Programmazione Ed Ottimizzazione In Ambienti Di Calcolo Ibridi CPU/GPU
Corso
A Segrate
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Descrizione
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Tipologia
Corso
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Luogo
Segrate
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Durata
3 Giorni
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.
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Necessaria familiarità con uno dei linguaggi di programmazione utilizzati nel corso (C/C++, FORTRAN, Python).
Opinioni
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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