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Praktikum GPU-Computing

Praktikum GPU-Computing
type: Praktikum (P)
semester: SS 2016
time: 20.04.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


27.04.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

04.05.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

11.05.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

18.05.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

25.05.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

01.06.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

08.06.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

15.06.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

22.06.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

29.06.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

06.07.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

13.07.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

20.07.2016
14:00 - 15:30 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


lecturer:

Max-Gerd Retzlaff
Emanuel Schrade
Tamás Szép
Prof.Dr.Ing. Carsten Dachsbacher

sws: 4
lv-no.: 24909
information:

Bitte melden Sie sich über das Submit-System an. (https://submit.ivd.kit.edu)

Anmeldung nur bis zur Vorbesprechung am 20.04.2016 14:00 Uhr!

Voraussetzungen

Empfehlungen:

Es wird empfohlen, einschlägige Vorlesungen des Vertiefungsgebiets Computergraphik gehört zu haben.

Lehrinhalt

Beim GPU-Computing werden eine CPU und ein Graphikprozessor gemeinsam für heterogene, wissenschaftliche und technische Berechnungen eingesetzt. Das Praktikum behandelt Konzepte für den Einsatz von moderner Graphik-Hardware, beginnend mit grundlegenden Algorithmen, z.B. parallele Reduktion oder Matrix-Multiplikation, vermittelt das Praktikum Wissen über die Eigenschaften und Fähigkeiten moderner Graphik-Prozessoren (GPUs). Im Rahmen des Praktikums werden mehrere Teilprojekte bearbeitet, bei denen sich die Studierenden Wissen über die verwendeten Algorithmen aneignen und sie auf ein spezielles Problem anwenden; als Programmierschnittstelle dient OpenCL bzw. CUDA.

Ziel

Die Studierenden sollen die Fähigkeit erwerben, programmierbare Grafik-Hardware mittels geeigneter Schnittstellen (z.B. OpenCL, CUDA) zur Lösung von wissenschaftlichen und technischen Berechnungen einzusetzen. Die Studierenden sollen dadurch die praktische Fähigkeit erwerben systematisch ein paralleles, effizientes Programm auf der Basis geeigneter Algorithmen zu entwickeln. Die Studierenden erlernen grundlegende Algorithmen für parallele Architekturen, können diese analysieren und bewerten, und üben deren Einsatz in praktischen Anwendungen.

Prüfung

Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form von einer praktischen Arbeit, Vorträgen und ggf. einer schriftlichen Ausarbeitung nach § 4 Abs. 2 Nr. 3 SPO. Schriftliche Ausarbeitung, Vorträge und praktische Arbeit werden je nach Veranstaltung gewichtet.