High Performance Computing Center
  • PAR MUMS
    • Misija
    • Kontakti
    • Komanda
    • Vakances
    • Kā atsaukties uz HPC centru?
  • JAUNUMI
  • HPC
    • Kas ir HPC?
    • HPC infrastruktūra
    • HPC programmatūra
      • Pilns saraksts
      • COMSOL Multiphysics
      • CUDA Toolkit
      • GROMACS
      • Intel Parallell Studio
      • Matlab
      • OpenFoam
      • Open MPI
      • Python
    • Klastera rokasgrāmata
      • Piekļuve klasterim
      • Vispārīgas norādes
      • Tehniskais apraksts
      • HPC lietojumprogrammatūra
      • Lietotāju saskarnes (interfeisi)
      • Darba uzsākšana
      • Uzdevumu pārvaldība
      • GPU un CUDA izmantošana
      • HPC lietojuma uzskaite
      • Noderīgas saites
      • Pielikumi
        • Klastera rindas
        • Paralēlās komandrindas
        • Singularity konteinerizācija
        • BeeGFS datu glabātuve
    • Pakalpojumi
      • HPC klastera piekļuve
      • Plūsmu (CFD) simulācijas
      • Programmatūras izstrāde
      • CENAS
      • Finansiālais atbalsts
    • Mūsu lietotāji
    • Pieteikties HPC
  • PROGRAMMATŪRA
    • Katalogs
      • Adams
      • Altium Designer
      • ANSYS
      • ArcGIS
      • AutoCAD (Autodesk)
      • COMSOL Multiphysics
      • Infolytica
      • Intel Parallel Studio
      • JupyterHub
      • Mathcad
      • MATLAB
      • OriginPro
      • RETScreen
      • Rocscience
      • SolidWorks
      • SPSS Statistics
    • Atvērtā koda zinātniskā programmatūra
    • Studentiem
    • Licenču politika
    • Pieteikties zinātniskajai programmatūrai
  • MĀCĪBAS
    • Konsultācijas HPC jautājumos
    • HPC centra organizētie kursi
      • CUDA kursi
      • MATLAB kursi
      • SolidWorks kursi
  • ZINĀTNE
    • Projekti
      • EuroCC2
      • HPC attīstība
      • Digitalizācijas projekts
      • Inno Health Hub
      • OrthoHPC
      • CoE RAISE
      • CERN Tier-2
      • EUROCC
      • VPP Covid-19
      • Atvērtā koda iniciatīva
      • EOSC NORDIC
      • Baltic Grid
      • BalticGrid-II
    • HPC pielietojums zinātnē RTU
      • Publikācijas (RTU)
      • Pieteikt savu publikāciju
      • Doktora disertācijas
      • Lekcijas
    • Konferences
      • 4th Baltic HPC and cloud conference
    • Sadarbības organizācijas
  • Meklēt
  • Menu Menu
You are here: Home1 / CUDA kursi
  • I daļa "Ievads augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijā CUDA"

  • II daļa "Augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijas CUDA lietišķais lietojums"

  • Masveidā paralēla GPU skaitļošana ar CUDA: ievads

  • CUDA izmantošana mašīnmācīšanās paātrināšanai

Nākošās mācības

Creating and training neural networks with MATLAB 2023. gada 16. oktobris.
EuroCC-Latvia reģionālais seminārs Jelgavā 2023. gada 26. oktobris
MATLAB for HPC at Jülich Supercomputing Center 2023. gada 6. novembris.
Ievads augstas veikstpējas skaitļošanas tehnoloģijā CUDA (1.daļa) 2023. gada 14. un 21. novembris
Augstas veikstpējas skaitļošanas tehnoloģijas CUDA lietišķais pielietojums (2.daļa) 2023. gada 14. un 21. novembris

I daļa “Ievads augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijā CUDA”

Kursa kods:                 HPC002

Kursa vadītājs:            Asoc. profesors Dr. sc. ing. Arnis Lektauers

Priekšzināšanas:         C/C++ programmēšanas valodas pamatzināšanas

Kursa apjoms:             8 h (2 nodarbības x 4 h)

Mācību formāts:          datorklasē interaktīvu (līdzdarbošanās) praktisko nodarbību viedā

Dalībnieku skaits:       10

Cena:                          Kursa dalības maksu šobrīd sedz HPC kopmatences centrs Latvijā EuroCC projekta ietvaros. Parasti cena RTU darbiniekiem un studentiem 10.- EUR (+PVN). Ārējiem lietotājiem par kursu cenu sazināties ar HPC centru, rakstot uz hpc@rtu.lv.

