Effective GPU Computing: Parallel Programming Techniques and Optimization Strategies
This presentation provides an overview of GPU computing fundamentals, comparing sequential and parallel programming paradigms. It covers GPGPU concepts, including CUDA and OpenCL, and highlights practical examples such as matrix-scalar multiplication. The session emphasizes optimization techniques, such as domain problem decomposition, an understanding of programming models, and the intricacies of GPU architecture. Attendees will gain insights into maximizing GPU performance for general-purpose tasks and learn about key programming constructs to enhance efficiency in parallel computing.
Effective GPU Computing: Parallel Programming Techniques and Optimization Strategies
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Presentation Transcript
GPU Computing BurimKameri Fachhochschule Hannover (FHH) Institut für Solarforschung Hameln (ISFH)
GPU - Computing Inhalt • Sequentielle vs. parallele Programmierung • GPU • GPGPU • CUDA, OpenCL, etc. • Problemstellung • Beispiele • Optimierung
GPU - Computing Motivation
GPU - Computing Sequentielle vs. parallele Programmierung • Sequentielle Programmierung Quelle: https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/
GPU - Computing Sequentielle vs. parallele Programmierung • Parallele Programmierung Quelle: https://computing.llnl.gov/tutorials/parallel_comp/
GPU - Computing GPGPU - OpenCL • Zusätzliche Verwendung der GPU für allgemeine Aufgaben Quelle: CUDA C Programming Guide Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/OpenCL
GPU - Computing Beispiel (Matrix-Skalar-Multiplikation) • CPU • GPU (OpenCL) voidmultMatrix(float* A, float c, float* B) { for( i = 0;i < 225;i++ ) { B[i] = A[i] * c; } } __kernel__ voidmultMatrix(float* A, float c, float* B) { intidx = get_global_id(0); B[idx] = A[idx] * c; }
GPU - Computing Optimierung
GPU - Computing 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 Dankeschön! Fragen?
