Plan Szkolenia
Introduction
- What is OpenACC?
- OpenACC vs OpenCL vs CUDA vs SYCL
- Overview of OpenACC features and architecture
- Setting up the development environment
Getting Started
- Creating an OpenACC project in Visual Studio Code
- Exploring project structure and files
- Compiling and running the program
- Displaying output with printf and fprintf
OpenACC Directives and Clauses
- Understanding OpenACC directives and clauses
- Using parallel directives for creating parallel regions
- Using kernels directives for compiler-managed parallelism
- Using loop directives for parallelizing loops
- Managing data movement with data directives
- Synchronizing data with update directives
- Improving data reuse with cache directives
- Creating device functions with routine directives
- Synchronizing events with wait directives
OpenACC API
- Understanding the role of OpenACC API
- Querying device information and capabilities
- Setting device number and type
- Handling errors and exceptions
- Creating and synchronizing events
OpenACC Libraries and Interoperability
- Understanding OpenACC libraries and interoperability
- Using math, random, and complex libraries
- Integrating with other models (CUDA, OpenMP, MPI)
- Integrating with GPU libraries (cuBLAS, cuFFT)
OpenACC Tools
- Understanding OpenACC tools in development
- Profiling and debugging OpenACC programs
- Performance analysis with PGI Compiler, NVIDIA Nsight Systems, Allinea Forge
Optimization
- Factors affecting OpenACC program performance
- Optimizing data locality and reducing transfers
- Optimizing loop parallelism and fusion
- Optimizing kernel parallelism and fusion
- Optimizing vectorization and auto-tuning
Summary and Next Steps
Wymagania
- An understanding of C/C++ or Fortran language and parallel programming concepts
- Basic knowledge of computer architecture and memory hierarchy
- Experience with command-line tools and code editors
Audience
- Developers who wish to learn how to use OpenACC to program heterogeneous devices and exploit their parallelism
- Developers who wish to write portable and scalable code that can run on different platforms and devices
- Programmers who wish to explore the high-level aspects of heterogeneous programming and optimize their code productivity
Opinie uczestników (5)
Bardzo interaktywne z różnymi przykładami, z dobrym postępem złożoności między początkiem a końcem szkolenia.
Jenny - Andheo
Szkolenie - GPU Programming with CUDA and Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Podejście prowadzącego. Bardzo sympatyczny i z poczuciem humoru, jednocześnie z zachowaniem należytego profesjonalizmu. W razie pytań, odpowiedzi były zawsze wyczerpujące. Dla mnie jako osoby mało obeznaną z tematem programowania niskopoziomowego, otwartośc prowadzącego dużo pomoga.
Michał Kwiatek - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Szkolenie - NVIDIA GPU Programming - Extended
zainteresowanie osobami ,które były na szkoleniu, tłumaczenie każdemu z osobna
agata miernik-dukielska - BANK SPÓŁDZIELCZY W OŁAWIE
Szkolenie - Raster and Vector Graphics (Adobe Photoshop, Corel Draw)
Podczas szkolenia najbardziej spodobała mi się elastyczność trenera, jego zdolność do reagowania na niespodziewane i potencjalnie głupie pytania. Wybitny poziom wiedzy trenera na temat kart graficznych NVIDIA.
Adrian Ronowski - NARODOWE CENTRUM BEZPIECZEŃSTWA CYBERBEZPIECZEŃSTWA
Szkolenie - NVIDIA GPU Programming
praca na przykładach