回到首頁
個人.家庭.數位化 - 數位之牆



產業動態 Multi-GPU Programming 分散式平行計算課程
研碩資訊股份有限公司 本新聞稿發佈於2011/07/18,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

多重圖晶卡分散式平行計算的最佳利器-MPI :單一GPU的加速是驚人的,往往可以將重載的計算工作加速十倍甚至到百倍以上的速度,但針對更大的計算挑戰,例如:天文計算、流體計算、化學計算。一張GPU的速度顯然不夠,多張GPU一同加入運算便成為唯一選擇。在控制多重GPU計算時,使用CPU分散式平行計算,能夠隨心所欲的控制多張GPU在同一節點甚至大規模計算至數十到數百個節點裡的GPU一同進行協同計算。

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此 想在你的Blog上輪播產業動態按此
 


單一GPU的加速是驚人的,往往可以將重載的計算工作加速十倍甚至到百倍以上的速度,但針對更大的計算挑戰,例如:天文計算、流體計算、化學計算。一張GPU的速度顯然不夠,多張GPU一同加入運算便成為唯一選擇。在控制多重GPU計算時,使用CPU分散式平行計算,能夠隨心所欲的控制多張GPU在同一節點甚至大規模計算至數十到數百個節點裡的GPU一同進行協同計算。在控制多重GPU卡(GPU Cluster) 遍布數個節點時,MPI亦是唯一的溝通橋樑,肩負著為 GPU 之間資料交換的任務。撰寫分散式的平行程式是艱難的。使用者必須自行處理區域分解與資料切割、分享、傳遞問題。而 MPI 正是挑起了此項艱難的任務,為使用者提供諸多函式來解決各式各樣的問題。本課程將提供您完整的平行化概念,以及在MPI細節部分,我們將從函式的說明出發,讓使用者充分瞭解每一MPI函式的使用方式,進而讓您瞭解如何用MPI函式庫實作平行計算時的各式運作方式。本課程著重在各類科學計算演算法在平行化的討論,學員可藉由此課程,更深入瞭解平行化計算如何實現在各種科學計算演算法,以及如何達到執行最佳化。敬請把握此學習機會,儘速報名!

08/29 課程大綱:
(1)平行計算的各種模型
.MPI .OpenMP .Pthread . CUDA

(2)多重圖晶卡的平行計算的各種模型
.分散式記憶體模型:MPI .共享式記憶體模型:OpenMP & Pthread

(3)結合分散式平行計算與圖晶計算的方法學
.程式結構 .辨識GPU的方法 .區域分解概念 .資料交換概念 .程式編譯 .程式執行

08/30 課程大綱
(4)分散式平行計算
.MPI開始 .點對點通訊 .集體通訊 .自定資料型態

08/31 課程大綱
(5)分散式平行計算方法學

- 新聞稿有效日期,至2011/08/18為止


聯絡人 :Frances
聯絡電話:2912-3028
電子郵件:frances@yanshuo.cc

上一篇:德州儀器隔離放大器與調變器為馬達控制及綠能應用實現高精度電流測量
下一篇:日立數據系統支援 VMware vSphere 5虛擬化平台

 
搜尋本站


最新科技評論

共享經濟:以人民的名義爭奪流量入口 - 2017/06/18

影音網站的未來(三) PGC孵化IP,直播更接近長尾 - 2016/10/16

影音網站的未來(二)短影音適合往社交和工具發展 - 2016/10/09

影音網站的未來(一)長尾效應與頭部效應無法兼顧 - 2016/10/02

大部分O2O 模式違反網際網路經濟特性 - 2015/02/08

融資是怎麼回事(下)什麼人能拿到投資 - 2015/01/04

融資是怎麼回事(中)讀懂投資人的唇語 - 2014/12/21

融資是怎麼回事(上)融資是迭代的過程 - 2014/12/14

奢品服務業O2O 興起,網際網路創業者的新機會 - 2014/07/20

■ 訂閱每日更新產業動態
RSS
RSS

當月產業動態

Information

 

 

 

 




個人.家庭.數位化 - 數位之牆

欲引用本站圖文,請先取得授權。本站保留一切權利 ©Copyright 2008, DigitalWall.COM. All Rights Reserved.
Question ? Please mail to service@digitalwall.com

歡迎與本站連結!