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Praktikum GPU-Computing

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.