Lehrstuhl für Computergrafik

Praktikum GPU-Computing

  • Typ: Praktikum (P)
  • Semester: SS 2017
  • Zeit: 26.04.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


    03.05.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    10.05.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    17.05.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    24.05.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    31.05.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    07.06.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    14.06.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    21.06.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    28.06.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    05.07.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    12.07.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    19.07.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    26.07.2017
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


  • Dozent:

    Lorenzo Tessari
    Mahmoud Zeidan

  • SWS: 4
  • LVNr.: 24909
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.

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The introductory presentation takes place on 2017-04-26 14:00 in room 148 for both the GPU-Computing and GPUPGU courses.