Редактирование: CUDA, весна 2010

Материал из eSyr's wiki.

Внимание: Вы не представились системе. Ваш IP-адрес будет записан в историю изменений этой страницы.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.

Лекции (в основном) читал Алексей Викторович Боресков (steps3d@narod.ru), также был Александр Харламов.

==Программа курса==

# Лекция 1.Введение. 16 февраля 2010 г.,  ауд. 685 2-й учебный корпус, 16.20
## Существующие многоядерные системы.
## GPU как массивно-параллельный процессор.
## CUDA "hello, world".
## Архитектура Tesla & Fermi и модель программирования CUDA. 
# Лекция 2. Иерархия памяти CUDA. Глобальная и разделяемая память и ее использование. 2 марта 2010 г.
## Глобальная память.
## Работа с глобальной памятью.
## Коалесинг.
## Параллельные решения задач умножения матриц и решения СЛАУ.	  
## Задание #1.
# Лекция 3. Иерархия памяти CUDA. Глобальная и разделяемая память и ее использование (часть 2).9 марта 2010 г.
## Разделяемая память.
## Конфликты банков
## Реализация примитивов параллельного суммирования (reduce), префиксной суммы (scan) и построение гистограмм на CUDA.
# Лекция 4. Иерархия памяти CUDA.
## Текстуры в CUDA (cudaArray).
## Использование текстурных ссылок при работе с cudaArray, и pitch linear.
## Цифровая обработка сигналов.
## Простые фильтры (размытие, обнаружение границ, математическая морфология).
## Реализация операций свертки, быстрого преобразования Фурье, дискретного косинусного преобразования.
## Подавление шума, масштабирование сигнала.
## Задание #2.
# Лекция 5. Обработка видео.
## Использование PDE в обработке видео.
## Оптический поток.
# Лекция 6. Трассировка лучей.
## Синтез изображения..
## Пересечения луча с треугольником.
## Построение пространственного индекса.
## Трассировка дерева и решение уравнения освещения.
## Задание #3.
# Лекция 7. Решение PDE.
## Использование CUDA для решения уравнения теплопереноса.
## Использование CUDA для гидродинамики.
## Использование CUDA для моделирования циклотрона.
## Задачи математической физики
# Лекция 8. CUDA C, CUDA Driver API & OpenCL. OpenMP & MPI.
## Использование ptx и JIT
## Введение в OpenCL
## Программирование multi-GPU систем.
## Взаимодействие CUDA и OpenMP / MPI. 
## Использование потоков команд.
## Задание #4.
# Лекция 9. Нейронные сети.
## Использование нейронных сетей при обработке физических данных.
## Использование нейронных сетей в обработке изображений.
# Лекция 10 Вопросы оптимизации CUDA
## Использование PTX
## Понятие занятости мультипроцессора
## CUDA Visual Profiler
## Nexus
## Задание #5.
# Лекция 11. Перспективы развития массивно-параллельных систем. 
## Направления исследования.
## Показ студенческих работ.

==Программа курса 2009==

# 24 февраля: Введение. Существующие многоядерные системы. GPU как массивно-параллельный процессор. CUDA "hello, world"	
# 3 марта:    Архитектура Tesla и модель программирования CUDA.
# 10 марта:   Иерархия памяти CUDA. Глобальная память. Параллельные решения задач умножения матриц и решения СЛАУ.	
# 17 марта:   Иерархия памяти CUDA. Разделяемая память. Реализация примитивов параллельного суммирования (reduce) и префиксной суммы (scan) на CUDA. 
# 24 марта:   Иерархия памяти CUDA. Текстуры в CUDA. Цифровая обработка сигналов: реализация операций свертки, быстрого преобразования Фурье.	
# 31 марта:   Нерегулярный параллелизм в цифровой обработке сигналов.	
# 7 апреля:   Особенности реализации алгоритмов трассировки лучей на CUDA. 
# 14 апреля:  Решение дифференциальных уравнений на CUDA на примере задач гидродинамики.	
# 21 апреля:  Программирование многоядерных GPU. Кластеры из GPU.	
# 28 апреля:  Вопросы оптимизации приложений на CUDA. 
# 12 мая:     Перспективы развития массивно-параллельных систем. Направления исследования.

==Ссылки==
* [http://www.nvidia.ru/object/cuda_state_university_courses_ru.html Анонс на сайте nvidia]
* [https://groups.google.com/group/cudacsmsusu/ Гугл группа]
* [http://www.twirpx.com/about/search/?searchid=139800&text=CUDA%20%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2 Лекции]

Пожалуйста, обратите внимание, что все ваши добавления могут быть отредактированы или удалены другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. eSyr's_wiki:Авторское право).
НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Описание изменений:

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Получено с http://esyr.org/wiki/CUDA%2C_%D0%B2%D0%B5%D1%81%D0%BD%D0%B0_2010

Редактирование: CUDA, весна 2010

Материал из eSyr's wiki.

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

инструменты

Разделы

Спецкурсы

9 семестр

7 семестр

5 семестр

3 семестр

Поиск

Инструменты

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 Лекции (в основном) читал Алексей Викторович Боресков (steps3d@narod.ru), также был Александр Харламов.
-[[CUDA, весна 2009|Лекции прошлого года]]
 ==Программа курса==
@@ Строка 61: / Строка 59: @@
 ## Направления исследования.
 ## Показ студенческих работ.
+==Программа курса 2009==
+# 24 февраля: Введение. Существующие многоядерные системы. GPU как массивно-параллельный процессор. CUDA "hello, world"
+# 3 марта:    Архитектура Tesla и модель программирования CUDA.
+# 10 марта:   Иерархия памяти CUDA. Глобальная память. Параллельные решения задач умножения матриц и решения СЛАУ.
+# 17 марта:   Иерархия памяти CUDA. Разделяемая память. Реализация примитивов параллельного суммирования (reduce) и префиксной суммы (scan) на CUDA.
+# 24 марта:   Иерархия памяти CUDA. Текстуры в CUDA. Цифровая обработка сигналов: реализация операций свертки, быстрого преобразования Фурье.
+# 31 марта:   Нерегулярный параллелизм в цифровой обработке сигналов.
+# 7 апреля:   Особенности реализации алгоритмов трассировки лучей на CUDA.
+# 14 апреля:  Решение дифференциальных уравнений на CUDA на примере задач гидродинамики.
+# 21 апреля:  Программирование многоядерных GPU. Кластеры из GPU.
+# 28 апреля:  Вопросы оптимизации приложений на CUDA.
+# 12 мая:     Перспективы развития массивно-параллельных систем. Направления исследования.
 ==Ссылки==