Computer Graphics Group

Praktikum GPU-Computing

  • type: Praktikum (P)
  • semester: WS 17/18
  • time: 18.10.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


    25.10.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    08.11.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    15.11.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    22.11.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    29.11.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    06.12.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    13.12.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    20.12.2017
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    10.01.2018
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    17.01.2018
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    24.01.2018
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    31.01.2018
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten

    07.02.2018
    11:30 - 13:00 wöchentlich
    50.34 Raum 148 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten


  • lecturer:

    Tobias Zirr
    Mahmoud Zeidan
    Lorenzo Tessari
    Daniel Opitz
    Prof. Dr.-Ing. Carsten Dachsbacher

  • sws: 4
  • lv-no.: 24283

Praktikum GPU-Computing

Course registration will open 13th of September 17:00 via ILIAS. Please note that all exercises and examinations in this course are in English.

Voraussetzungen

Empfehlungen:

Es wird empfohlen, einschlägige Vorlesungen des Vertiefungsgebiets Computergrafik 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.

Anmerkung

Sprache: Deutsch oder Englisch (nach Ankündigung).

Das Praktikum wird unregelmäßig angeboten (voraussichtlich jedes Semester).

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 wird in der Modulbeschreibung erläutert.