| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cuda ile Yüksek Başarımlı Hesaplama | BTM611 | Seçmeli | Doktora | 1 | Güz | 8 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Hikmet Hakan GÜREL
Arş. Gör. Seda BALTA
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) GPU üzerinde programlama modelleri geliştirmeyi bilir.
2) Cuda programlama modelini öğrenir.
3) Bütünleşik bellek ve CPU-GPU programlamayı bilir.
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | ||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | ||
| Öğrenme Kazanımları | ||||||||||||||
| 1 | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | |
| 2 | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | |
| 3 | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | Orta | |
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
İstenmemekte
Dersin İçeriği
GPU’ların teknolojik gelişimi. Paralel algoritma tasarımına yönelik temel kriterler. CUDA programlama modeli. GPU mikro-mimarisi. Doluluk, GPU performansı, performans analizi ve hata ayıklamama araçları. Program kontrol akışına yönelik optimizasyonlar. GPU bellek yapısı. Bellek performansını iyileştirmeye yönelik yöntemler. Bütünleşik bellek ve CPU-GPU programlama. Senkronizasyon, atomik işlemler, bellek tutarlılığına yönelik teknikler. Dinamik paralellik ve çoklu-GPU programlama. CUDA kütüphaneleri (CuBlas, CuDNN, vs.). Diğer GPU programlama ortamları, OpenCL, HSA.
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
Var