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行业动态 Multi-GPU Programming 分布式并行计算课程
研硕信息股份有限公司 本新闻稿发布于2011/07/18,由发布之企业承担内容之立场与责任,与本站无关

多重图晶卡分布式并行计算的最佳利器-MPI :单一GPU的加速是惊人的,往往可以将重载的计算工作加速十倍甚至到百倍以上的速度,但针对更大的计算挑战,例如:天文计算、流体计算、化学计算。一张GPU的速度显然不够,多张GPU一同加入运算便成为唯一选择。在控制多重GPU计算时,使用CPU分布式并行计算,能够随心所欲的控制多张GPU在同一节点甚至大规模计算至数十到数百个节点里的GPU一同进行协同计算。

 
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单一GPU的加速是惊人的,往往可以将重载的计算工作加速十倍甚至到百倍以上的速度,但针对更大的计算挑战,例如:天文计算、流体计算、化学计算。一张GPU的速度显然不够,多张GPU一同加入运算便成为唯一选择。在控制多重GPU计算时,使用CPU分布式并行计算,能够随心所欲的控制多张GPU在同一节点甚至大规模计算至数十到数百个节点里的GPU一同进行协同计算。在控制多重GPU卡(GPU Cluster) 遍布数个节点时,MPI亦是唯一的沟通桥梁,肩负著为 GPU 之间数据交换的任务。撰写分布式的并行程式是艰难的。用户必须自行处理区域分解与数据切割、分享、传递问题。而 MPI 正是挑起了此项艰难的任务,为用户提供诸多函式来解决各式各样的问题。本课程将提供您完整的并行化概念,以及在MPI明细部分,我们将从函式的说明出发,让用户充分了解每一MPI函式的使用方式,进而让您了解如何用MPI函式库实作并行计算时的各式运作方式。本课程著重在各类科学计算演算法在并行化的讨论,学员可藉由此课程,更深入了解并行化计算如何实现在各种科学计算演算法,以及如何达到执行最佳化。敬请把握此学习机会,尽速报名!

08/29 课程大纲:
(1)并行计算的各种模型
.MPI .OpenMP .Pthread . CUDA

(2)多重图晶卡的并行计算的各种模型
.分布式内存模型:MPI .共享式内存模型:OpenMP & Pthread

(3)结合分布式并行计算与图晶计算的方法学
.程式结构 .辨识GPU的方法 .区域分解概念 .数据交换概念 .程式编译 .程式执行

08/30 课程大纲
(4)分布式并行计算
.MPI开始 .点对点通讯 .集体通讯 .自定数据型态

08/31 课程大纲
(5)分布式并行计算方法学

- 新闻稿有效日期,至2011/08/18为止


联络人 :Frances
联络电话:2912-3028
电子邮件:frances@yanshuo.cc

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