CUDA - řešení jednoduché úlohy III (doplňování kódu do předpřipravené kostry

aplikace).

7. Samostatná práce na projektu - konzultace I.

8. OpenCL - překlad programu, ladění, jednoduché příklady

9. OpenCL - řešení jednoduché úlohy IV (doplňování kódu do předpřipravené kostry

aplikace).

10. Samostatná práce na projektu - konzultace II.

11. Samostatná práce na projektu - konzultace II.

12. Odevzdávání projektů + dokumentace.

13. Prezentace semestrálních projektů. Zápočty.

Cíle studia:

Studijní materiály:

1. Wen-mei W. Hwu, David B. Kirk, Izzat El Hajj: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. 4th ed., Elsevier, 2022, https://doi.org/10.1016/C2020-0-02969-5.

2. Jason Sanders, Edward Kandrot: CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming. 1st ed., Addison-Wesley Professional, 2010, ISBN 978-0131387683.

3. Aaftab Munshi, Benedict Gaster, Timothy G. Mattson, James Fung, Dan Ginsburg: OpenCL Programming Guide. Addison-Wesley Professional, 2011, ISBN 978-0321749642.

4. Gerassimos Barlas: Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach. Morgan Kaufmann, 2014, ISBN 978-0124171374.

Poznámka:

Další podrobnější informace o předmětu (včetně podmínek pro udělení klasifikovaného zápočtu) najdete na webové stránce http://cent.felk.cvut.cz/courses/GPU .

Další informace:

http://cent.felk.cvut.cz/courses/GPU

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: