J. Sanders, E. Kandrot: CUDA by example - An Introdiction to General-Purpose GPU Programming (Adisson-Wesley 2011, 978-0-13-138768-3)

D. B. Kirk, W-m. W. Hwu: Programming Massively Parallel Processors - A Hands-on Approach (Elsevier 2010, 978-0-12-381472-2)

J. Sanders, E. Kandrot: CUDA by example - An Introdiction to General-Purpose GPU Programming (Adisson-Wesley 2011, 978-0-13-138768-3)

D. B. Kirk, W-m. W. Hwu: Programming Massively Parallel Processors - A Hands-on Approach (Elsevier 2010, 978-0-12-381472-2)

přednášky(30%), cvičení(30%), projekt (40%)

talks(30%), exercise(30%), project (40%)

Interaktivní hodnocení bez formálního testu či zkoušení

Interactive evaluation without a formal test or exam

1. Historie: D825, transputery. Svět Unixu: MIMD vlákna. Platformy (MPI aj.). SIMD and GPUs. Procesor, jádro, vlákno.

2. Algoritmizace: Lineární algebra (husté a řídké matice). Mřížky (PDE). MC a MD: domain decomposition, metoda zřetězených seznamů. Grafika: Rendering.

3. C and C++ přehled.

4. Message passing (zasílání zpráv) a vlákna: OpenMP, MPI.

5. GPU - architektura.

6. CUDA základy (NVIDIA Teaching Kit modules 1,2).

7. CUDA model paralelismu, paměť (NTK modules 3-6).

8. Typické příklady paralelních výpočtů (NTK modules 7-9).

9. Výpočty s reálnými čísly (NTK module 12).

10. Případová studie: výpočet elektrostatického potenciálu mnoha částic (NTK Module 16).

1. History: D825, transputers. Unix world: MIMD threads. Platforms (MPI etc.). SIMD and GPUs. Processors, cores, threads.

2. Algorithmization: Linear algebra (dense, sparse). Grid methods (PDE). MC and MD: domain decomposition, linked-cell list. Graphics: rendering.

3. C and C++ review.

4. Message passing and threads: OpenMP, MPI.

5. GPU - architecture.

6. CUDA basics (NVIDIA Teaching Kit modules 1,2).

7. CUDA Parallelism Model, memory (NTK modules 3-6).

8. Parallel Computation Patterns (NTK modules 7-9).

9. Floating point (NTK module 12).

10. Case study: Electrostatic potential (NTK Module 16).

Studenti se budou orientovat v metodách paralelizace a budou schopni vytvořit jednoduchý kód na platformě CUDA.

Students will understand parallelization methods and will be able to write a simple CUDA-based code.

Základy jazyka C a zkušenost s linuxem.

C-language basics and experience with linux.