Praktikum General-Purpose Computation on Graphics Processing Units

  • Typ: Praktikum (P)
  • Lehrstuhl: KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik - Institut für Visualisierung und Datenanalyse - IVD Dachsbacher
    KIT-Fakultäten - KIT-Fakultät für Informatik
  • Semester: SS 2021
  • Zeit: 14.04.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich


    21.04.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    28.04.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    05.05.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    12.05.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    19.05.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    02.06.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    09.06.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    16.06.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    23.06.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    30.06.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    07.07.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    14.07.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich

    21.07.2021
    16:00 - 17:30 wöchentlich


  • Dozent:

    Killian Herveau
    Addis Dittebrandt

  • SWS: 2
  • LVNr.: 24911
  • Hinweis: Online
Inhalt

Das Praktikum behandelt grundlegende Konzepte für den Einsatz von moderner Grafik-Hardware für technische und wissenschaftliche Berechnungen und Simulationen. Beginnend mit grundlegenden Algorithmen, z.B. parallele Reduktion oder Matrix-Multiplikation, vermittelt das Praktikum Wissen über die Eigenschaften und Fähigkeiten moderner Grafik-Prozessoren (GPUs). Im Rahmen des Praktikums werden kleinere Teilprojekte bearbeitet, bei denen sich die Studierenden Wissen über die verwendeten Algorithmen aneignen und sie auf ein spezielles Problem anwenden; als Programmierschnittstelle dient z.B. OpenCL oder CUDA.

Empfehlungen:

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

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.

VortragsspracheEnglisch