content/GPUs/index.shtml

   1 <!--#set var="root_directory" value="../.." --><!--#include virtual="$root_directory/shared/header.shtml"-->
   2
   3 <h1>Graphics Processing Units (GPUs)</h1>
   4
   5 <!--TableOfContents:Begin-->
   6 <!--TableOfContents:End-->
   7
   8 <h2 id="GPU">GPUs</h2>
   9
  10 <p>From <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit">Wikipedia</a>:
  11 A graphics processing unit or GPU (also occasionally called visual
  12 processing unit or VPU) is a specialized processor that offloads 3D
  13 graphics rendering from the microprocessor. It is used in embedded
  14 systems, mobile phones, personal computers, workstations, and game
  15 consoles. Modern GPUs are very efficient at manipulating computer
  16 graphics, and their highly parallel structure makes them more
  17 effective than general-purpose CPUs for a range of complex
  18 algorithms.</p>
  19
  20 <h2 id="computing">GPU Based Computing</h2>
  21
  22 <p>GPU computing is the use of a GPU (graphics processing unit) to do
  23 general purpose scientific and engineering computing. The model for
  24 GPU computing is to use a CPU and GPU together in a heterogeneous
  25 computing model. The sequential part of the application runs on the
  26 CPU and the computationally-intensive part runs on the GPU. From the
  27 user's perspective, the application just runs faster because it is
  28 using the high-performance of the GPU to boost
  29 performance.</p>
  30
  31 <p><a href= "http://www.nvidia.com/">NVIDIA</a> is
  32 foremost in developing such
  33 <a href="http://www.nvidia.com/object/GPU_Computing.html">systems</a>.</p>
  34
  35 <h2 id="borg3">borg3.physics.drexel.edu</h2>
  36
  37 <p><em>borg3.physics.drexel.edu</em> is the system we will use in this
  38 course. See its
  39 <a href="resources/Silicon_Mechanics_Quote_167701_1U_GPU_Server.pdf">configuration</a>.</p>
  40
  41 <p>This system harbors two
  42 NVIDIA <a href="http://www.nvidia.com/object/product_tesla_m1060_us.html">Tesla
  43 M1060</a> GPUs. These are the 1U version (no fan — they relies on the
  44 chassis fan) of
  45 the <a href="http://www.nvidia.com/object/product_tesla_c1060_us.html">Tesla
  46 C1040</a>. Check
  47 the <a href="http://www.nvidia.com/docs/IO/56483/BD-04111-001_v05.pdf">specifications</a> of this GPU.</p>
  48
  49 <h2 id="CUDA">CUDA</h2>
  50
  51 <p>From <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA">Wikipedia</a>:
  52 CUDA (an acronym for Compute Unified Device Architecture) is a
  53 parallel computing architecture developed by NVIDIA. CUDA is the
  54 computing engine in NVIDIA graphics processing units or GPUs that is
  55 accessible to software developers through industry standard
  56 programming languages. Programmers use 'C for CUDA' (C with NVIDIA
  57 extensions), compiled through a PathScale Open64 C compiler, to code
  58 algorithms for execution n on the GPU. CUDA architecture supports a
  59 range of computational interfaces including OpenCL and
  60 DirectCompute. Third party wrappers are also available for Python,
  61 Fortran, Java and Matlab.</p>
  62
  63 <h2 id="learn">Learning CUDA</h2>
  64
  65 <ul>
  66   <li>NVIDIA maintains numerous CUDA tutorials, references and language
  67     descriptions on its web site. Look in particular at
  68     <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_education.html">Cuda
  69     Training</a>.</li>
  70   <li>An interesting primer is that
  71     of <a href="resources/Seland_2008_Cuda_Programming.pdf">Seland</a>.</li>
  72   <li>Also look at
  73                 the <a href="http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2/toolkit/docs/CUDA_C_Programming_Guide.pdf">CUDA
  74                 C Programming Guide</a> and other documentation distributed in
  75                 the <a href="http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html">CUDA
  76                 toolkit</a>.</li>
  77   <li>David Kirk, NVDIA, and Wen-Mei Hwua, ECE, U of Illinos, have
  78     written an excellent textbook on
  79     CUDA: <a href="http://www.elsevierdirect.com/morgan_kaufmann/kirk/">Programming
  80     Massively Parallel
  81     Processors</a>. Download <a href="Kirk_and_Hwu_DRAFT_Programming_Massively_Parallel_Processors.tar">an
  82     early draft</a>.</li>
  83   <li>The
  84     book <a href="http://http.developer.nvidia.com/GPUGems3/gpugems3_pref01.html">GPU
  85     Gems 3</a> contains great demonstration GPU codes.</li>
  86 </ul>
  87
  88
  89
  90 <!--#include virtual="$root_directory/shared/footer.shtml"-->