Einführung in das CUDA Toolkit

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, das CUDA Toolkit effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Anwendungen zu entwickeln. Sie lernen, wie sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, erweiterte Funktionen implementieren und die Sicherheit und Performance ihrer Anwendungen optimieren. Durch praktische Übungen und detaillierte Anleitungen erwerben sie die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Programme zu erstellen und die Effizienz und Qualität ihrer Projekte zu verbessern.

Inhalt

• Einführung in das CUDA Toolkit: Überblick und Bedeutung
  • Was ist das CUDA Toolkit und warum ist es wichtig?
    • Definition und Hintergrund: CUDA Toolkit als Plattform für GPU-Computing von NVIDIA.
    • Vorteile des CUDA Toolkits: Leistungssteigerung durch Parallelverarbeitung.
    • Anwendungsbereiche: Einsatz in Wissenschaft, Datenanalyse, KI und mehr.
  • Unterschiede und Vorteile des CUDA Toolkits im Vergleich zu anderen GPU-Computing-Plattformen
    • Vergleich mit OpenCL, Vulkan und anderen: Stärken und Schwächen.
    • Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Programmiersprachen und Bibliotheken.
    • Benutzerfreundlichkeit: Intuitive Entwicklungstools und leistungsstarke Funktionen.
  • Architektur und Kernkomponenten des CUDA Toolkits
    • Übersicht der Architektur: Hauptkomponenten und deren Zusammenspiel.
    • Funktionalitäten: CUDA Cores, Speicherhierarchie, CUDA Runtime API.
    • Anwendungsfälle: Beispiele erfolgreicher Implementierungen.
• Installation und Einrichtung des CUDA Toolkits
  • Systemanforderungen und notwendige Hardware
    • Grundvoraussetzungen: Notwendige Hardware und Software.
    • Auswahl der richtigen GPU: Vergleich von NVIDIA GPUs.
    • Installation des CUDA Toolkits: Installation auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, macOS, Windows).
  • Erste Schritte mit dem CUDA Toolkit
    • Einführung in die CUDA-Programmierung: Grundlegende Konzepte und Unterschiede zu CPU-Programmierung.
    • Einrichtung der Entwicklungsumgebung: Installation von CUDA-Toolkit, cuDNN und anderen Bibliotheken.
    • Fehlerbehebung: Häufige Fehler und deren Lösungen.
  • Programmierung und erste Anwendungen
    • Einführung in CUDA-C: Grundlegende Syntax und Konzepte.
    • Erstellung und Ausführung einfacher CUDA-Programme
      • Schritt-für-Schritt-Anleitung: Von der Code-Erstellung bis zur Ausführung.
      • Anpassung und Erweiterung: Hinzufügen von Speicherzugriff und Synchronisation.
    • Debugging und Profiling: Nutzung von Tools wie Nsight und Visual Profiler.
• Grundlegende Konzepte der CUDA-Programmierung
  • Speicherhierarchie und -zugriff
    • Speicherarten: Globaler, Shared, und lokaler Speicher.
    • Speicherzugriffsmuster: Optimierung von Lese- und Schreibzugriffen.
    • Koaleszierter Speicherzugriff: Verbesserung der Speicherbandbreite.
  • Parallelisierungstechniken
    • Thread-Hierarchie: Blöcke und Threads.
    • Synchronisation und Kommunikation: Nutzung von Synchronisationsprimitiven.
    • Lastverteilung und Workload-Balancing: Optimierung der Berechnungslast.
  • Performance-Optimierung
    • Profiling und Analyse: Identifikation von Engpässen.
    • Optimierungstechniken: Nutzung von Registern, Shared Memory und Streams.
    • Best Practices: Strategien zur Maximierung der GPU-Auslastung.
• Praxisübung 1: Erstellung eines einfachen CUDA-Programms
