4박 5일간의 이론 및 실습 수업과 외부 강연, 팀 프로젝트로 구성됩니다. 성능 가속기의 원리와 구조, OpenCL 및 CUDA 프로그래밍, 각종 최적화 기법에 이르는 폭넓은 수업을 통해 성능 가속 컴퓨팅의 탄탄한 기본기를 익히도록 합니다.
2020 가속기 프로그래밍 겨울학교는 기본 과정과 고급 과정으로 나뉘어서 진행이 됩니다. 각 과정의 시간표는 아래와 같습니다. Introduction과 CUDA, 외부 강연은 기본 과정과 고급 과정 모두 공통으로 진행됩니다.
| 시간 | 2월 10일(월) | 2월 11일(화) | 2월 12일(수) | 2월 13일(목) | 2월 14일(금) |
|---|---|---|---|---|---|
| 07:00 ~ 08:00 | 조식 | 조식 | 조식 | 조식 | |
| 08:30 ~ 10:00 | OpenCL OpenCL 소개 |
OpenCL 데이터 병렬 프로그래밍 연습 |
CUDA CUDA 소개 |
프로젝트 발표 | |
| 10:30 ~ 12:00 | 등록
11:30 부터 |
OpenCL
호스트 프로그램 I |
OpenCL
로컬 메모리와 워크-아이템 간 동기화 |
CUDA
CUDA 프로그래밍 |
|
| 12:00 ~ 13:00 | 중식 | 중식 | 중식 | 중식 | 중식 |
| 14:00 ~ 15:30 | Introduction 병렬처리의 기초 I |
OpenCL
호스트 프로그램 II |
OpenCL
커맨드 간 동기화 |
CUDA
CUDA 라이브러리 |
프로젝트 시상 및 퇴소 |
| 16:00 ~ 17:30 | Introduction
병렬처리의 기초 II |
OpenCL
커널 프로그래밍 |
OpenCL
멀티 디바이스와 SnuCL |
외부 강연 | |
| 18:00 ~ 19:00 | 석식 | 석식 | 석식 | 석식 | |
| 19:00 ~ 22:00 | 프로젝트 | 프로젝트 | 프로젝트 | 프로젝트 |
| 시간 | 2월 10일(월) | 2월 11일(화) | 2월 12일(수) | 2월 13일(목) | 2월 14일(금) |
|---|---|---|---|---|---|
| 07:00 ~ 08:00 | 조식 | 조식 | 조식 | 조식 | |
| 08:30 ~ 10:00 | OpenCL OpenCL 리뷰 |
OpenCL 메모리 접근 최적화 I |
CUDA CUDA 소개 |
프로젝트 발표 | |
| 10:30 ~ 12:00 | 등록
11:30 부터 |
OpenCL
OpenCL 리뷰 |
OpenCL
메모리 접근 최적화 II |
CUDA
CUDA 프로그래밍 |
|
| 12:00 ~ 13:00 | 중식 | 중식 | 중식 | 중식 | 중식 |
| 14:00 ~ 15:30 | Introduction 병렬처리의 기초 I |
OpenCL
GPU 아키텍처 |
OpenCL
호스트-디바이스 통신 및 프로그램 빌드 |
CUDA
CUDA 라이브러리 |
프로젝트 시상 및 퇴소 |
| 16:00 ~ 17:30 | Introduction
병렬처리의 기초 II |
OpenCL
커널 최적화와 프로파일링 |
OpenCL
멀티 디바이스와 SnuCL |
외부 강연 | |
| 18:00 ~ 19:00 | 석식 | 석식 | 석식 | 석식 | |
| 19:00 ~ 22:00 | 프로젝트 | 프로젝트 | 프로젝트 | 프로젝트 |
성능 가속기(accelerator)가 무엇이고 고성능 컴퓨팅에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아봅니다. GPU, Intel Xeon Phi coprocessor, FPGA 등 다양한 성능 가속기의 구조와 Parallel Programming의 기초에 대해 강의합니다. 강의를 통해 성능 가속기가 어떻게 동작하는지 원리를 이해하고 어떻게 프로그래밍하고 최적화 할 수 있는지 배울 수 있습니다.
Open Computing Language (OpenCL)은 이종 컴퓨터 환경에서 병렬 프로그래밍을 하기 위한 표준 프로그래밍 모델입니다. 이 강의에서는 OpenCL 프로그래밍 모델의 기본에 대해 배우고 프로그래밍 실습을 합니다.
Open Computing Language (OpenCL)은 이종 컴퓨터 환경에서 병렬 프로그래밍을 하기 위한 표준 프로그래밍 모델입니다. 이 강의에서는 OpenCL 어플리케이션의 최적화, 디버깅, 프로파일링 기법 등에 대해 배우고 프로그래밍 실습을 합니다.
CUDA는 NVIDIA GPU를 위한 병렬 프로그래밍 모델로 OpenCL과 함께 널리 사용됩니다. CUDA와 OpenCL은 사용하는 방식이나 용어가 약간씩 다르기는 하지만, 거의 비슷한 프로그래밍 방법을 가지고 있습니다. 이 강의에서는 CUDA 프로그래밍 모델의 기본에 대해 배우고 프로그래밍 실습을 합니다.
성능 가속 컴퓨팅에 대한 업계의 최신 동향을 소개합니다.
2인 1조로 진행하는 팀 프로젝트가 있습니다. 프로젝트 내용은 교육 첫 번째 날 프로젝트 시간에 발표됩니다. 프로젝트 결과에 따라 시상이 있을 예정입니다.
* 상기 교육 일정 및 내용은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.