Delavnica NVIDIA: Osnove pospešenega računalništva s sodobnim CUDA C++

Sodobne računalniške rešitve pogosto zahtevajo zmogljivo in učinkovito strojno opremo. Grafični procesorji (GPE-ji) omogočajo masivno paralelizacijo rešitev problema, kar bistveno pospeši računsko intenzivne aplikacije. Programska platforma CUDA podjetja NVIDIA razvijalcem nudi orodja in knjižnice za splošnonamensko programiranje z uporabo grafičnih procesorjev.
Delavnica je zasnovana kot praktičen uvod v programiranje z uporabo CUDA C++ programskega okolja, namenjena razvijalcem, inženirjem in študentom z osnovnim znanjem jezika C++. Skozi vodene vaje in primere se boste naučili pisati, prevajati in izvajati aplikacije, pospešene z GPE-ji.
Udeleženci bodo spoznali osnove paralelnega programiranja, prenosa pomnilnika med CPE in GPE ter implementacije algoritmov, ki izkoriščajo zmogljivosti sodobnih grafičnih procesorjev. Ob zaključku boste pridobili temeljna znanja za samostojen razvoj pospešenih aplikacij.
Ob koncu delavnice lahko udeleženci pridobijo uradni certifikat Deep Learning Institute pri NVIDIA. Ta certifikat vam lahko koristi tako pri študiju kot tudi pri karierni poti.
Na izobraževanju pridobljena znanja:
• Spoznali boste temeljne koncepte paralelnega računalništva in pospeševanja z GPE-ji.
• Pisali in prevajali boste kodo v programskem jeziku C++, ki se izvaja neposredno na GPE-jih z uporabo CUDA.
• Optimizirali boste uporabo pomnilnika in prenos podatkov med CPE in GPE.
• Uporabili boste zmogljive CUDA paralelne algoritme za poenostavljen razvoj aplikacij.
• Implementirali boste lastne algoritme za vzporedno obdelavo podatkov z uporabo CUDA jeder.
• Uporabili boste CUDA tokove za prekrivanje računanja in prenosa podatkov.
• Profilirali in optimizirali boste CUDA aplikacije z orodjem NVIDIA Nsight™ Systems.
• Prepoznali boste priložnosti za pospeševanje obstoječe CPU-kode z uporabo CUDA.
Speaker(s): Domen Verber, Jani Dugonik
Agenda:
10:00
18:00
Uvod in priprava za vstop v oblačno okolje
CUDA na enostaven način
–
Naučite se pospeševati obstoječe aplikacije z uporabo standardnih paralelnih algoritmov in manjših sprememb kode.
–
Spoznajte pomnilniški prostor in izvedbene modele.
Asinhrono izvajanje
–
Izkoristite vso zmogljivost GPE-jev z uporabo CUDA tokov in dogodkov za sočasnost.
Uporaba lastnih CUDA jeder
–
Naučite se pisati in optimizirati lastna CUDA jedra za nizkonivojski nadzor.
Profiliranje in optimizacija
–
Uporabite orodje NVIDIA Nsight™ Systems za analizo, profiliranje in izboljšanje svojih aplikacij.
Zaključek in preverjanje znanja
–
Ponovitev ključnih vsebin in zaključni test za pridobitev certifikata..
Predavatelja: Domen Verber, Jani Dugonik
Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/487056