Mācību kursā tiek apskatīti masīvi paralēlās skaitļošanas pieejas teorētiskie un praktiskie principi, kas tiek realizēti daudzprocesoru sistēmu un/vai grafisko procesoru aparatūras un specializētas programmatūras vides apvienojuma veidā. Mācību seminārs ietver pārskatu par augstas veiktspējas skaitļošanas aparatūras un programmatūras arhitektūras veidiem, skaitļošanas algoritmiem, lietojumbibliotēkām un rīkiem. Padziļināta uzmanība tiek pievērsta grafisko procesoru bāzētās paralēlās skaitļošanas platformas CUDA starpdisciplināram lietišķajam lietojumam, piemēram, liela apjoma datu analīzē, attēlu apstrādē un mašīnmācīšanās uzdevumos. Līdztekus teorētisko zināšanu apguvei tiek sniegta iespēja gūt praktiskas pamatiemaņas informācijas tehnoloģijas risinājumu izstrādē ar CUDA tehnoloģiju.

Pēc kursa sekmīgas pabeigšanas tiek izsniegts sertifikāts par piedalīšanos profesionālās tālākizglītības kursā.

NVIDIA CUDA programmatura logo

1. diena

CUDA arhitektūras apskats (30 min):

  • grafisko procesoru (GPU) attīstības vēsture;
  • CUDA atbalstītie GPU arhitektūras veidi.

CUDA programmēšanas apskats (30 min):

  • CUDA programmēšanas modelis;
  • CUDA programmēšanas pamatprincipi;
  • pavedienu un bloku koncepcija;
  • GPU un CPU datu apmaiņa.

Paralēlie algoritmi CUDA vidē (30 min):

  • paralēlā redukcija;
  • prefiksu summa.

Praktiskais darbs: vingrinājumi vienkāršu CUDA programmu izveidē (2 h).

2. diena

CUDA atmiņas hierarhijas apskats (30 min):

  • atmiņas līmeņi;
  • reģistra datne, konstanšu atmiņa;
  • globālā atmiņa;
  • dalītā atmiņa;
  • tekstūras atmiņa;
  • vienotā atmiņa.

CUDA bibliotēkas (20 min):

  • CUBLAS;
  • CURAND;
  • CUFFT;
  • CUSPARSE.

CUDA mijiedarbība ar datorgrafiku (20 min):

  • OpenGL sadarbspēja;
  • attēlu filtrēšana.

CUDA lietojums mašīnmācīšanās jomā (20 min):

  • dziļo neironu tīklu bibliotēka cuDNN;
  • mašīnmācīšanās bibliotēka TensorFlow.

Praktiskais darbs: CUDA izstrādes metožu lietojuma vingrinājumi (2 h):

  • datu apstrāde ar CUBLAS un CURAND;
  • attēlu apstrāde GPU vidē.
PIETEIKTIES KURSIEM

II daļa “Augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijas CUDA lietišķais lietojums”

Kursa kods:                 HPC003

Kursa vadītājs:            Asoc. profesors Dr. sc. ing. Arnis Lektauers

Priekšzināšanas:         C/C++ programmēšanas valodas pamatzināšanas

Kursa apjoms:             8 h (2 nodarbības x 4 h)

Mācību formāts:          datorklasē interaktīvu (līdzdarbošanās) praktisko nodarbību viedā

Dalībnieku skaits:       10

Cena:                         Kursa dalības maksu šobrīd sedz HPC kopmatences centrs Latvijā EuroCC projekta ietvaros. Parasti cena RTU darbiniekiem un studentiem 10,- EUR (+PVN). Ārējiem lietotājiem par kursu cenu sazināties ar HPC centru, rakstot uz hpc@rtu.lv

Šis mācību kurss ir turpinājums CUDA I daļai «Ievads augstas veiktspējas skaitļošanas tehnoloģijā CUDA». Šajos apmācību kursos uzmanība tiks pievērsta CUDA programmatūras realizācijai grafikas daudzprocesoru sistēmās, īpaši fokusējoties uz CUDA kā mākoņpakalpojuma iespējām attālinātā serveru vidē. Apmācību noslēgumā tiks piedāvāti CUDA praktiskie vingrinājumu uzdevumi RTU HPC klasterī.

