Seit der Einfürung von CUDA zur Programmierung von Graphic Processing Units (GPU) vor ein bischen mehr als 10 Jahren hat sich sowohl die GPU-Hardware als auch das Programmiermodell rasant weiterentwickelt. Mussten ursprünglich noch die verschiedenen Speicherbereiche manuell verwaltet werden und führten nichtkontinuierliche Speicherzugriffe zu signifikanten Performanceeinbußen, wurden diese Klippen mit jeder Hardwaregeneration zunehmends entschärft. Unified Memory, NVLink, Caches oder Hardwareunterstützung von Atomic-Operationen sind nur ein paar Bereiche, in denen die Hardware den Bedürfnissen der Benutzer angepasst wurden.
In diesem Talk werden wir die neusten Entwicklungen auf der GPU-Hard- und -Softwareseite anschauen und anhand von Beispielen demonstrieren, wie sich der hohe Grad an Parallelismus von modernen Pascal GPUs effizient nutzen lässt.
Vorkenntnisse
Anfänger
Lernziele
Grundkonzepte von CUDA, neue Features zur vereinfachten GPU-Programmierung
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Dr. Peter Messmer
ist ein Senior HPC Engineer in der NVIDIA Developer Technology Organisation und der Leiter des NVIDIA CoDesign Lab an der ETH Zurich. Er berät Wissenschaftler und Entwickler beim Design neuer paralleler Algorithmen und in der effizienten Benutzung von GPUs. Er promovierte 2001 in Physik an der ETH Zürich und arbeitete seither in der Entwicklung von HPC-Anwendungen vorwiegend im Bereich numerischer Plasmaphysik.