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.

2020S, VU, 4.0h, 6.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

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

The course will start with an introduction on the modern GPU architectures, by tracing the evolution from the SIMD (Single Instruction, Multiple Data) architecture to the current architectural features and by discussing the trends for the future. We then will explore the two main Programming Models: CUDA and OpenCL. Real case studies will expose students to the potential applications of this technology. A final project will give them the possibility to make a concrete experience of the concepts taught, to solve a modest GPU programming problem that will be assigned by the teacher or proposed by the student, to present it at the end to the class. This is the list of the main topics of the course:

  • GPU Architectures (NVIDIA Fermi, NVIDIA Kepler, ATI/AMD)
  • CUDA Programming Model
  • OpenCL Programming Model
  • Case Studies (Graph exploration, Path Planning, Curvature Analysis, Signal Processing, PDE Solvers)
  • Optimizing GPU performance

Registration

The enrollment can be performed using TISS. The enrollment will be close on February 20th, 2020. The max number of students for this course is 15. Please register soon !!! The first lecture will start on 3rd of March in the Seminarraum Techn. Informatik.

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

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.11:00 - 13:0003.03.2020Seminarraum Techn. Informatik GPU-Architekturen und Computing
Mi.13:00 - 15:0004.03.2020Seminarraum Techn. Informatik GPU-Architekturen und Computing
Di.11:00 - 13:0010.03.2020Seminarraum Techn. Informatik GPU Architectures and Computing
Mi.13:00 - 15:0011.03.2020Seminarraum Techn. Informatik GPU-Architekturen und Computing

Leistungsnachweis

Die Schüler werden in Gruppen von drei 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
10.02.2020 10:00 22.03.2020 23:59 22.03.2020 23:59

Curricula

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