GPU-k általános célú programozása

General Purpose Computing on Graphics Processing Units

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

GPU-k általános célú programozása

General Purpose Computing on Graphics Processing Units

Tantárgykód

BMEVIIIAV00

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	0	2
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	kapcsolt

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr. Tóth Balázs György

elérhetőség: tbalazs@iit.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

—

Kar

Tantárgy weboldala

http://cg.iit.bme.hu/portal/node/311

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

1. Előadás: A GPU története, fejlődési lépései: Fix-funkciójú csővezeték, képszintézis API-k programozható csúcspont, geometria és pixel árnyalóval. A beépített elemek funkciói (raszterizáció, mélység teszt, alfa összemosás). Labor: Ismerkedés a fejlesztő eszközzel, egyszerű grafikus programok készítése

2. OpenGL/Cg API felépítése és használata. Labor: képfeldolgozási műveletek, szűrés, éldetektálás, tone-mapping, mélységélesség párhuzamos megvalósítása.

3. GLSL környezet. Labor: Keresés és rendezés. Bitonic keresés, négyes fa, fontosság szerinti mintavételezés.

4. Direct3D/HLSL API felépítése és használata. Labor: Sugárkövetés megvalósítása a GPU-n.

5. Monte Carlo módszerek a GPU-n. Labor: Véletlenszám generálás, integrálás, globális illumináció.

6. CUDA felépítése, CUDA programok írása. Labor: skalármezők izofelületeinek megkeresére és megjelenítése.

7. Lineáris algebrai műveletek CUDA-val. Szálak szinkronizálása. Párhuzamosítási stratégiák: gyűjtés és szórás. Oszthatatlan műveletek: Labor: nagy vektorok skaláris szorzása, mátrix-vektor szorzás, lineáris egyenlet megoldása.

8. Fizikai szimuláció GPU-n I. Folytonos problémák diszkretizálási lehetőségei, Lagrange és Euler módszerek. Részecskék. Differenciál operátorok és diszkrét változataik. Labor: többtest probléma megoldása.

9. Fizikai szimuláció II: digitális holográfia. Labor: holográf program elkészítése.

9. Fizikai szimuláció III: folyadékáramlás szimulációja. Navier-Stokes egyenlet értelmezése és diszkrét változata. Időbeli differenciálegyenletek megoldása. Előre és visszafelé haladó Euler módszer. Térfogati adatok megjelenítése sugármasírozással.

10. Tőzsdei opcióárazás, statisztikai műveletek GPU-n. Monte Carlo rizikó elemzés. Labor: opcióárazás és egy tőzsdei modell megoldása.

11. Tomográfiás rekonstrukció GPU-n I. Labor: szűrt visszavetítés.

12. Tomográfiás rekonstrukció GPU-n. A tomográfiás rekonstrukcó alapjai és párhuzamosítása. Labor: előre-vetítő operatáror implementálása.

13. OpenCL: Az OpenCL és a CUDA különbségei. Szabványosítási törekvések, nem GPU alapú párhuzamos rendszerek alkalmazásai. Labor: Lineáris algebra OpenCL-ben.

14. Házi feladatok bemutatása és beszámolók.

A jelenlegi grafikus kártyák (GPU) nagy teljesítményű párhuzamos rendszerek (sok száz processzor és 1 teraflopnál nagyobb teljesítmény), amelyeket nem csupán a képszintézisben, hanem általános célú számításigényes feladatokban is fel lehet használni. A GPU processzortömbjét C-szerű programozási nyelveken lehet programozni (Cg, HLSL, CUDA, stb.), de a hatékony alkalmazáshoz a párhuzamos programozás és a nagy teljesítményű számítási algoritmusok (HPC) elveit is el kell sajátítani. A tárgy keretében a GPU-t mint általános célú párhuzamos programozási eszközt mutatjuk be különböző programozási környezetek (API-k) felhasználásával, és a hallgatók konkrét példákon keresztül tanulhatják meg ezen eszközök programozási módszereit.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

A tantárgy anyagát a hallgatók előadásokon ismerhetik meg, a hallottakat pedig a laborfoglalkozásokon próbálhatják ki a gyakorlatban.

Tanulástámogató anyagok

Online források

Szirmay-Kalos László, Szécsi László, Mateu Sbert:; GPU-Based Techniques for Global Illumination Effects; Morgan and Claypool Publishers, 2008.; Szirmay-Kalos László, Szécsi László: GPGPU programming (in Algorithm in Informatics). Tinta kiadó. 2011.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

C, C++ programozás

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

C, C++ programozás

Általános szabályok

Követelmények: A félév során egy önként választott házifeladatot kell megoldani és a félév végén bemutatni. A házifeladat sikeres megvédése az aláírás feltétele. A házi feladat értékelését a vizsgajegybe beszámítjuk. A legkiválóbb házifeladatok készítőinek megajánlott jegyet adunk. A tárgy vizsgával zárul. Pótlási lehetőségek: A házifeladatot a határidő elmulasztása esetén a szorgalmi időszak végéig lehet pótolni a TVSZ-ben meghatározott feltételek mellett.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Szoftver labor 3.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.