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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué es OpenACC?
- OpenACC vs OpenCL vs CUDA vs SYCL
- Descripción general de las características y la arquitectura de OpenACC
- Configuración del entorno de desarrollo
Empezar
- Creación de un nuevo proyecto OpenACC con código Visual Studio
- Exploración de la estructura y los archivos del proyecto
- Compilación y ejecución del programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
Directivas y cláusulas de OpenACC
- Comprender el papel de las directivas y cláusulas de OpenACC en el código de host y dispositivo
- Uso de la directiva y las cláusulas paralelas de OpenACC para crear regiones paralelas y especificar el número de bandas, trabajadores y vectores
- Uso de la directiva y las cláusulas de los núcleos de OpenACC para crear regiones de los núcleos y dejar que el compilador decida el paralelismo
- Uso de la directiva y las cláusulas de bucle OpenACC para paralelizar bucles y especificar la distribución, la contracción, la reducción y el mosaico del bucle
- Uso de la directiva de datos y las cláusulas de OpenACC para administrar el movimiento de datos y las regiones de datos
- Uso de la directiva de actualización y las cláusulas de OpenACC para sincronizar datos entre el host y el dispositivo
- Uso de la directiva y las cláusulas de caché de OpenACC para mejorar la reutilización y la localidad de los datos
- Uso de la directiva de rutina y las cláusulas de OpenACC para crear funciones de dispositivo y especificar el tipo de función y la longitud del vector
- Uso de la directiva de espera y las cláusulas de OpenACC para sincronizar eventos y dependencias
OpenACC API
- Comprender el papel de la API de OpenACC en el programa host
- Uso de la API de OpenACC para consultar información y capacidades del dispositivo
- Uso de la API de OpenACC para establecer el número y el tipo de dispositivo
- Uso de la API de OpenACC para controlar errores y excepciones
- Uso de la API de OpenACC para crear y sincronizar eventos
Bibliotecas OpenACC e interoperabilidad
- Comprender el papel de las bibliotecas OpenACC y las características de interoperabilidad en el programa de dispositivos
- Uso de bibliotecas OpenACC, como matemáticas, aleatorias y complejas, para realizar tareas y operaciones comunes
- Uso de las funciones de interoperabilidad de OpenACC, como deviceptr, use_device y acc_memcpy, para integrar OpenACC con otros modelos de programación, como CUDA, OpenMP y MPI
- Uso de las funciones de interoperabilidad de OpenACC, como host_data y declare, para integrar OpenACC con GPU bibliotecas, como cuBLAS y cuFFT
Herramientas OpenACC
- Comprender el papel de las herramientas OpenACC en el proceso de desarrollo
- Uso de herramientas OpenACC para perfilar y depurar programas OpenACC e identificar cuellos de botella y oportunidades de rendimiento
- Uso de herramientas OpenACC, como PGI Compiler, NVIDIA Nsight Systems y Allinea Forge, para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos
Optimización
- Comprender los factores que afectan el rendimiento de los programas OpenACC
- Uso de directivas y cláusulas OpenACC para optimizar la localidad de los datos y reducir las transferencias de datos
- Uso de directivas y cláusulas OpenACC para optimizar el paralelismo y la fusión de bucles
- Uso de directivas y cláusulas OpenACC para optimizar el paralelismo y la fusión del kernel
- Uso de directivas y cláusulas OpenACC para optimizar la vectorización y el ajuste automático
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del lenguaje C/C++ o Fortran y de los conceptos de programación paralela
- Conocimientos básicos de arquitectura de computadores y jerarquía de memoria
- Experiencia con herramientas de línea de comandos y editores de código
Audiencia
- Desarrolladores que deseen aprender a usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo
- Desarrolladores que deseen escribir código portátil y escalable que pueda ejecutarse en diferentes plataformas y dispositivos
- Programadores que deseen explorar los aspectos de alto nivel de la programación heterogénea y optimizar la productividad de su código
28 horas
Testimonios (1)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
Jenny - Andheo
Curso - GPU Programming with CUDA and Python
Traducción Automática
