Subject » BMEVIIIMB09
GPU Programming and Parallel Systems Laboratory
GPU programozás és párhuzamos rendszerek labor
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
| Subject name (Hungarian, English) |
GPU programozás és párhuzamos rendszerek labor
GPU Programming and Parallel Systems Laboratory
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Subject code | BMEVIIIMB09 | ||||||||||||
| Subject type | — | ||||||||||||
| Training Level | — | ||||||||||||
| Course types and hours (weekly/semester) |
|
||||||||||||
| Assessment type | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Credits | 5 | ||||||||||||
| Subject coordinator |
Szécsi László
position: egyetemi docens
contact:
szecsi.laszlo@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Responsible department |
Irányítástechnika és Informatika Tanszék
|
||||||||||||
| Faculty | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Subject website | — | ||||||||||||
| Primary curriculum type | — | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Strong prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Weak prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Parallel prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Milestone prerequisite | none | ||||||||||||
| Direct prerequisites – Exclusion | none |
Objectives
Programme
1. Bevezetés a CUDA keretrendszer használatába: CUDA virtuális gép platform,
memória és program modellje. A párhuzamos programok végrehajtási sémája. A
CUDA C/C++ nyelv bemutatása. Vektorfeldolgozás a GPU-n, szóró és gyűjtő
típusú algoritmusok.
2. Párhuzamos primitívek megvalósítása CUDA platformon. Párhuzamos
rendezések. Radix-rendezés.
3. Optimalizációs technikák CUDA környezetben. A párhuzamos programok
skálázódási kérdései, magas szintű optimalizációs technikák.
Memóriasávszélesség elméleti és effektív értékének meghatározása, a
rendelkezésre álló memóriasávszélesség optimális kihasználása. Kódszervezési
kérdések vizsgálata. CUDA programok teljesítményének mérése és hibakeresés
NVidia NSight segítségével.
4. Position-Based Dynamics. Ruhaszimuláció. Ütközésdetektálás.
5. Hajszimuláció. Sorrendfüggetlen átlátszóság (OIT). Anti-aliasing. Előszűrés és
utószűrés (FSAA vagyis full-screen anti-aliasing).
6. Strain-Based Dynamics. Lágy testek szimulációja.
7. Folyadékszimuláció a GPU-n: A Navier-Stokes egyenletek valós idejű megoldása
2D és 3D rácson.
8. Folyadékszimuláció a GPU-n részecske alapon. Smoothed Particle
Hydrodynamics. Az összenyomhatatlanság biztosítása. Position Based Fluids.
9. Modern alacsony szintű grafikus API (Vulkan). Pipeline, memóriakezelés,
diszkriptorok, szinkronizáció.
10. Fényforráskezelés és árnyékok. Mélység-térképek létrehozása és használata.
Takarás-szűrés (percentage closer filtering). Lágy árnyékok (soft shadow).
11. Magasságmező, terepgenerálás, tesszellátor. Részletességi szintek. Folytonos
LOD. Mesh shader.
12. Illusztratív képszintézis. Geometria-alapú kontúrrajzolás. Vonalkázás, Tonal Art
Maps.
A tárgy célja CUDA és kisebb részben a Vulkan környezet alkalmazásának megtanítása a vizuális
informatikához kapcsolódó gyakorlati problémákon keresztül. Az architektúra és az azon
hatékonyan végrehajtható párhuzamos alap- és összetettebb műveletek megismerése után az
alacsony szintű erőforráskezelés és a legújabb GPU-képességek kihasználásával legyenek képesek
a hallgatók szimulációs és megjelenítési feladatok megoldására.
Learning outcomes
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Knowledge
No learning outcomes recorded.
Skills
No learning outcomes recorded.
Attitudes
No learning outcomes recorded.
Autonomy and responsibility
No learning outcomes recorded.
Oktatási módszertan
Gyakorlati oktatás. A szükséges elméleti alapok a gyakorlat folyamán hangoznak el. Minden
laboratóriumi gyakorlathoz tartozik egy kiindulási projekt, amelyben kritikus részfeladatokat kell
megoldani. Ezek a projektek a félév elején, a Cuda programozás témakörénél minimálisak, a
hivatalos üres CUDA projekthez legfeljebb a korábbi gyakorlatokon érintett funkciókat adják hozzá.
A szimulációs feladatokat egy számos „alapműveletet”, például a közelségi keresést megvalósító
keretben kell megvalósítani. Ez a keret az NVIDIA szimulációs könyvtáraira (elősorban a Warp) épül
az adott félévben elérhető hardverfeltételek figyelembe vételével. A Vulkan részben egy
megjelenítőmotort kell kész elemekből összeállítani, és új funkciókkal kiegészíteni. A laborok során
egy részletes útmutatóként szolgáló fóliasort használunk, amiben jellemzően nem kód, hanem
algoritmus-leírás, vagy matematikai képletek formájában, de lépésről lépésre végigkövetjük a
megoldások lépésit. Ezek pontos megértéséhez szükséges magyarázatok a laboron hangzanak el.
Tanulástámogató anyagok
Not provided.
Recommended preliminary knowledge for completing the subject
Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Programozás, szoftvertervezés, számítógépes grafika,
matematika, fizika.
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Programozás, szoftvertervezés, számítógépes grafika,
matematika, fizika.
General rules
Követelmények:
A gyakorlati feladatok megoldását 0-6 pontos skálán értékeljük. Az
érdemjegybe a legjobb 8 gyakorlat pontszáma, legfejlebb 48 pont
számít bele. További legfeljebb 52 pontot otthon készített házi
feladatra adunk. Ezeket az egyéni házi feladatokat legkésőbb a 8-
adik héten, a hallgatóval egyeztetve adjuk ki, és félév végig lehet
bemutatni őket. Az osztályzatot az alábbi ponthatárok alapján
számoljuk:
0-39%: elégtelen
40-54%: elégséges
55-69%: közepes
70-84%: jó
85-100%: jeles
Pótlási lehetőségek:
A házi feladat a pótlási héten pótlólag beadható. A labor alkalmak nem pótolhatóak, de csak az
alkalmak kétharmada (a legjobb nyolc) számít bele az osztályzatba.
Assessment methods
In-term assessments
No detailed assessments provided.
Weight of in-term assessments
No weights provided.
Exam-period assessments
No detailed assessments provided.
Weight of exam elements
No weights provided.
Grade calculation
No grade thresholds provided.
Attendance requirements
No attendance requirements provided.
Rules for retake and resubmission
Not provided.
Short description
Not provided.
Detailed description
Not provided.
Recommended courses
Kötelező:
Számítógépes grafika
VAGY
Képszintézis
Ajánlott:
A tantárgy elvégzéséhez C++ nyelvű programozási tudás és gyakorlat elengedhetetlen. A Python ismerete
segít. Algoritmuselméleti alapok, mechanikai ismeretek és a matematikai eszköztár (differenciálegyenletek, numerikus módszerek) megértéséhez szükséges alapismeretek szükségesek.
Workload to complete the subject
No workload breakdown provided.
Validity of subject requirements
Requirements valid from:
—
Requirements valid until:
—
Curriculum placement
No curriculum placements recorded for this subject version.