Программирование на GPU

Магистратура 2019/2020

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Программирование и анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Кузнецов Антон Михайлович

Прогр. обучения: Программирование и анализ данных

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 56

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Программирование на GPU» является формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков программирования на графических ускорителях. В результате изучения этой дисциплины студенты будут знать основы устройства различных видеокарт, а также владеть навыками реализация основных алгоритмов на графических ускорителях. 3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины В результате освоения дисциплины студент должен: − знать принцип устройства разных типов видеокарт и основы работы с ними вместо процессоров − уметь реализовывать алгоритмы, использующие графические ускорители − иметь навыки (приобрести опыт) проведения параллельных и распределенных вычислений с применением видеокарт

Цель освоения дисциплины

формирование у студентов теоретических знаний и практических навыков программирования на графических ускорителях.

Планируемые результаты обучения

Знает области целесообразного применения параллельных вычислений на графических ускорителях. Владеет программными средствами команднопроектной деятельности, использует их для решения практических задач
Определяет целесообразность применения распределенных алгоритмов для GPU. Формулирует алгоритм решения задачи в виде последовательности действий. Реализует алгоритмы решения выбранной задачи. Оценивает сложность работы алгоритма.