CMP5208 GPUs ile Paralel HesaplamaBahçeşehir ÜniversitesiAkademik Programlar BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)Öğrenciler için Genel BilgiDiploma EkiErasmus BeyanıBologna KomisyonuUlusal Yeterlilikler
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ (İNGİLİZCE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans TYYÇ: 7. Düzey QF-EHEA: 2. Düzey EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Yarıyıl Teorik Pratik Kredi AKTS
CMP5208 GPUs ile Paralel Hesaplama Güz 3 0 3 12
Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili: Türkçe
Dersin Türü: Departmental Elective
Dersin Seviyesi: LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:
Dersin Koordinatörü: Dr. Öğr. Üyesi ECE GELAL SOYAK
Dersin Amacı: Bu dersin amacı, paralel hesaplamayı ve GPU'lar gibi yüksek paralel işlemciler için uygulama geliştirmeyi tanıtmaktır. Sürücüsüz arabalar, makine öğrenimi ve artırılmış gerçeklik gibi gerçek dünya uygulamaları paralel hesaplama kullanımının başlıca örnekleridir. Ders, hesaplamalı düşünme, çeşitli paralellik biçimleri, programlama modelleri, görevleri paralel donanıma eşleme, veri yapılarını optimize etme, verimli paralel algoritmalar tasarlamak için paradigmalar üzerinde durmakta ve pratik uygulamaların vaka çalışmalarını içermektedir.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
- Paralel programlama modellerini yüksek performanslı donanımlarda (ör. GPU) hesaplama görevleri için kullanabilme.
- Paralel uygulamaların geliştirilmesi ve optimize edilmesi de dahil olmak üzere CUDA (NVIDIA işlemciler için) kullanarak GPU programlama konusunda uygulamalı deneyim kazanma.
- Hesaplama açısından yoğun görevlerin performansını artırmak için verimli veri yapılarını ve paralel paradigmaları uygulama.
- Paralel hesaplama teknolojilerini kullanarak çeşitli alanlardaki zorlukların üstesinden gelmek için paralel hesaplama uygulamalarının vaka çalışmalarını analiz etme ve değerlendirme.

Dersin İçeriği

Temel konular arasında grafik işlemciler için popüler programlama arayüzleri (NVIDIA GPU'ları için CUDA gibi), grafik işlemcilerin iç mimarisi ve bunun performans üzerindeki etkisi ve bu işlemciler üzerinde paralel algoritmaların uygulanması yer alacaktır. Kurs yaklaşık 29 dersten oluşmakta ve beş uygulamalı ödev ve bir final projesi de dahil olmak üzere önemli programlama görevleri içermektedir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta Konu Ön Hazırlık
1) Paralel Hesaplama ve GPU Mimarisine Giriş; CUDA ve GPU programlama (NVIDIA GPU'lar)
2) GPU Hızlandırmalı Veri Yapıları (örn. paralel listeler, kuyruklar, ağaçlar)
3) CUDA'da Bellek Erişimini Optimize Etme; Önbellek optimizasyonu ve banka çakışmaları
4) Gelişmiş CUDA Özellikleri: Akışlar, asenkron işlemler, olaylar ve zamanlama, hata işleme
5) CUDA Programlama Temelleri; CUDA çekirdeğini uygulama, bellek erişim modellerini keşfetme
6) GPU'larda Paralel Algoritmalar; indirgeme, tarama, sıralama ve matris işlemleri
7) GPU Hızlandırmalı Veri Yapıları (örn. paralel listeler, kuyruklar, ağaçlar)
8) Örnek Çalışma 1: GPU'larda Makine Öğrenimi; cuBLAS, cuDNN kütüphanelerini kullanarak GPU hızlandırma
9) Örnek Çalışma 2: Görüntü işleme, nesne algılama ve hareket planlama için paralel programlama teknikleri
10) Optimizasyon için Gelişmiş CUDA Teknikleri; doluluk, warp düzeyinde programlama ve komut düzeyinde optimizasyon.
11) NVIDIA araçlarını (Nsight, Visual Profiler) kullanarak performans profili oluşturma ve darboğaz analizi
12) Proje sunumları
13) Proje sunumları

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:
Diğer Kaynaklar: D. Kirk and W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands­on Approach, Third Edition

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları Aktivite Sayısı Katkı Payı
Toplam %
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI % 0
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI %
Toplam %

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Aktivite Sayısı Süre (Saat) İş Yükü
Ders Saati 14 3 42
Proje 1 35 35
Ödevler 3 12 36
Final 1 25 25
Toplam İş Yükü 138

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok 1 En Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 En Yüksek
           
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi Katkı Payı
1) Temel Yazılım Mühendisliği bilgi ve yetkinliklerini kullanır.
2) Yazılım Mühendisliği uygulamaları için gerekli olan program geliştirme becerisini uygular.
3) Veri yapılarını kullanır ve algoritma geliştirme bilgilerini uygular.
4) İşletim sistemleri üzerinde sistem programları geliştirir.
5) Bilgisayar organizasyonu, tasarımı ve mimarilerini tanımlar.
6) Bilgisayar ağları ve ağ güvenliği yapılarını oluşturur.
7) İş zekası, veri madenciliği ve veri analizi araçlarını kullanır, tekniklerini uygular.
8) Veritabanı uygulamaları ve WEB tabanlı programlar geliştirir.
9) Bilgi teknolojileri projelerini tanımlar, analiz eder, tasarlar ve yönetir.
10) Eğitimde teknoloji tabanlı ortamları ve araçları kullanır ve geliştirir.
11) İş ortamındaki bilişim teknolojileri ihtiyaçlarını saptar, tanımlar ve çözer.
12) Bilişim teknolojileri yetkinliklerini mesleki sorumluluklar ve etik kuralları çerçevesinde kullanır.