PROGRAMMAZIONE PARALLELA SU ARCHITETTURE GPU

Fornire agli studenti le basi del calcolo massivamente parallelo su hardware moderno (GPU, CPU multicore, acceleratori) basati sul principio dello stream computing.

Alla conclusione del corso lo studente dovrebbe aver acquisito familiarità con le basi del calcolo parallelo e dei suo paradigmi fondamentali (problemi imbarazzantemente paralleli, riduzioni e scan) e dei principali framework per lo sviluppo di applicazioni massivamente parallele (CUDA e OpenCL).

Conoscenza del linguaggio C.

• breve storia delle schede grafiche e nascita del GPGPU
• fondamenti di GPGPU; introduzione a CUDA
• programmazione in CUDA di alto livello: l'interfaccia CUDA runtime
• benchmarking, ottimizzazione e debugging
• programmazione in CUDA di basso livello: l'interfaccia driver CUDA
• introduzione all'OpenCL ed alla programmazione GPGPU eterogenea
• cenni su multi-GPU

NVIDIA CUDA Programming Guide
OpenCL specification

• Pagina docente del corso
• Vecchi appunti (incentrati su CUDA)
• Nuovi appunti

Sono ammesse due modalità per l'esame di fine corso:

• esame di laboratorio: viene assegnato un problema, da affrontare scrivendo un programma per il calcolo parallelo; durata: 3 ore;
• progettino finale, da concordare con il docente, e da sviluppare in maniera individuale o al piú in coppia; il progetto va consegnato entro 3 mesi, insieme ad una relazione ed una presentazione orale.

Non sono previste prove in intinere. Gli studenti sono tuttavia caldamente consigliati di provare a cimentarsi con problemi, scelti dallo studente stesso o proposti dal docente, durante lo svolgimento del corso.