Aceleración con GPUs: Arquitectura y programación CUDA

Prof. Manuel Ujaldón, Universidad de Málaga.


Este curso pretende familiarizar al alumno con la potencia de un procesador gráfico y su utilización para la ejecución de aplicaciones de propósito general a través del modelo de programación CUDA. Comenzaremos realizando un recorrido generacional por las arquitecturas Tesla, Fermi y Kepler, describiendo las principales innovaciones respecto a sus predecesoras. Posteriormente, estudiaremos su programación bajo CUDA, desde los pilares básicos (hilos, kernels, bloques y mallas),  hasta la compilación, depuración y análisis de rendimiento. A continuación se ilustrarán diversos ejemplos de complejidad creciente, para concluir con las técnicas de optimización de código más avanzadas que se están desarrollando para Kepler. El curso finaliza dando una visión de futuro sobre esta tecnología, asomándose a las dos próximas generaciones de GPUs: Maxwell (2015) y Volta (2017).

Se propondrá al alumno la realización optativa de ejercicios y prácticas a través de un servidor Web con el que podrá trabajar fuera del horario de clase.


Temario del curso:

Introducción a la programación de la GPU para propósito general (GPGPU). Arquitectura CUDA. Generaciones y modelos actuales. Programación de la GPU con CUDA. Sintaxis, compilación, depuración y optimización. Ejemplos de kernels implementados en CUDA y análisis de rendimiento. Optimizaciones basadas en CUDA 5.0 y arquitecturas Kepler (2013). La cuarta generación: Maxwell (2015). Una mirada al futuro: La quinta generación Volta y Stacked-DRAM (2017). Ejercicios y prácticas optativas a desarrollar por el alumno a través de la Web.

Conocimientos previos necesarios para realizar el curso:

Nivel básico de programación en lenguaje C. No se necesitan nociones de paralelismo, aunque si se tienen, ayudan. No se requiere formación previa en el hardware de los procesadores gráficos, ni en sus elementos básicos como vértices, texturas, píxeles, etc.

 


Alumnos que aprobaron el curso:

Laura Tardivo: 8,5
Gloria Quispe: 6
Andrea Leon Cavallo: 7,5
Ariana Lida Garcia: 6
Alejandro Hadad: 7,5
Luis Cruz: 7,5
Juan Baruffaldi: 8,5
Arnaldo Cardozo: 8
Margarita Capretto: 8
Franco Bellomo: 7,5
Guillermo Fraschetti: 8,5
Gustavo Del Dago: 9,5
German Ferrero: 8,5
Federico Ferri: 8,5
Lucas Bellomo: 8
Cristian Tardivo: 7
Mercedes Barrionuevo: 8
Juan Doldan: 7
Leonardo Molas: 8
Facundo Gonzalez: 9
Mario Sackmann: 9
Marcelo Bianchetti: 9
Rodrigo Cetera: 8,5
Cristian Cardellino: 7
Raul Monti: 8,5
Daniel Bellomo: 6,5
Juan Biondi: 9
Fernando Fontana: 5,5
Carlos Budde: 7
Agustin Solano: 9,5
Santiago Montiel: 8,5
Cecilia Serafini: 7,5
German Carreño: 5,5
Gabriel Genellina: 7
Federico Bobbio: 9
Pedro Ruiz Diaz: 8
Paula Jimenez: 8,5
Gaston Bengolea Manzon: 8,5
Alejandro Yaciuk: 8,5
Cristian Vazquez: 8,5
Cristian Rovera: 8
Cristian Bottazzi: 8,5
Joaquin Jimenez: 8
Diego Diaz: 8
Jorge Quintana: 7,5
Guido Martinez: 8,5
Lucas Besso: 8
Fabricio Mahon: 8
Nicolas Pellejero: 8,5
Joaquin Mesuro: 9

 

 


Este curso es financiado por el SISTEMA NACIONAL DE COMPUTACION DE ALTO DESEMPEÑO (SNCAD) de la Secretaria de Articulacion Cientifica-Tecnologica del Ministerio de Ciencia y Tecnologia.

Ayuda Financiera

Gracias al apoyo del SNCAD  se cuenta con ayuda financiera para viáticos y/o alojamiento para alumnos con lugar de residencia mayor a 100 km.

Destinatarios: Cualquier persona afín a la temática tanto en la dimensión de la investigación, como de la innovación y el desarrollo. Se priorizarán doctorandos, investigadores jóvenes, y alumnos del último año de diferentes carreras afines al uso intensivo de cálculo numérico.

Cantidad de ayudas: ayudas económicas para 20 alumnos (ayudas parciales para pasajes y/o alojamiento).

Inscripción: Los interesados deben completar la Ficha de Solicitud de Ayuda Económica antes del viernes 24 de enero de 2014. Una comisión evaluadora seleccionará los beneficiados. Los seleccionados serán informados el lunes 3 de febrero miercoles 5 de febrero de 2014 y deberán confirmar su asistencia antes del viernes 7 de febrero de 2014.

Dirección de correo de contacto: becas.rio@dc.exa.unrc.edu.ar