Главная Повышение квалификации Программа переподготовки "Программирование для графических процессоров"
Программа переподготовки "Программирование для графических процессоров" PDF Печать

После успешного прохождения курса учащийся долженПрограммирование для графических процессоров

  • иметь представление об используемых в настоящее время архитектурах массивно-параллельных вычислительных систем;
  • владеть основными приемами программирования с использованием ускорителей NVidia Tesla/Fermi и программной модели CUDA;
  • владеть приемами оптимизации программного кода для массивно-параллельных архитектур, находить узкие места алгоритма с учетом ограничений программной и аппаратной моделей;
  • уметь применять модель распараллеливания  CUDA  для обработки больших объемов цифровых данных.

Вложения:
ФайлОписаниеРазмер файла
Скачать файл (professional-development-program-cuda.pdf)professional-development-program-cuda.pdfУчебная программа255 Kb
Скачать файл (Cuda1.pdf)Cuda1.pdfЛекция 18772 Kb
Скачать файл (Cuda2.pdf)Cuda2.pdfЛекция 213131 Kb
Скачать файл (Cuda3.pdf)Cuda3.pdfЛекция 3931 Kb
Скачать файл (Cuda4.pdf)Cuda4.pdfЛекция 410541 Kb
Скачать файл (Cuda5.pdf)Cuda5.pdfЛекция 58419 Kb
Скачать файл (Cuda6.pdf)Cuda6.pdfЛекция 614959 Kb
Скачать файл (Cuda7.pdf)Cuda7.pdfЛекция 7847 Kb
Скачать файл (Cuda8.pdf)Cuda8.pdfЛекция 81243 Kb

 

Содержание лекций

1 лекция. Принципы построения и классификация архитектур параллельных вычислительных систем. Графический процессор как массивно-параллельное устройство. Архитектура NVidia Tesla и модель программирования CUDA.

2 лекция. Структура программы с использованием CUDA. Понятие CUDA-ядра. Потоки и синхронизация в CUDA. Виды памяти в CUDA. Основные операции доступа к памяти.

3 лекция. Глобальная и разделяемая память в CUDA. Операции и паттерны доступа к глобальной памяти. Константная и текстурная память в CUDA. Работа с массивами на базе текстур.

4 лекция. Библиотечные функции CUDA для поддержки выполнения программ. Пакет CUDA SDK. Гетерогенный параллелизм.

5 лекция. Профилировка и анализ занятости мультипроцессоров. Эффективное использование памяти в программах.

6 лекция. Реализация основных алгоритмов на массивах с использованием CUDA. Сортировка.

7 лекция. Параллельные методы вычислений на графических процессорах. Оценка трудоемкости.

8 лекция. Методы обработки цифровых сигналов на графических процессорах.

 

Полный текст учебной программы

 
Баннер