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Praktikum GPU-Computing

Praktikum GPU-Computing
type: Praktikum
semester: Wintersemester 14/15
time: 22.10.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


29.10.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

05.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

12.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

19.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

26.11.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

03.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

10.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

17.12.2014
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

07.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

14.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

21.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

28.01.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

04.02.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

11.02.2015
11:30 - 13:00 wöchentlich
50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


lecturer: Bergmann
Liktor

Dachsbacher

sws: 4
lv-no.: 24283
information:

Please register for this course at submit.ibds.kit.edu.

Exploiting the vast horse power of contemporary GPUs for general purpose applications has become a must for any realtime or interactive application nowadays. Current computer games use the GPUs not only for rendering graphics, but also for collision detection, physics, or artificial intelligence. General purpose computing on GPUs (GPGPU) has also penetrated the field of scientific computing enabling realtime experience of large scale fluid simulations, medical visualization, or signal processing.

This lecture introduces the concepts of programming graphics cards for non-graphical applications, such as data sorting, image filtering (e.g. denoising, sharpening), or physically based simulations. During the course, students familiarize themselves with the architecture of the current GPUs and develop parallel programming skills using the OpenCL and CUDA language.

The practical assignments will cover the following topics:

  • The architecture of contemporary GPUs (execution model, memory model, etc.)
  • Introduction to the OpenCL programming language
  • Reduction, scanning, and sorting parallel algorithms
  • Image filtering via separable convolution kernels
  • Physics simulation (cloth simulation using particles and springs)
  • Introduction to optimization and profiling on the GPU