  • Ziel der Übung: Erstellung eines grundlegenden CUDA-Programms zur Vektorskalierung
    • Projektbeschreibung: Entwicklung eines CUDA-Programms zur Skalierung eines Vektors.
    • Anforderungen: Nutzung von CUDA und grundlegender Speicherzugriff.
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Erstellung des Programms: Initialisierung und Konfiguration.
    • Implementierung der Vektorskalierung: Nutzung von CUDA-Kernels.
    • Anpassungen und Erweiterungen: Hinzufügen von Speicherzugriff und Synchronisation.
  • Tools: CUDA Toolkit, Nsight, Visual Profiler
  • Ergebnisse und Präsentation
    • Fertiges Programm: Präsentation des Programms und der ersten Ergebnisse.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
• Erweiterte Funktionen und Techniken im CUDA Toolkit
  • Fortgeschrittene Speicherverwaltung
    • Pinned Memory und Zero-Copy: Optimierung des Datentransfers zwischen Host und Device.
    • Unified Memory: Vereinfachung der Speicherverwaltung.
    • Nutzung von Streams: Parallelisierung von Datenübertragungen und Berechnungen.
  • Parallelisierung komplexer Algorithmen
    • Matrixmultiplikation: Implementierung und Optimierung auf der GPU.
    • Bildverarbeitung: Nutzung von GPUs zur Beschleunigung von Bildverarbeitungsalgorithmen.
    • Machine Learning: Einsatz von GPUs zur Beschleunigung von Trainingsprozessen.
  • Interoperabilität und Multi-GPU-Programmierung
    • Multi-GPU-Programmierung: Nutzung mehrerer GPUs in einer Anwendung.
    • Interoperabilität mit anderen Technologien: Nutzung von GPUs in Verbindung mit CPUs, FPGAs und TPUs.
    • Skalierung und Verteilung: Verteilte GPU-Computing-Ansätze.
• Integration des CUDA Toolkits in bestehende Anwendungen
  • Integration in Python und andere Sprachen
    • Nutzung von Bibliotheken wie PyCUDA, CuPy und Numba.
    • Integration in bestehende Python-Workflows: Nutzung von Jupyter Notebooks.
    • Nutzung von GPU-Beschleunigung in anderen Sprachen: C++, Fortran und mehr.
  • Datenanalyse und wissenschaftliches Rechnen
    • Nutzung von GPUs in der Datenanalyse: Beschleunigung von Pandas, Dask und anderen Bibliotheken.
    • Wissenschaftliches Rechnen: Nutzung von GPUs in Simulations- und Modellierungsanwendungen.
    • Beispielprojekte: Erfolgreiche Implementierungen und deren Ergebnisse.
  • Sicherheit und Fehlerbehebung
    • Sicherheitsaspekte im GPU-Computing: Datenschutz und sichere Programmierung.
    • Fehlersuche und Debugging: Nutzung von Debugging-Tools und Techniken.
    • Best Practices: Strategien zur Sicherstellung robuster und sicherer GPU-Programme.
• Praxisübung 2: Erstellung einer komplexen CUDA-Anwendung
  • Ziel der Übung: Entwicklung einer umfassenden CUDA-Anwendung zur Matrixmultiplikation
    • Projektbeschreibung: Erstellung eines CUDA-Programms zur parallelen Matrixmultiplikation.
    • Anforderungen: Nutzung fortgeschrittener Speichertechniken und Parallelisierung.
  • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
    • Erstellung des Programms: Planung, Implementierung und Testen der Anwendung.
    • Erweiterungen und Anpassungen: Optimierung der Speicherzugriffe und Nutzung von Streams.
    • Ausführung und Optimierung: Testen der Anwendung unter realen Bedingungen und Optimierung.
  • Tools: CUDA Toolkit, Nsight, Visual Profiler
  • Ergebnisse und Präsentation
    • Fertige Anwendung: Präsentation der Anwendung und Demonstration der Funktionalitäten.
    • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse, Verbesserungsvorschläge und Q&A.