10 $ – 350 $

Introduction à la programmation GPU avec CUDA [CQ - UdeM]

Informations sur l'événement

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Date et heure

Endroit

Endroit

Université de Montréal

Pavillon Jean-Coutu, S1-125

2940 Chemin de Polytechnique

Montréal, QC H3T 1J4

Canada

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Pas de remboursement

Description de l'événement

Description

(English version will follow)

Cet atelier sera donné en francais par Mr. Nikolai Sergueev, analyste en calcul scientifique à Calcul Québec - l'Université de Montréal.

Résumé

CUDA (Compute Unified Device Architecture) est le principal langage de programmation utilisé pour exploiter la puissance de calcul des accélérateurs graphiques (GPU, Graphic Processing Units) dans le domaine du calcul de haute performance. Ce langage est supporté par tous les accélérateurs graphiques NVidia. Dans ce cours, vous apprendrez comment utiliser CUDA avec le langage de programmation C pour écrire des algorithmes simple sur des GPUs.

Inscription

  • Participant académique : 10$

  • Participant non-académique : 350$

Plan de cours

  1. Architecture d'un GPU
  2. Flot d'execution d'un programme CUDA
  3. Principes de base pour utiliser un GPU efficacement
  4. Écrire et compiler un code minimal et les exemples CUDA
  5. Gérer la mémoire du GPU et comprendre les types de mémoire disponibles
  6. Utiliser des fils (thread) et blocs pour écrire des algorithmes parallèles
  7. Vérifier les erreurs
  8. Survol d’autres façons d’utiliser un GPU (OpenACC, Bibliothèques, OpenCL, applications)
  9. Quelques sujets avancés (plusieurs GPU, mémoire unifiée, Nvidia Visual Profiler, streams)

Prérequis

Une bonne connaissance du langage de programmation C/C++ est nécessaire. Les participants doivent apporter leur ordinateur portable personnel pour participer à la session pratique.

Comment puis-je contacter l'organisateur si j'ai des questions?

Vous pouvez écrire à formation@calculquebec.ca




This workshop will be given in French by Mr. Nikolai Sergueev, HPC analyst at Calcul Québec - l'Université de Montréal.

Summary

CUDA, which stands for Compute Unified Device Architecture, is the main programming language used to harness the power of GPU (Graphic Processing Units) in high performance computing. It is supported on every NVidia GPU accelerators. In this tutorial, you will learn how to use CUDA with the programming language C, to write simple algorithms on GPUs.

Registration

  • Academic participant : 10$

  • Non-academic participant : $350

Prerequisite
Knowledge of the C/C++ programming language is required. Attendees should bring their personal laptop computer to participate in the hands-on content.

Lesson plan

  1. Architecture of a GPU
  2. Workflow of a CUDA program
  3. Core principles of using GPU efficiently
  4. Writing and compiling a minimal CUDA code and compiling CUDA examples
  5. Managing GPU memory and understanding the various types of GPU memory
  6. Using threads and blocks to write parallel algorithms
  7. Checking errors
  8. Overview of what’s outside CUDA (OpenACC, Libraries, OpenCL, Applications)
  9. Optional advanced topics (multiple GPUs, unified memory, Nvidia Visual Profiler, streams)

How can I contact the organizer if I have any questions?

You may write to formation@calculquebec.ca

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Université de Montréal

Pavillon Jean-Coutu, S1-125

2940 Chemin de Polytechnique

Montréal, QC H3T 1J4

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