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Schulungsübersicht
Einführung
- Was ist OpenACC?
- OpenACC im Vergleich zu OpenCL, CUDA und SYCL
- Übersicht über die Funktionen und Architektur von OpenACC
- Einrichten der Entwicklungsumgebung
Erste Schritte
- Erstellen eines OpenACC-Projekts in Visual Studio Code
- Erforschung der Projektstruktur und Dateien
- Kompilieren und Ausführen des Programms
- Ausgabe anzeigen mit printf und fprintf
OpenACC-Anweisungen und Klauseln
- Verständnis von OpenACC-Anweisungen und Klauseln
- Verwendung paralleler Anweisungen zur Erstellung paralleler Regionen
- Verwendung von Kernels-Anweisungen für compiler-gesteuerte Parallelität
- Verwendung von Schleifenanweisungen zur Parallelisierung von Schleifen
- Verwaltung der Datenbewegung mit Datendirektiven
- Synchronisieren von Daten mit Update-Direktiven
- Verbesserung der Wiederverwendung von Daten durch Cache-Direktiven
- Erstellung von Gerätefunktionen mit Routinen-Direktiven
- Synchronisation von Ereignissen mit Wait-Direktiven
OpenACC-API
- Verständnis der Rolle der OpenACC-API
- Abfrage von Geräteinformationen und -fähigkeiten
- Festlegen der Gerätenummer und des Typs
- Behandlung von Fehlern und Ausnahmen
- Erstellung und Synchronisation von Ereignissen
OpenACC-Bibliotheken und Interoperabilität
- Verständnis der OpenACC-Bibliotheken und Interoperabilität
- Nutzung mathematischer, Zufalls- und komplexer Bibliotheken
- Integration mit anderen Modellen (CUDA, OpenMP, MPI)
- Integration mit GPU-Bibliotheken (cuBLAS, cuFFT)
OpenACC-Tools
- Verständnis der OpenACC-Tools in der Entwicklung
- Profiling und Debugging von OpenACC-Programmen
- Leistungsanalyse mit PGI-Compiler, NVIDIA Nsight Systems, Allinea Forge
Optimierung
- Faktoren, die die Leistung von OpenACC-Programmen beeinflussen
- Optimierung der Datenlokalität und Reduzierung von Übertragungen
- Parallelisierung und Fusion von Schleifen
- Parallelisierung und Fusion von Kernels
- Optimierung der Vektorisierung und Auto-Tuning
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in C/C++ oder Fortran sowie Konzepte der parallelen Programmierung
- Grundlagenwissen über Computerarchitektur und Speicherkonzepte
- Erfahrung mit Befehlszeilen-Tools und Code-Editoren
Zielgruppe
- Entwickler, die lernen möchten, wie man OpenACC zur Programmierung heterogener Geräte nutzt und deren Parallelität ausnutzt
- Entwickler, die portierbaren und skalierbaren Code schreiben möchten, der auf verschiedenen Plattformen und Geräten läuft
- Programmierer, die die höherstufigen Aspekte der heterogenen Programmierung erkunden und ihre Produktivität beim Coden optimieren wollen
28 Stunden
