Delavnica: Pospeševanje aplikacij CUDA C++ z več grafičnimi procesorji
MS Teams
Opis: Na delavnici boste spoznali kako izdelati aplikacijo v programskem ogrodju CUDA C/C++, ki učinkovito izkorišča vse razpoložljive grafične procesorje nameščene v lokalnem strežniku oziroma v enem od vozlišč visoko zmogljivega računalniškega centra. To lahko bistveno poveča zmogljivost vaših aplikacij in omogoča stroškovno učinkovito uporabo sistemov z več grafičnimi procesorji.
Podrobnejši opis: Programsko ogrodje CUDA C++ omogoča učinkovito izrabo grafičnih procesorjev za pospešitev delovanja računsko intenzivnih aplikacij na področjih kot so visokozmogljivo računalništvo, podatkovna znanost, bioinformatika, globoko učenje in drugje. Z sočasno uporabo več grafičnih pospeševalnikov lahko bistveno povečamo prepustnost oziroma skrajšamo skupni čas izvajanja opravil v primerjavi z uporabo ene pospeševalne enote. Dodatno lahko, s sočasnim prekrivanjem prenosa podatkov in računskih opravil, bistveno zmanjšajmo vpliv omejitve hitrosti prenosa podatkov med CPE in GPE. Kombinacija obeh tehnik nam omogoča maksimalno učinkovitost za strežnike z več grafičnimi pospeševalniki, bodisi v oblaku, omrežju ali lokalnih sistemih. Implementacija tehnik z več grafičnimi pospeševalniki na enem vozlišču je bistvenega pomena tudi za nadgradnjo aplikacij, ki se bodo izvajale na več vozliščih.
Potek izobraževanja: Delavnica bo potekala na daljavo preko brskalnika na oblačni infrastrukturi AWS.
Zahtevnost: Napredna
Jezik: Slovenski
Priporočeno predznanje: Praktično izkušnje s programiranjem aplikacij v programskem ogrodju CUDA C/C++, vključno z uporabo prevajalnika nvcc, zagonom jedra, pospešitvijo izvajanja zank, prenosi pomnilnika med napravami ter obravnave napak. Poznavanje ukazne vrstice Linux. Izkušnje z uporabo datotek Make za prevajanje kode C/C++.
Ciljna publika: Razvijalci visokozmogljivih aplikacij, ki uporabljajo programsko ogrodje CUDA lokalno ali v oblaku.
Na izobraževanju pridobljena znanja:
- Kako uporabiti tokove CUDA za prekrivanje prenosov podatkov z izvajanjem jeder na grafičnih procesorjih,
- kako učinkoviti uporabiti vse razpoložljive grafične procesorje na enem vozlišču,
- kako učinkovito združiti uporabo tehnike prekrivanja faz kopiranja podatkov in izračuna z uporabo več grafičnimi procesorjev, in
- kako uporabiti orodje NVIDIA Nsight™ Systems Visual Profiler za analizo in izboljšanje uporabe tehnik, obravnavanih na delavnici.
Omejitev števila udeležencev: 20
Virtualna lokacija: MS Teams
Organizator:
Predavatelji:
| Ime: | Domen Verber |
| Opis: | Domen Verber je docent na Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo Univerze v Mariboru (UM FERI) ter ambasador NVIDIA Deep Learning Institute za Univerzo v Mariboru in njihov specialist za umetno inteligenco in HPC. S problematiko HPC in umetne inteligence se ukvarja že več kot 25 let. |
| domen.verber@um.si, deep.learning@um.si |
| Ime: | Jani Dugonik |
| Opis: | Jani Dugonik je raziskovalec na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru (UM FERI). Že več kot 10 let dela na področju obdelave naravnega jezika (predvsem strojnega prevajanja) in evolucijskih algoritmov. |
| jani.dugonik@um.si |
