Programmazione Ed Ottimizzazione In Ambienti Di Calcolo Ibridi CPU/GPU

Cilea Consorzio Interuniversitario Lombardo
A Segrate

600 
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Informazione importanti

  • Corso
  • Segrate
  • Durata:
    3 Giorni
Descrizione

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.

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Sedi

Dove e quando

Inizio Luogo
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Segrate
Via R. Sanzio 4, 20090, Milano, Italia
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Domande più frequenti

· Requisiti

Necessaria familiarità con uno dei linguaggi di programmazione utilizzati nel corso (C/C++, FORTRAN, Python).

Programma

Introduzione alle caratteristiche hardware delle schede grafiche (NVIDIA). Lettura e comprensione dei codici contenenti direttive CUDA/OpenCL. Implementazioni in C/C++. Implementazioni in FORTRAN. Implementazioni in Python. Uso del compilatore PGI e delle direttive di accelerazione automatica del codice. Gestione e ottimizzazione dei livelli di memoria della GPU.


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