Computación Paralela en GPU

Disertante

Dra. María Fabiana Piccoli
Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales
Universidad Nacional de San Luis.

Contenidos Generales

GPU Programación, arquitectura y características de la GPU. Introducción a CUDA. Modelo de programación de CUDA. Diseño de programas en GPU. Threading. Thread, Bloques, Grid. Sincronización de Threads. Modelo de Memoria de GPU. Jerarquías de Memoria. Estructuras de datos básicas. Creación de Estructuras de datos en la GPU. Modelo CPU-GPU. Transferencia de datos GPU-CPU. Modelos de programación paralela en GPU. Computación usando múltiples GPU. Optimización de la performance. Colisiones de Memoria. Accesos a Memoria Coallesed. OpenCL.

Objetivos

- Conocer la potencia actual del procesador gráfico y su utilización para la ejecución de aplicaciones de propósito general.
- Introducir las formas más actuales de programación gráfica para propósito general: CUDA y OpenCL(Open Computing Language).
- Descubrir el mundo del multiprocesador y la supercomputación gráfica.

Carga Horaria

50 horas Teórico / Prácticas

Dias y Horarios

Fecha de inicio: 05 de septiembre y se dictará los días viernes (17/10, 14/11 y 12/12).
Horario de 15:30 a 18 hs.

Destinatarios

El curso está destinado a profesionales de la rama de informática/sistemas y/o investigadores y docentes de universidades y alumnos avanzados.

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Inscripciones y Consultas

25 de Mayo 353 - Sede Concepción del Uruguay
e-mail: fcyt-extensioncdelu@uader.edu.ar / Tel: 03442-431442
http://fcytcdelu.uader.edu.ar/