Meeting: GPGPU & CUDA

October 02, 2011

Если обратить внимание на тенденции развития процессорных систем в последние годы, можно заметить, что рост тактовой частоты практически сократился до нуля. В результате основная ставка сделана на многоядерные системы. В связи с этим проснулся интерес к параллельному программированию. Между тем наблюдается особый интерес к гибридным решениям – параллельной обработки информации на разных вычислительных устройствах. Популярна стала тема вычислений с использованием графических процессоров (GPU), появилось направление вычислений общего характера на базе GPU (GPGPU).

И это не случайно, ведь если многоядерные CPU появились относительно недавно, то GPU изначально проектировались с упором на возможность параллельной обработки данных, поскольку графические задачи хорошо вписываются в эту концепцию. На сегодняшний день GPU представляет собой не просто графический ускоритель, а является мощным многоядерным вычислительным процессором, на базе которого можно решать сложные математические задачи.

Сегодня есть несколько серьезных решений, которые воплощают в жизнь идеологию GPGPU: NVIDIA CUDA, ATI Stream Computing, DirectCompute. Также идет активная работа над разработкой открытого стандарта программирования GPU – это проект OpenCL.

На фоне названных событий на кафедре “Информатика” ЮУрГУ был организован открытый семинар на тему вычислений на GPU. На текущий момент утверждены следующие темы:

Семинар является открытым мероприятием, поэтому к сотрудничеству приглашаются все заинтересованные в данной теме лица. На данный момент прошла только первая встреча, поэтому вы можете вносить свои пожелания по поводу содержания очередных докладов (естественно, в рамках намеченного плана). Если у вас есть желание, вы можете сделать свой доклад и услышать мнение единомышленников.

Место и время проведения мероприятия: ЮУрГУ, Кафедра “Информатика”, 3Б-корпус, ауд. 258 (проспект Ленина 87, 2 этаж).

Часть I: Введение в CUDA

Часть II: Обзор CUDA API

Ссылки