Struttura del corso

Introduzione

Comprendere i fondamenti della metodologia di calcolo eterogeneo

Perché il calcolo parallelo? Comprendere la necessità del calcolo parallelo

Processori multi-core - Architettura e design

Introduzione alle filettature, nozioni di base sulle filettature e concetti di base delle filettature parallele Programming

Comprendere i fondamenti di GPU processi di ottimizzazione del software

OpenMP - Uno standard per il parallelo basato su direttive Programming

Hands-on / Dimostrazione di vari programmi su macchine multicore

Introduzione a GPU Computing

GPUs per il calcolo parallelo

Modello di GPU Programming

Hands-on / Dimostrazione di vari programmi su GPU

SDK, toolkit e installazione dell'ambiente per GPU

Utilizzo di varie librerie

Dimostrazione di GPU e strumenti con programmi di esempio e OpenACC

Comprendere il modello CUDA Programming

Apprendimento dell'architettura CUDA

Esplorazione e configurazione degli ambienti di sviluppo CUDA

Utilizzo dell'API di runtime CUDA

Informazioni sul modello di memoria CUDA

Esplorazione di funzionalità aggiuntive dell'API CUDA

AccessUtilizzo efficiente della memoria globale in CUDA: ottimizzazione della memoria globale

Ottimizzazione dei trasferimenti di dati in CUDA utilizzando CUDA Streams

Utilizzo della memoria condivisa in CUDA

Comprensione e utilizzo delle operazioni e delle istruzioni atomiche in CUDA

Caso di studio: Elaborazione digitale delle immagini di base con CUDA

Utilizzo di Multi-GPU Programming

Profilazione e campionamento hardware avanzato su NVIDIA / CUDA

Utilizzo dell'API di parallelismo dinamico CUDA per l'avvio dinamico del kernel

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • C Programming
  • Linux GCC
  21 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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