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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
- Einrichtung des Entwicklungsumfelds
Erste Schritte
- Erstellung eines OpenACC-Projekts in Visual Studio Code
- Struktur und Bestandteile des Projekts verstehen
- Kompilieren und Ausführen des Programms
- Ausgabe von Ergebnissen mittels printf und fprintf erzeugen
OpenACC-Direktiven und Klauseln
- Grundlagen zu OpenACC-Direktiven und Klauseln verstehen
- Paralleldirektiven zur Definition paralleler Abschnitte nutzen
- Kernel-Direktiven für vom Compiler gesteuerte Parallelität einsetzen
- Schleifen-Direktiven zum parallelen Ausführen von Schleifen verwenden
- Daten-Direktiven zur Steuerung der Datenübertragung anwenden
- Update-Direktiven zur Synchronisation von Daten einsetzen
- Cache-Direktiven zum besseren Wiederverwenden von Daten nutzen
- Routine-Direktiven zur Erstellung spezieller Funktionen auf dem Gerät verwenden
- Wait-Direktiven zur Synchronisation von Ereignissen einsetzen
OpenACC-API
- Bedeutung und Rolle der OpenACC-API begreifen
- Informationen über Geräte sowie deren Fähigkeiten abrufen
- Auswahl von Gerätetyp und -nummer vornehmen
- Umgang mit Fehlern und Ausnahmen erlernen
- Erstellung und Synchronisation von Ereignissen beherrschen
OpenACC-Bibliotheken und Interoperabilität
- Bedeutung sowie Nutzung der OpenACC-Bibliotheken verstehen
- Einsatz mathematischer, zufälliger und komplexer Funktionen in Bibliotheken
- Integration mit anderen Modellen wie CUDA, OpenMP oder MPI
- Verknüpfung mit GPU-spezifischen Bibliotheken wie cuBLAS bzw. cuFFT
OpenACC-Tools
- Bedeutung von Tools für die Entwicklung unter OpenACC erkennen
- Profiling und Debugging von OpenACC-Programmen durchführen
- Leistungsanalyse mittels des PGI Compilers, NVIDIA Nsight Systems sowie Allinea Forge vornehmen
Optimierung
- Faktoren, die die Leistung von OpenACC-Programmen beeinflussen, erkennen
- Datenlokalität verbessern und Datenübertragungen reduzieren
- Parallelisierung sowie Fusion von Schleifen optimieren
- Parallelisierung sowie Fusion von Kernel-Abschnitten optimieren
- Vektorisierung sowie automatische Optimierungsmechanismen nutzen
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse der Programmiersprachen C/C++ oder Fortran sowie Grundlagen der parallelen Programmierung
- Grundverständnis von Computerarchitektur und Speicherhierarchie
- Erfahrung mit Befehlszeilentools und Code-Editoren
Zielgruppe
- Entwickler, die lernen möchten, OpenACC zur Programmierung heterogener Geräte sowie zur Nutzung deren Parallelität einzusetzen
- Programmierer, die portablen und skalierbaren Code schreiben wollen, der auf unterschiedlichen Plattformen ausführbar ist
- Software-Entwickler, die sich mit den höheren Aspekten der heterogenen Programmierung vertraut machen sowie ihre Produktivität bei der Code-Erstellung steigern möchten
28 Stunden
