Curso de autocapacitación, 14-Otoño:
Programación multi-hilo sobre GPUs.

Instructor M. en C. Hilda María Chablé Martínez.


Más información e inscripciones Departamento de Electrónica, edificio H cúbiculo 269.
Curso
  • Inter trimestre: 14 Otoño
  • Sesiones: del 21 al 25 de julio 2014.
  • Salón de clase: F307
  • Horario: 10:00 a 14:00 hrs. 
Objetivos
  • Comprender la arquitectura de las unidades de procesamiento gráfico (GPU). 
  • Emplear las herramientas de diseño para el desarrollo de aplicaciones sobre GPUs.
  • Analizar aplicaciones de propósito general que pueda aprovechar los recursos de los GPUs.
Contenido Sintético

1. Introducción al cómputo paralelo
2. Introducción a CUDA
3. Hilos
4. Jerarquía de memoria de un GPU
5. GPU y MATLAB
Bibliografía

  • Programming Massively Parallel Processors "A Hands‐on Approach". David B. Kirk, Wen‐mei W. Hwu. Morgan Kaufmann. 2010
  • CUDA by Example "An Introduction to General‐Purpose GPU Programming". Jason Sanders, Edward Kandrot . NVIDIA. 2011
  • CUDA “Application Design and Development”. Rob Farber,  Ed.  Morgan Kaufmann. 2011
  • CUDA Programming “A Developers’s Guide to Parallel Computing with GPUs”. Shanek Cook. Morgan Kaufmann. 2012.
Herramientas de diseño
  • Lenguaje C/C++
  • CUDA
  • Visual Studio para windogs.
Mensajes

Publicado

                                                              






Calendario
Sesión Dia Notas
 Códigos
1
 210714
 Introducción al cómputo paralelo
1
GPUs y computadoras paralelas.
1
Arquitectura de un GPU
1
Lenguaje y Modelos de Programación Paralela
2
 220714 Introducción a CUDA.
2
Paralelismo de datos
2
Práctica 1. Estructura de un programa en CUDA
2
Operaciones de manejo  de memoria y transferencia de datos
2
Funciones kernel e hilos
2
Uso de blockIdx y threadIdx
2
Prática 2. Suma de vectores
3
 230714 Cooperación de Hilos en CUDA
3
Organización de hilos en CUDA
3
Memoria Compartida
3
Sincronización.
3
Práctica 3: multiplicación de matrices
4
 240714 Jerarquía de Memoria

4
Memoria constante
4
Métricas de desempeño con Eventos
4
Memoria de textura
4
Práctica 4: Desempeño de memoria
5
 250714 Cómputo GPU en Matlab
5
Operaciones de Matlab en GPU´s.
5
CUDA en aplicaciones Matlab.
5
Prática 5: conjunto Maldelbrot (Práctica 4)