Студентов ПГНИУ приглашают пройти бесплатный online-курс по программированию массивно-параллельных процессоров

Директор Научно-образовательного центра «Параллельные и распределённые вычисления», доцент кафедры прикладной математики и информатики ПГНИУ А.Г. Деменев рекомендует молодым специалистам, студентам и аспирантам, увлекающимся программированием, бесплатно пройти курс, предлагаемый NVIDIA.

Зарегистрироваться на курс можно по ссылке.

Пройдя предлагаемый курс, вы получите широкий спектр практических навыков, которые позволят вам к концу занятий овладеть основами программирования современных графических процессоров (GPU) NVIDIA, а также ознакомитесь с директивным программированием GPU ускорителей (стандарт OpenACC) и особенностями использования нескольких GPU видеокарт для решения ваших задач. 
 

Тем, кто продемонстрирует высокие показатели при прохождении заданий курса, предлагается также бесплатная сертификация по программированию GPU, поддерживающих технологию CUDA, в учебном центре Applied Parallel Computing.
 

Краткое содержание курса:

• Лекция 1. Введение в CUDA.

• Лекция 2. Модель исполнения CUDA.

• Лекция 3. Иерархия памяти. Глобальная, локальная и регистровая память.

• Лекция 4. Иерархия памяти. Разделяемая память.

• Лекция 5. Прикладные CUDA библиотеки.

• Лекция 6. Библиотека Thrust.

• Лекция 7. Оптимизация CUDA программ.

• Лекция 8. Стандарт директивного программирования OpenACC.
 

 

Для справки

Пермский государственный национальный исследовательский университет с 2012 уже дважды аккредитован корпорацией NVIDIA как учебный центр CUDA. Этот статус подтверждает мировой уровень университета в обучении параллельному программированию, он присвоен всего 150 ведущим университетам мира. 
 

В рамках международной программы CUDA Teaching Center на базе Научно-образовательного центра «Параллельные и распределённые вычисления» (НОЦ ПиРВ) ежегодно реализуются инновационные проекты, предусматривающие внедрение новейших суперкомпьютерных технологий в образовании, науке и промышленности. 

 

НОЦ ПиРВ работает как центр коллективного пользования высокопроизводительными вычислительными ресурсами, которые приобретаются в рамках Программы развития ПГНИУ. Например, все работающие и обучающиеся в ПГНИУ для выполнения практических заданий курса могут получить бесплатный доступ к оборудованию НОЦ ПиРВ, поддерживающему технологию CUDA.

 

Кафедра прикладной математики и информатики