GPU 101

(Laboratorio informatico, Didattica frontale)

  • Lingua: INGLESE, ITALIANO
  • Sede: MILANO CITTÀ STUDI
  • Iscrizioni: 29-09-2022alle ore 12:00 del
    20-10-2022
  • Area tematica: Strumenti
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Docente responsabile
SANTAMBROGIO MARCO DOMENICO
CCS proponenti
Ingegneria Informatica
CFU
2
Ore in presenza
12
N° max studenti
100
Parole chiave:
CUDA, Computazione ad alte prestazioni, GPUs
Tag
Ingegneria, Software, Tecnologie dell'informazione

Descrizione dell'iniziativa

La rapida crescita della complessità delle applicazioni moderne ha superato la capacità delle General Purpose Central Processing Unit (GPCPU). Le moderne applicazioni di High Performance Computing (HPC) richiedono più di quanto possano offrire gli attuali processori, creando così un divario di prestazioni tra la richiesta di potenza di calcolo e le prestazioni. Questo ci costringe a cercare nuove soluzioni architetturali, dato che stiamo raggiungendo la fine delle previsioni della Legge di Moore. Una soluzione è l'uso di acceleratori hardware per scaricare le attività ad alta intensità di calcolo dal processore principale. Alcuni esempi di acceleratori hardware sono le Graphic Processing Unit (GPU) e i Field Programmable Gate Array (FPGA). Le GPU, in particolare, hanno recentemente dimostrato di essere un'architettura molto più efficiente rispetto alle GPCPU. Negli ultimi anni le unità di elaborazione grafica sono state ampiamente adottate in molti campi scientifici, dal Machine Learning (ML) alla genomica. Il loro utilizzo consente di ottenere notevoli accelerazioni e miglioramenti nell'efficienza energetica degli algoritmi ad alta intensità di calcolo rispetto alle unità di elaborazione centrale generiche. Tuttavia, gli algoritmi richiedono una conoscenza specifica dell'architettura e delle competenze delle GPU per ottenere risultati significativi. L'obiettivo di questo corso è fornire conoscenze ed esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni per sistemi eterogenei accelerati con GPU. Il corso fornirà le conoscenze necessarie per comprendere l'architettura delle GPU utilizzata per l'accelerazione di applicazioni generiche e come può essere resa disponibile in un sistema di elaborazione eterogeneo. Al termine del corso lo studente sarà in grado di sfruttare l'architettura delle GPU per accelerare varie applicazioni utilizzando il linguaggio di programmazione CUDA.

Periodo di svolgimento

dal Ottobre 2022 a Novembre 2022

Calendario

11/11/2022 dalle 18:00 alle 19:55, Alpha ED.24-Piano Terra.
16/11/2022 dalle 18:00 alle 19:55, Alpha ED.24-Piano Terra.
21/11/2022 dalle 17:00 alle 19:55, Alpha ED.24-Piano Terra.
23/11/2022 dalle 18:00 alle 19:55,  Alpha ED.24-Piano Terra.
18/11/2022 dalle 18:00 alle 19:55, Beta ED.24-Piano Terra.
28/10/2022 dalle 18:00 alle 19:55, Sala Conferenze Emilio Gatti ED.20-Piano Terra- vano 023.

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