Pēc kursa sekmīgas pabeigšanas tiek izsniegts sertifikāts par piedalīšanos profesionālās tālākizglītības kursā.

1. diena

CUDA atmiņas efektīva izmantošana (30 min):

  • tekstūras, masīvi un to lietojuma iespējas;
  • CUDA atmiņas koplietošana;
  • CUDA vienotā atmiņa.

CUDA straumes un notikumi (30 min):

  • straumes un notikumi laiksakritīgai izpildei;
  • asinhrona datu kopēšana;
  • laiksakritīga kodolu izpilde un datu apmaiņa.

CUDA programmatūras atkļūdošana un profilēšana (30 min):

  • veiktspējas novērtēšana un metrika;
  • pārskats par Nvidia Nsight atkļūdošanas un profilēšanas rīku;
  • CUDA programmatūras atkļūdošana;
  • CUDA veiktspējas profilēšana. 

Praktiskais darbs: vingrinājumi lietišķu CUDA programmu izveidē (2 h):

  • N ķermeņu mijiedarbības uzdevums;
  • interaktīva šķidrumu plūsmas simulācija;
  • normalizētas korelācijas algoritma realizācija attēlu apstrādē.

2. diena

CUDA grafikas daudzprocesoru sistēmās (30 min):

  • datu apmaiņa starp grafikas procesoriem;
  • izpildes sinhronizācija.

CUDA attālinātā serveru vidē (1 h):

  • CUDA kā mākoņpakalpojums;
  • HPC klastera darbības principi un arhitektūra;
  • paralēlo CUDA uzdevumu realizācija RTU HPC klasterī.

Praktiskais darbs: vingrinājumi lietišķu CUDA programmu izveidē (2 h):

  • CUDA vingrinājumi RTU HPC klasterī;
  • fotoreālistiskas attēlveidošanas iespējas CUDA vidē.
PIETEIKTIES JAUNUMU SAŅEMŠANAI

Kontakti

Rīgas Tehniskās universitātes
HPC centrs
Āzenes iela 12, (ETF ēka)
409.kab., Rīga,
LV- 1048

+371 67089453
hpc@rtu.lv

Mēs sociālajos tīklos

linkedin

Ārējās saites

RTU

ORTUS

© 2023 Copyright - High Performance Computing Center
Scroll to top

Šī vietne izmanto sīkdatnes, lai uzlabotu lietošanas pieredzi un optimizētu tās darbību. Turpinot lietot šo vietni, Jūs piekrītiet sīkdatņu lietošanai!

LabiLasīt vairāk

Cookie and Privacy Settings



How we use cookies

We may request cookies to be set on your device. We use cookies to let us know when you visit our websites, how you interact with us, to enrich your user experience, and to customize your relationship with our website.

Click on the different category headings to find out more. You can also change some of your preferences. Note that blocking some types of cookies may impact your experience on our websites and the services we are able to offer.

Essential Website Cookies

These cookies are strictly necessary to provide you with services available through our website and to use some of its features.

Because these cookies are strictly necessary to deliver the website, refusing them will have impact how our site functions. You always can block or delete cookies by changing your browser settings and force blocking all cookies on this website. But this will always prompt you to accept/refuse cookies when revisiting our site.

We fully respect if you want to refuse cookies but to avoid asking you again and again kindly allow us to store a cookie for that. You are free to opt out any time or opt in for other cookies to get a better experience. If you refuse cookies we will remove all set cookies in our domain.

We provide you with a list of stored cookies on your computer in our domain so you can check what we stored. Due to security reasons we are not able to show or modify cookies from other domains. You can check these in your browser security settings.

Other external services

We also use different external services like Google Webfonts, Google Maps, and external Video providers. Since these providers may collect personal data like your IP address we allow you to block them here. Please be aware that this might heavily reduce the functionality and appearance of our site. Changes will take effect once you reload the page.

Google Webfont Settings:

Google Map Settings:

Google reCaptcha Settings:

Vimeo and Youtube video embeds:

Accept settingsHide notification only