|
Vyučující
|
-
Juryca Karel, Ing. Ph.D.
-
Pidanič Jan, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Úvod do paralelního programování, programování pro vícejádrové procesory a pro víceprocesorové stanice (cluster) 2. Možnosti vektorizace "sériových" programů I. 3. Možnosti vektorizace "sériových" programů II. 4. Paralelní programování v systému MATLAB, parFor I. (programování pro Multi-core a cluster) 5. Paralelní programování v systému MATLAB, parFor II. (programování pro Multi-core a cluster) 6. SPMD (Single Program Multiple Data), pmode (Interaktivní paralelní programování) 7. Úvod do numerických výpočtů pomocí GPU 8. Paralelní programování v systému MATLAB pomocí GPU 9. GPU Parallel Computing - AccelerEyes Jacket I. (základní filozofie práce) 10. GPU Parallel Computing - AccelerEyes Jacket II. (praktické aplikace) 11. Benchmarking, testování a analýza 12. Srovnání PCT a výpočtu pomocí GPU 13. Možnosti paralelního programování pomocí CUDA
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je seznámit studenty s obecnými principy paralelního programování, které lze využít téměř v libovolném programovacím jazyce. Další náplní předmětu bude seznámení studentů s numerickými výpočty pomocí grafických karet (tzv. GPU computing). Ověření nabytých znalostí bude prováděno v systému Matlab a programu Accelereyes Jacket.
Studenti získají přehled v nástrojích pro paralelní programování, současně s přehledem programovacích technik paralelního programování, které lze obecně využít v libovolném programovacím jazyce.
|
|
Předpoklady
|
Student musí mít základní znalosti systému Matlab (operace s maticemi, vektory, indexace, programování cyklů).
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Písemná zkouška
Student musí v průběhu semestru i při závěrečné zkoušce prokázat porozumění řešeným problémům a schopnost samostatně pracovat na zadaných problémech, aktivní účast na cvičeních. Konkrétní požadavky budou studentům sděleny vyučujícím v prvním týdnu semestru.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Hanselman D., Littfield B. Mastering Matlab. 2012. ISBN 0136013309.
-
Kepner J. Parallel Matlab for Multicore and Multinode Computers. 2009. ISBN 978-0-89871-673-3.
|