HPC-2015

WAŻNE

Dziekanat ściga mnie w sprawie ocen. Proszę oddać programy jak najszybciej. Ostateczny termin to 1 lipca.

1 lipca będę od 7:00, o 11:00 zaczyna się egzamin z AiSD, więc 11:00 +/- 20 minut mnie nie będzie.

Na wykładzie najpierw zostanie wprowadzona technologia CUDA (~5 wykładów)

a potem algorytmy typowo równoległe z odwołaniami do klasyki typu PRAM.

Laboratorium z dużym prawdopodobieństwem będzie się odbywać w Irlandii.

Uwaga: zamiast karty NVidia można spróbować programu gpuocelot.

Projekciki na ocenę - trzeba zrobić jeden, ale porządnie (na 30 x 45 minut pracy).

• 1. Zaproponować swój

  2. Temperatura 3D (z ilustracją)

  3. Game of Life (z animacją)

1. Transformata Hougha

   1. Sieci sortujące na GPU - może trzeba napisać program, który napisze program

Szkic na pierwsze laboratoria

1. https://developer.nvidia.com/cuda-zone

2. zainstalować kompilator na Ubuntu 14.04 / 12.04 lub własnym

3. znaleźć "CUDA reference Manual" i "CUDA C Programming Guide"

4. znaleźć nvcc

5. znaleźć "code samples"

6. skompilować program, który nic nie robi

7. uruchomić na nim Compute Profiler, potestować dodając puste pętle

8. użyć cudaGetDeviceProperties()

9. dodawanie wektorów z pomiarem czasów

10. spróbować tłumaczenia na OpenCL

Szkic na kolejne:

• 1. Za pomocą eventów zmierzyć czas dodawania wektora na blokach i na wątkach

  2. Zmierzyć osobno czas przesyłania danych i czas obliczeń

  3. Uruchomić programy z wykładów, poszukać: cuda by example source codes

  4. Porównać programy z wykładów z odpowiednikami na pamięci globalnej

Po trzecim wykładzie:

• 1. Użyć interfejsu CUDA - OpenGL

  2. Przetestować czasy obliczenia histogramu

     1. na pamięci globalnej względem lokalnej

     2. ze zmienną liczbą bloków w stosunku do liczby multiprocesorów

  3. Sprawdzić czasy działania różnych wersji programu obrazującego streamy

Po czwartym wykładzie:

• 1. Przetestować mnożenie macierzy i zmierzyć czasy działania

     1. na pamięci globalnej

     2. z cache'owaniem w pamięci lokalnej specjalnie tak, żeby zaburzyć coalescing (wszystko czytamy kolumnami)

     3. z cache'owaniem tak, żeby wykorzystać coalescing

     4. pamięć lokalną zarezerwować idealnie na szerokość kafelka, albo na o 1 większą

     5. dla kafelek i liczby wątków w bloku: 8x8, 16x16 i 32x32

  2. poszukać "occupancy calculator" i spróbować użyć

Literatura

Najbardziej polecam:

• • Cuda by Example

  • Programming Massively Parallel Processors

Przydatne linki:

• Programming guide

• Best practices