3月26日

OpenMP提纲

1、OpenMP基础：概念介绍、环境搭建、基本用法、编程模型、性能分析

2、OpenMP线程操作：线程同步、数据同步、多线程并发、并行循环计算详解

3、OpenMP任务和数据处理：数据共享模式、作用范围制导语句、task指令的使用

4、深入了解OpenMP的内存模型和硬件基础

OpenMP上机实践：

1、Hello_world、基本指令的使用、积分法计算PI

2、各种OpenMP指令实现并优化计算圆周率

3、section、task的使用、曼德博集合面积的计算、斐波那契数列

4、挑战题：利用蒙特卡洛算法计算PI、邻接列表的并行处理

3月27日

并行计算与编

基础

1、并行机体系机构与编程模型概述

①      共享存储结构

②      共享地址空间

③      消息传递

④      数据并行

⑤      SMP与GPU集群

2、 并行计算的模型与分析

①      并行执行时间评估模型

②      并行算法的效率特性

③      并行计算拓展性分析

3、 MPI并行编程一

①      MPI基本概念与定义

②      MPI运行环境

③      MPI基础：MPI程序初始化与终止、进程设置与获取、消息发送与接

④      进程间的通讯：通讯模式、阻塞与非阻塞通讯

⑤      上机实践

4、 MPI并行编程二

①      集合通信：数据广播、归约、分发、搜集、all to all 通讯、归约操作

②      MPI派生数据类型

③      上机实践

5、   MPI并行编程三

①      进程组与通信子

②      虚拟拓扑：笛卡尔拓扑，图拓扑

③      上机实践

6、混合并行编程：MPI+OpenMP

①      多线程编程与openMP概述

②      openMP指令介绍

上机实践

3月28日

并行计算进阶编程实战

1、 实战练习一：矩阵向量乘运算

①     问题阐述

②     数据分解策略

③     串行算法

④     并行算法：行划分，列划分

2、 实战练习二：矩阵-矩阵乘运算

①      问题阐述

②      串行算法

③      并行算法：块带状分解，Fox’s方法

3、 实战练习三：高斯消元法

①      问题阐述

②      串行算法

③      并行算法

4、 实战练习四：高斯赛德尔迭代

①      问题阐述

②      串行算法

③      并行算法

5、 实战练习五：佛洛依德图算法

①      问题阐述

②      串行算法

③      并行算法

6、 实战练习六：冒泡排序法

①      问题阐述

②      串行算法

并行算法

3月29日

GPU高性能计算——OpenACC编程基础与优化进阶

1、 OpenACC基础：概念，与CUDA区别，编译器，生态；

2、 OpenACC开发环境搭建配置；

3、 OpenACC四步开发流程：判断并行性，并行化表达，显式数据传递，优化

    3.1判断并行性：Profile工具pgprof；

3.2并行化表达：引导关键字Kernerls和Parallel Loop；

3.3显式管理数据的拷贝：引导关键字Data；

3.4优化：统一内存管理，线程并行层级，collapse，tile

OpenACC上机实操：

1. Hellow world；

2．矢量点乘；

3月30日

GPU高性能计算——CUDA编程基础与优化进阶

1、 CUDA基础：API、数据并行、线程模型、存储模型、控制、同步、并发和通信、加速比；

2、 CUDA开发环境搭建和工具配置；

3、 CUDA优化进阶：线程组织调度，分支语句，访存优化，数据传输，原子操作；

4、 GPU并行计算模式及案例分析：

    分析调试：parallel nsight，visual profiler，cuda-gdb；

5、 CUDA生态系统和相关专业领域软件介绍；

CUDA上机实操：

1、 Helloworld，向量加，cuda库的使用（cuBLAS、cuFFT ）；

2、 矩阵乘，直方图，卷积，规约；

3月31日

大规模并行开发：多GPU开发

1、 GPU异步编程，多GPU编程（混合OpenMP和MPI）及调试调优工具；

2、 OpenACC互操作性：OpenMP，MPI，CUDA；

OpenACC上机实操：

1、 Jacobi迭代

ROCm HIP，OpenCL编程

1、 OpenCL：编程模型，存储模型，生态，CUDA vs OpenCL；

2、 ROCm HIP：hipify转换，HIP vs OpenCL

OpenCL上机实验：

向量加，矩阵乘

GPU高性能计算——深度学习

1、 深度学习GPU解决方案：

1.1基于GPU的交互式深度学习训练平台：DIGITS；

1.2深度学习框架的GPU加速：TensorFlow，Caffe等；

1.3 NVIDIA深度学习SDK：cuDNN，TensorRT，NCCL；

1.4深度学习显卡选择；

深度学习上机实操：

1、   使用DIGITS进行目标识别检测与图像分类；

2、  Caffe，TensorFlow，Theano等通用深度学习框架的GPU加速库cuDNN的使用；

3、 深度学习前端推理引擎TensorRT的使用；

4、单机多卡的深度学习解决方案NCCL实验；

GPU技术前沿

1、 CUDA 9新特性

2、 Pascal，Volta显卡新架构