182.731 GPU Architectures and Computing
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2024S, VU, 4.0h, 6.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, GPU-basierte Architekturen und verwandte Technologien zu beherrschen und effiziente parallele Algorithmen auf der Basis von vielen Kernen zu entwickeln. Durch die abschließende Aufgabe erwerben sie auch wichtige Fähigkeiten zur Teamarbeit.


Inhalt der Lehrveranstaltung

Dies ist die Liste der Hauptthemen des Kurses:

  • GPU Architectures
  • CUDA Programming (Basics)
  • GPU Memories/Access Patterns
  • CUDA Execution
  • CUDA Parallel patterns
  • Thrust Library
  • Dynamic Parallelism
  • CUDA application profiling
  • CUDA Streaming


Anmeldung

Die Immatrikulation kann mit TISS durchgeführt werden. Die Einschreibung endet am 25. Februar 2023. Die maximale Teilnehmerzahl für diesen Kurs beträgt 20. Bitte melden Sie sich bald an !!!

Methoden

Im ersten Monat des Kurses präsentieren wir die Grundkenntnisse, die für die Ausführung des Auftrags erforderlich sind. Im zweiten Teil des Kurses werde ich vorbereitende Themen vorstellen, die hilfreich sind, um ihr Projekt weiter zu verbessern. Wir werden die Schüler bitten, ein Git-Hub-Repository einzurichten, in dem wir den Fortschritt und die tatsächliche Arbeit der einzelnen Schüler in der Gruppe überwachen. Die Schüler werden gebeten, zwei Präsentationen zu halten. Eine Präsentation, in der die Schüler vor Beginn des Projekts einen Notfallplan ausarbeiten müssen, in dem sie einige Ziele und das Risiko sicher erreichen können berücksichtigt. Die Studierenden müssen ein Dokument verfassen, in dem die für ihre Aufgabe gewählte Lösung erläutert wird. Am Ende des Kurses werden die Studenten gebeten, eine öffentliche Abschlusspräsentation zu halten, in der sie ihre Ergebnisse darlegen.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS-Breakdown: 6 ECTS = 150 Hours 

  • 1 h - Introduction to the Course
  • 1 h - Group formation
  • x h - Development of project idea and brainstorming
  • 20 h - Lessons on GPU Computing and Architecture
  • 1 h - Workshop 1 - Project proposal presentation
  • 1 h - Workshop 2 - Project results presentation
  • 100 h - Project Work
  •   20 h - Project discussion 




Some Resources:

  • Wen-Mei W. Hwu, GPU Computing GEMS, Emerald Edition, NVIDIA
  • Jason Sanders and Edward Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPUProgramming
  • Wen-mei W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach
  • E. Bartocci, E. Cherry, J. Glimm, R. Grosu, S.A. Smolka, and F. Fenton. Toward Real-time Simulation of Cardiac Dynamics. In CMSB 2011: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Computational Methods in Systems Biology, Paris, France, September 21-23, pages 103-110. ACM, 2011.
  • A. Murthy, E. Bartocci, F. Fenton, J. Glimm, R. Gray, S.A. Smolka, and R. Grosu. Curvature Analysis of Cardiac Excitation Wavefronts. In CMSB 2011: Proceedings of the 9th ACM International Conference on Computational Methods in Systems Biology, Paris, France, September 21-23, pages 151-160. ACM, 2011.

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.09:30 - 11:3005.03.2024 - 25.06.2024Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.11:00 - 13:0007.03.2024 - 20.06.2024Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
GPU Architectures and Computing - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.05.03.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.07.03.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.12.03.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.14.03.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.19.03.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.21.03.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.09.04.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.11.04.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.16.04.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.18.04.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.23.04.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.25.04.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.30.04.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.02.05.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.07.05.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.14.05.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.16.05.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Do.23.05.202411:00 - 13:00Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.28.05.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture
Di.04.06.202409:30 - 11:30Seminarraum DE0110 GPU Computing and Architecture

Leistungsnachweis

Die Schüler werden in Gruppen von vier Personen aufgeteilt und jeder Gruppe wird ein Projekt zugewiesen. Das Projekt besteht darin, eine sehr rechenintensive Aufgabe zu lösen und effiziente GPU-basierte Algorithmen zu entwickeln. Am Ende des Semesters werden die Studierenden ihre Lösung in einer öffentlichen Präsentation verteidigen.

 

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2024 00:00 25.02.2024 23:59 05.03.2024 23:59

Anmeldemodalitäten

For ERASMUS students that does not have an account on TISS please contact me by email and I will add you in the registration. However, your position in the queue of registrations will depend on the moment in which you will contact me.

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Keine Angabe
066 646 Computational Science and Engineering Keine Angabe
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 937 Software Engineering & Internet Computing Gebundenes Wahlfach
066 938 Technische Informatik Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

  • VU Algorithmen und Datenstrukturen 1
  • VU Algorithmen und Datenstrukturen 2
  • 182.695 LU Digital Design and Computer Architecture
  • 182.709 UE Operating Systems
  • 351.015 VU Signals and Systems 1
  • 389.055 VU Signals and Systems 2

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch