Nie możesz się doczekać aż twoje obliczenia się skończą? Najprawdopodobniej już posiadasz sprzęt, który mógłby je przyspieszyć przynajmniej kilkukrotnie!

GPGPU — czyli obliczenia ogólnego przeznaczenia na kartach graficznych — to stosunkowo młoda technologia, która zrewolucjonizowała rynek wysokich mocy obliczeniowych. Różnica w wydajności jest tak ogromna, że w zadaniach które da się przenieść na GPU nikt już nie używa standardowych procesorów. Jeśli posiadasz w miarę nowy komputer, ale nie używasz GPGPU to prawdopodobnie wykorzystujesz mniej niż 10% mocy obliczeniowej swojego sprzętu! Na tym kursie dowiesz się, do jakich zadań można wykorzystać GPU i nauczysz się, jak zacząć przygodę z GPGPU na podstawie jednego z najpopularniejszych środowisk: NVIDIA CUDA.

Wszystkiego nauczysz się wykonując praktyczne zadania, a zdobytą wiedzę będziesz mógł samodzielnie pogłębiać dzięki dodatkowym materiałom. Jeśli chcesz liczyć szybciej na łatwo dostępnym sprzęcie — to jest technologia dla Ciebie!

Czego się nauczysz?

  • Nauczysz się dostrzegać zadania które warto zaimplementować na GPU
  • Poznasz podstawy programowania w CUDA
  • Poznasz popularne narzędzia i biblioteki CUDA
  • Dowiesz się jak optymalizować kod pod architekturę GPU

Dla kogo jest to szkolenie?

Pracowników IT:

  • projektujących i rozwijających oprogramowanie do obliczeń równoległych,
  • zajmujących się przetwarzaniem znacznych ilości danych,
  • wszystkich którym zależy na przyspieszeniu obliczeń.

Uwaga: Uczestnicy powinni mieć przynajmniej podstawową znajomość C / C++.

Szkolenie ma charakter warsztatowy: materiał jest prezentowany przez praktyczne ćwiczenia do wykonania pod nadzorem instruktora.

Skrót programu szkolenia

  • Wstęp: dlaczego GPGPU, co działa, a co nie działa
  • Dane
  • Podstawy programowania
  • Asynchroniczność
  • Najważniejsze optymalizacje
  • Biblioteki i gotowce

WordPress database error: [You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'ORDER BY sortorder' at line 1]
SELECT * FROM wp_ngg_pictures WHERE galleryid = ORDER BY sortorder

Program szkolenia

  1. Wstęp
    • Dlaczego GPGPU?
      • przyspieszenia rzędu 10x-100x
      • zwiększenie dostępności dużych mocy obliczeniowych (”Personal Supercomputer”)
      • redukcja kosztów i czasu
    • Co działa dobrze na GPU?
    • Co nie działa dobrze na GPU?
    • Przegląd technologii
      • AMP C++
      • OpenCL
      • CUDA
      • OpenACC/OpenHMPP
  2. Dane
    • Jak alokować pamięć na GPU?
    • Jak dostarczyć dane do GPU?
    • Jak odebrać dane z GPU?
  3. Podstawy programowania
    • Jak uruchomić kernel?
    • Model programistyczny
  4. Asynchroniczność
    • Jak uruchomić wiele zadań na raz?
    • Jak synchronizować zadania między sobą i z hostem?
  5. Najważniejsze optymalizacje
    • Wykorzystywanie lokalności danych
    • Jak korzystać efektywnie z pamięci?
    • Jak poprawić wielowątkowość?
  6. Biblioteki i gotowce
    • curand, cufft, cublas, …
    • CUDA SDK

Spróbuj ponownie