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GPU Computing Burim Kameri Fachhochschule Hannover (FHH) Institut für Solarforschung Hameln (ISFH)

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Präsentation zum Thema: "GPU Computing Burim Kameri Fachhochschule Hannover (FHH) Institut für Solarforschung Hameln (ISFH)"—  Präsentation transkript:

1 GPU Computing Burim Kameri Fachhochschule Hannover (FHH) Institut für Solarforschung Hameln (ISFH)

2 Inhalt Sequentielle vs. parallele Programmierung GPU GPGPU CUDA, OpenCL, etc. Problemstellung Beispiele Optimierung GPU - Computing

3 Motivation GPU - Computing

4 Motivation: Beispiel

5 Sequentielle vs. parallele Programmierung Sequentielle Programmierung GPU - Computing Quelle: https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/

6 Sequentielle vs. parallele Programmierung Parallele Programmierung GPU - Computing Quelle: https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/

7 GPGPU - OpenCL Zusätzliche Verwendung der GPU für allgemeine Aufgaben GPU - Computing Quelle: CUDA C Programming Guide Quelle:

8 Beispiel (Matrix-Skalar-Multiplikation) CPU GPU (OpenCL) GPU - Computing void multMatrix(float* A, float c, float* B) { for( i = 0;i < 225;i++ ) { B[i] = A[i] * c; } void multMatrix(float* A, float c, float* B) { for( i = 0;i < 225;i++ ) { B[i] = A[i] * c; } __kernel__ void multMatrix(float* A, float c, float* B) { int idx = get_global_id(0); B[idx] = A[idx] * c; } __kernel__ void multMatrix(float* A, float c, float* B) { int idx = get_global_id(0); B[idx] = A[idx] * c; }

9 Optimierung GPU - Computing

10 Optimierung

11 Zusammenfassung Aufteilung des Domänenproblems - Tieferes Verständnis des Domänenproblems nötig Wissen über das Programmiermodell - work-items, work-groups, Kernels, Speicherhirachien, etc. - Synchronisierung - Tiefes Wissen über die GPU-Architektur - Shared Memory - Kontrollstrukturen mit bedingten Verzweigungen vermeiden GPU - Computing

12 Dankeschön! Fragen? GPU - Computing


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