Cursos de Postgrado - Departamento de Informática

[Cecilia Betervide]

Cursos de Postgrado-Perfeccionamiento Semana del 12 al 16 de diciembre.



Curso 1:

Mecanismos para solucionar los problemas de consumo de potencia y acceso a
memoria en los procesadores actuales.

Dictado por el Dr. Daniel Chaver de la Universidad Complutense de Madrid.

Crédito Horario: 40hs.

Horario: A determinar.

Lugar: Sala de Postgrado, Dpto Informática.

Informes e Inscripciones: gaguirre en unsl.edu.ar



OBJETIVOS:
Revisar las técnicas propuestas/empleadas actualmente para resolver dos de
los
principales problemas en el diseño actual de procesadores: el elevado
consumo de
potencia/energía, y el desfase existente entre velocidad de acceso a la
memoria y al
procesador.

PROGRAMA:

TEMA 1. Consumo de energía/potencia
    1.1. Introducción

1.2. Técnicas de reducción de la potencia dinámica

   1.2.1. Dynamic Voltage-Frequency Scaling

   1.2.2. Clock Gating

   1.2.3. Adaptación de la anchura de estructuras

   1.2.4. Adaptación de la capacidad de estructuras

   1.2.5. Adaptación del paralelismo de la cache

   1.2.6. Cacheable Switching Activity

   1.2.7. Control de la especulación

1.3. Técnicas de reducción de la potencia estática

   1.3.1. Stacking Effect: Cache Decay

   1.3.2. Drowsy Effect

Tema 2. Memory Wall
    2.1. Introducción

2.2. Soluciones a nivel de procesador

   2.2.1. Load-Store Queue (LSQ)

   2.2.2. Especulación de loads

2.3. Soluciones a nivel de cache

   2.3.1. Prebúsqueda y caches no bloqueante

   2.3.2. Políticas de gestión de la cache

   2.3.3. Non-Uniform Cache Access (NUCA)

2.4 Soluciones a nivel de memoria

   2.4.1. Planificación de accesos a DRAM



Curso 2: Programación de Alto desempeño en GPU

Dictado por la Dra. María Fabiana Piccoli de la Universidad Nacional de San
Luis

Crédito Horario: 60hs.

Horario: A determinar.

Lugar: Sala de Postgrado, Dpto Informática.

Informes e Inscripciones: mfpiccoli en gmail.com



OBJETIVOS:
El procesador gráfico, GPU, surge como una alternativa válida para la
computación de alto desempeño de aplicaciones de propósito general. Las GPU
comienzan a ser una alternativa de bajo costo para el desarrollo de
aplicaciones de muy alto rendimiento que tradicionalmente han sido
exclusivas de los supercomputadoras. Así mismo, con la aparición del
lenguaje CUDA, la programación de las GPU para el desarrollo de
aplicaciones de propósito general se ha facilitado enormemente.

Son objetivos de este curso: conocer la potencia actual del procesador
gráfico y su utilización para la ejecución de aplicaciones de propósito
general. Familiarizarse con las formas más actuales de programación gráfica
para propósito general: CUDA y OpenCL. Descubrir el mundo del
multiprocesador y la supercomputación gráfica.



PROGRAMA:

Unidad temática 1: GPU: Introducción a GPGPU

·      GPU Programación y  Arquitectura

·      Características de la GPU.

·      Arquitectura de GPU: N-vidia, Ati, Tesla, Fermi...

·      Pipeline Gráfico

·      GPGPU: Computación de Propósito General en GPU.

·      Paradigmas de Computación Paralela: Modelo de Memoria Compartida,
Paralelismo de Datos.

Unidad temática 2: Programación de GPU a través de CUDA

·      Introducción a CUDA

·      Modelo de programación de CUDA

·      Características Básica.

·      Diseño de programas en GPU

·      Threading.

·      Thread, Bloques, Grid.

·      Sincronización de Threads

·      Ejemplos.

Unidad temática 3: Modelo de Memoria de GPU

·      Modelo de Memoria de GPU.

·      Jerarquías de Memoria: Registros, Memoria Compartida, Memoria
constante, Texturas, Memoria Global.

·      Estructuras de datos básicas.

·      Creación de Estructuras de datos en la GPU.

·      Ejemplos.

Unidad temática 4: Modelo GPU-CPU

·      Modelo CPU-GPU.

·      Transferencia de datos GPU-CPU.

·      Modelos de programación paralela en GPU: Reducciones, Map, Scan.

·      Ejemplos

·      Unidad temática 5: Performance en GPU

·      Optimización de la performance.

·      Colisiones de Memoria

·      Accesos a Memoria Coallesed.

Unidad temática 6: Otros Lenguajes de Programación de GPU

·      Otros modelos de programación GPGPU: OpenCL














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*       Dra. María Fabiana Piccoli            *
*       Departamento de Informática         *
*   Universidad Nacional de San Luis      *
*        Ejercito de los Andes 950            *
* (5700)San Luis - TE.54-2652-420823    *
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------------ próxima parte ------------
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