Opis: Ta delavnica pokriva, kako napisati aplikacije CUDA C++, ki učinkovito in pravilno uporabljajo vse razpoložljive grafične procesorje v enem samem vozlišču, kar dramatično izboljša zmogljivost vaših aplikacij in naredi najbolj stroškovno učinkovito uporabo sistemov z več grafičnimi procesorji.
Podrobnejši opis: Računalniško intenzivne aplikacije CUDA® C++ v visokozmogljivem računalništvu, znanosti o podatkih, bioinformatiki in globokem učenju je mogoče pospešiti z uporabo več grafičnih procesorjev, kar poveča prepustnost in/ali skrajša vaš skupni čas izvajanja. V kombinaciji s sočasnim prekrivanjem prenosov izračunov in pomnilnika je mogoče izračun povečati na več grafičnih procesorjih brez povečanja stroškov prenosa pomnilnika. Te tehnike vam omogočajo, da dosežete vrhunsko zmogljivost iz aplikacij, pospešenih z GPE, za organizacije s strežniki z več GPE, bodisi v oblaku, omrežju ali lokalnih sistemih. Implementacija tehnik z več GPE-ji na enem vozlišču je pomembna pred skaliranjem vaših aplikacij na več vozliščih.
Potek izobraževanja: Delavnica bo potekala na daljavo preko brskalnika na oblačni infrastrukturi AWS.
Zahtevnost: Napredna
Jezik: Slovenski
Priporočeno predznanje: Srednje izkušnje s programiranjem aplikacij CUDA C/C++, vključno z uporabo prevajalnika nvcc, zagonom jedra, mrežnimi zankami, prenosi pomnilnika med napravami (host-to-device in device-to-host) ter obravnavanjem napak CUDA. Poznavanje ukazne vrstice Linux. Izkušnje z uporabo datotek Make za prevajanje kode C/C++.
Ciljna publika: Razvijalci HPC, ki uporabljajo CUDA v omrežju ali oblaku.
Na izobraževanju pridobljena znanja:
- Uporabite sočasne tokove CUDA za prekrivanje prenosov pomnilnika z izračunom grafičnih procesorjev
- Uporabite vse razpoložljive grafične procesorje na enem vozlišču, da povečate delovne obremenitve na vse razpoložljive grafične procesorje
- Združite uporabo prekrivanja kopiranja/računanja z več grafičnimi procesorji
- Zanesite se na časovnico NVIDIA Nsight™ Systems Visual Profiler, da opazujete priložnosti za izboljšave in vpliv tehnik, obravnavanih v 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 |
Več informacij lahko poiščete na spletni strani dogodka, kjer se lahko tudi prijavite.
