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Veranstaltung

Praktikum General-Purpose Computation on Graphics Processing Units [SS2024911]

Typ
Praktikum (P)
Semester
SS 2020
SWS
2
Sprache
Englisch
Termine
14
Links
ILIAS

Dozent/en

Einrichtung

  • KIT-Fakultät für Informatik

Bestandteil von

Veranstaltungstermine

  • 22.04.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 29.04.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 06.05.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 13.05.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 20.05.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 27.05.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 03.06.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 10.06.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 17.06.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 24.06.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 01.07.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 08.07.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 15.07.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131
  • 22.07.2020 15:45 - 17:15 - Room: 50.34 Raum 131

Anmerkung

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.