Programmazione Ed Ottimizzazione In Ambienti Di Calcolo Ibridi CPU/GPU

Obiettivo del corso: L'intento del corso è quello di fornire allo studente le nozioni per implementare tramite differenti strumenti l'accelerazione di codici su schede grafiche (GPU). Rivolto a: Il corso propone una panoramica delle metodologie e delle strategie di base per accelerare un codice mediante l'uso di tecniche GPGPU based, confrontando strumenti divenuti standard de facto in questo ambito quali ad esempio CUDA e OpenCL Verranno inoltre illustrate le implementazioni e le automazioni per l'accelerazione su GPU disponibili all'interno del nuovo compilatore Portland (STMicroelectronics) per i linguaggi C/C++ e Fortran. A complemento del corso verranno introdotte anche le implementazioni di CUDA e OpenCL disponibili per linguaggi di più lato livello quali ad esempio Python.