暑假Meeting時間為每週四早上十點

地點在EA204 

資料來源：
       NVIDIA CUDA大量平行處理器程式設計訓練課程介紹
       報名網址

課程編號：	NE-2008-TX04
課程名稱：	NVIDIA CUDA大量平行處理器程式設計訓練課程
課程領域：	跨領域
相關領域：	無
上課方式：	實體教室
上課地點：	竹科    B 教室
上課時間：	2008/6/30 (一)  ～  2008/7/2 (三)     09:00 ～ 18:00
上課總天數：	3 天，共計 18 個小時
招生日期截止(含)：	2008/06/27 (五)  17:00
最後繳費截止(含)：	2008/06/27 (五)  17:00
最後回報繳費截止(含)：	2008/06/27 (五)  17:00
提供午餐：	是
招生人數：	10 ～ 38  人
講師：	美國伊利諾大學 - Coordinated Science Laboratory  胡文美  Research Professor EDUCATION Ph.D., Computer Science,1987, University of California, Berkeley B.S., Electrical Engineering, 1983, National Taiwan University, Taiwan CURRENT POSITION Sanders III Advanced Micro Devices, Inc., Endowed Chair Professor, Electrical and Computer Engineering and Research Professor of Coordinated Science Laboratory, University of Illinois, Urbana-Champaign. Chief Technology Officer, IMPACT Technologies, Inc., Champaign, IL
報名費用：	一般人士 2500 元 學生 1500 元 教師 1500 元
課程介紹：	ATI和 NVIDIA高階顯示卡的圖形處理器(GPU)採用大量管線架構，除了增加圖形處理的能力和速度，搭配圖形程式語言還可以進行複雜的計算。對於某些類型的計算工作，GPU的計算效能遠超過一般電腦中央處理器(CPU)。過去顯示卡只用於電腦圖形處理和顯示，近年來由於工具軟體的發展，將顯示卡當作計算加速卡，提升非圖形顯示應用的計算效能已逐漸實現，在某些科學應用上，配置顯示卡作為計算加速卡的電腦計算效能已超過使用相同中央處理器的一般電腦。這為高速計算應用開創了一個新的園地，某些傳統的應用可能有更快速的計算方法，另一方面也可能有新的應用領域出現。 幾乎有半導體產品，包括個人電腦，電腦遊戲機，行動電話，伺服器，超級電腦，以及電腦網路，其架構都朝平行處理發展。NVIDIA ， AMD，Intel，和 IBM 等公司現在已有或在未來幾年會有大量平行處理器的產品上市，各有自己的硬體架構，這些有別於傳統中央處理器的處理器產品成敗的關鍵在於應用程式開發。因為在這些處理器上開發應用程式，需要對平行程式設計原理，平行處理模式，訊息通訊模式已及處理器本身的限制都要有深入的了解。 這訓練課程的目的是提供學員開發大量平行處理器應用程式的基本知識和操作經驗。 • 你是化學或物理所研究生，其他人需要一整年才能完成的計算研究工作，你想在一天之內就完成嗎?  • 你是資訊工程或資訊科學系的學生，想開發具有真實物理效應，取代現有只能模擬場景的電腦遊戲嗎?   • 你是生醫工程所研究生，覺得革命性的醫學影像處理程式對目前的電腦系統過於複雜嗎?  如果有這樣的研究需求，您需要學習特殊的平行計算程式方法，才能釋放大量平行處理器的計算威力。 課程對象：包括要使用這些處理器做新的應用課題，或是要開發這些處理器的程式設計工具的學者。 這訓練課程中的上機部分將使用 NVIDIA 處理器(即 NVIDIA 顯示卡)和 CUDA 程式發展工具。 美國伊利諾大學香檳校區 2007 年開辦了這門課     Programming Massively Parallel Processors http://courses.ece.uiuc.edu/ece498/al1/ 到目前為止已開了三個學期，極獲學生歡迎。2008 年在美國和歐洲多個國家都安排了類似的短期訓練課程。為了讓國內相關領域學者儘早掌握這大量平行程式設計工具，我們邀請開辦這課程的教授胡文美(Wen-mei W. Hwu)教授來台擔任課程講師。
課程內容安排：	Day 1 (六月三十日，星期一): 08:30 - 09:00    報到 9:00 - 10:30  Welcome, background, motivating examples Explain why GPU computing is exciting so many application developers and how  people are actually using GPU to accelerate 10:30 - 11:00    休息 11:00 - 12:30    Introduction to CUDA  Teach enough material to complete a parallel matrix multiplication program in CUDA. 12:30 - 13:30    午餐 13:30 - 15:30    上機練習  Completion and debugging of matrix multiplication code on an emulator and on the GPU 電腦 15:30- 15:45     休息 15:45- 17:15     CUDA Threading model Thread organization, resource considerations, synchronization, and SPAM/SIMD 17:15-18:00      Q&A Day 2: (七月一日，星期二) 08:30 - 09:00    Logistics, Q&A 09:00 - 10:30    CUDA Memory Model Global, constant, texture, and shared memory and API for managing these memories. 10:30 - 10:45    休息 10:45 - 12:30    Performance Considerations Major performance turning dimensions CUDA on G80 HW 12:30 - 13:30    休息 13:30 - 15:30   上機練習 Performance tuning of Matrix multiply 15:30 - 15:45    休息 16:45 - 17:15    Floating-Point Precision and more Performance  considerations Single Precision vs. Double precision, Special function units, other performance dimensions. 17:15 - 18:00    Informal Q&A Day 3: (七月二日，星期三) 08:30 - 09:00    Logistics, Q&A 09:00 - 10:30    Case Study - Accelerating Molecular Dynamics Experimentation based on NAMD/VMD  10:30 - 10:45    休息 10:45 - 12:30    Case  Study - Accelerating Brain Functional  Studies based on Chemical Shift MRI  12:30 - 13:30    午餐 13:30 - 15:30    上機練習 Parameter based programming for optimal performance - matrix multiplication 15:30 - 16:30    課程總結 Wrap up, to learn more from ECE498AL at UIUC, introduction to IACAT international community for accelerating scientific discoveries using GPU computing

