Lehrstuhl für Computergrafik

Praktikum General-Purpose Computation on Graphics Processing Units

  • Typ: Praktikum (P)
  • Semester: SS 2020
  • Zeit:

    22.04.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich


    29.04.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    06.05.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    13.05.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    20.05.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    27.05.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    03.06.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    10.06.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    17.06.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    24.06.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    01.07.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    08.07.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    15.07.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich

    22.07.2020
    15:45 - 17:15 wöchentlich


  • Dozent:

    Killian Herveau
    Lorenzo Tessari
    Mahmoud Zeidan
    Prof. Dr.-Ing. Carsten Dachsbacher

  • SWS: 2
  • LVNr.: 24911
Voraussetzungen

Empfehlungen:

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

Hinweis Aufgrund der aktuellen Situation und bis auf Weiteres wird dieses Praktikum online angeboten. Bitte melden Sie sich an, bzw. informieren Sie sich über ILIAS.
Lehrinhalt

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.

Anmerkung

Das Praktikum wird unregelmäßig angeboten, voraussichtlich jedoch 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.