在 日前於美國加州舉行的Multicore Expo展會上，有關多核心處理器的軟體落差問題成為產業界矚目的焦點。在該場展會中，包括Freescale、Intel與MIPS等晶片大廠，以及許 多新創晶片設計業者，紛紛展示其多核心產品；而也有業界人士提出警告，產業界目前所面臨的艱鉅任務，就是開發可支援此類新一代晶片的軟體。

在Venture Development (VDC)擔任嵌入式硬 體研究主管的Eric Heikkila表示，當前的硬體與軟體之間存在很大的落差；根據該公司的調查，有55%的嵌入式系統開發捨表示，他們正在使用、或即將在未來的12個月 之內使用多核心處理器。而根據VDC的預測，嵌入式多核心處理器市場將由2007年的3.72億美元規模，在2011年成長至24.7億美元。

此一趨勢在PC市場尤其明顯。根據Intel嵌入式事業群總經理Doug Davis透露，該公司在2007年所推出的所有處理器產品中，有40%採用多核心架構，而該比例到2011年，將大幅成長至95%。

但 是在軟體這一端，根據供應商的說法，至2007年，他們所提供的工具中只有6%可支援平行編程晶片；而VDC指出，該比例到2011年也不過將成長至 40%左右。Heikkila表示，目前有85%的嵌入式編程工作，有85%是使用C或C++語言所完成，這些編程語言並不易針對多核心架構最佳化。

「為了短期之內的應用，有必要提升C/C++語言的效益；但以長期的角度來看，我們還是需要新的編程語言與工具來支援多核心架構。」Heikkila認為。

對 此TI通訊基礎設施事業群的技術長Alan Gatherer表示，改善現有技術的困難度，與開發新工具一樣高；產業界既缺乏解決方案，也缺乏可用的程式碼。他指出，像Ericsson等公司都有上 百人的軟體工程師團隊，以嚴謹的方式在撰寫程式碼；而有許多新的軟體構想還有待證實，但這並非一朝一夕可完成的工作。

一家新創公司RapidMind的首席科學家Michael McCool則呼籲，業界應開發新的編程模型，以協助嵌入式系統設計者了解如何最佳化其平行編程晶片的應用。他表示，多核心編程的複雜度已經超越了某個程度。

對此，長期研究平行編程技術的伊利諾大學香檳校區(University of Illinois at Urbana-Champaign)工程系教授Wen-mei Hwu，要開發一個主流的平行編程模型並不容易，而其背後的困難所在，才剛剛開始逐漸浮上檯面。

不 久前，Hwu任教的大學才獲得Intel與Microsoft的1,000萬美元資金，將用以開發新一代平行編程技術。他表示，該筆鉅款僅能支援一種平行 編程模型的開發，沒有人能負擔開發多種編程模型應用程式的龐大資金。目前該校也在與其他業者與研究單位進行相關技術的研發合作。

而 在相關標準訂定方面，多核心協會(Multicore Association)在該場展會上宣佈，該組織已完成了供核心之間通訊用的應用編程介面開發，而現在則正在著手為嵌入式虛擬化(embedded virtualization)訂定標準。VDC的Heikkila表示，多核心趨勢使各家業者不得不更開放、並推動新的業務模式，而業界對標準化的需求程度也是前所未有。

(參考原文： Chip industry confronts 'software gap' between multicore, programming)

(Rick Merritt)

(轉載至：晶片業界面臨多核心技術領域之「軟體落差」難題 )