Docentes.

Carlos Bederián

Nicolás Wolovick

Curso Optativo de la Lic. en Ciencias de la Computación.
Curso de Posgrado de los Doctorados en Física, Matemática, Astronomía y Computación.
FaMAF, Universidad Nacional de Córdoba.

Forma de aprobación optativa: entrega y aprobación de todos los laboratorios.
Forma de aprobación posgrado: además la entrega de un trabajo final individual integrador.

Horarios. Teóricos: martes y jueves 16 a 18, aula 17. Labs: martes y jueves 14 a 16, lab 30.

Lista de Correo: cp2014-famaf.

• 20140311: Clase 1, Introducción.
• 20140313: Clase 2, Representaciones numéricas de punto fijo y punto floatante.
• 20140317: Clase 3, Arquitecturas Modernas.
• 20140319: Clase 4, Optimizaciones en CPU.
• 20140325: Clase 5, Ejemplos de Optimizaciones en CPU.
• 20140327: Clase 6, Paralelismo, modelos, límites y problemas.
• 20140401: Clase 7, SIMD 1.
• 20140403: Clase 8, Auto-vectorization with gcc 4.7 (karaoke talk).
• 20140408: Clase 9, Algunas ayudas con Ising-SIMD.
• 20140422: Clase 10, MIMD.
• 20140424: Clase 11, OpenMP 1.
• 20140429: Clase 12, OpenMP 2.
• 20140513: Clase 13, NUMA Práctica.
• 20140515: Clase 14, Arquitectura de GPUs.
• 20140520: Clase 15, CUDA 1.
• 20140522: Clase 16, CUDA 2 (terminamos lo que faltaba de la clase anterior).
• 20140527: Clase 17, CUDA 3.
• 20140529: Clase 18, CUDA 4.
• 20140603: Clase 19, CUDA 5.
• 20140605: Clase 20, CUDA 6.
• 20140610: Clase 21, David Black-­Schaffer GPUs: The Hype, The Reality, and The Future [video].
• 20140617: Clase 22, OpenACC.

• Ising.
• Navier-Stokes: Jos Stam, Real-Time Fluid Dynamics for Games, GDC, 2003.
• Tiny MC.
• Integral Image.
• Heat Map.
• Manna.
• Horn-Schunck.
• SpMV.

HPC

• Charles Severance, Kevin Dowd, High Performance Computing, Connexions, 2010, CC3.0.
• Victor Eijkhout, Introduction to High-Performance Scientific Computing, TACC, 2011.

CPU

• John L. Hennessy, David A. Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach, {Fourth, Fifth} Edition, Morgan Kaufmann, 2011.
• David A. Patterson, John L. Hennessy, Patterson, Hennessy Computer Organization and Design, Fifth Edition Edition, Morgan Kaufmann, 2013.
• Randal E. Bryant, David R. O’Hallaron, x86-64 Machine-Level Programming, 2008.
• Ulrich Drepper, What Every Programmer Should Know About Memory, Red Hat Inc., 2007.
• Agner Fog, Software optimization resources, Copenhagen University College of Engineering, 2012.
• Intel Developer Manuals.

CPU, multicore

• Barbara Chapman, Gabriele Jost y Ruud van der Pas, Using OpenMP, Portable Shared Memory Parallel Programming, MIT Press, 2007.
• The OpenMP® API specification for parallel programming.
• OpenMP 3.1 API C/C++ Syntax Quick Reference Card.

GPU

• David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, 2nd Edition, Morgan Kaufmann, 2013.
• Sean Baxter, Modern GPU site.
• Rob Farber, CUDA Application Design and Development, Morgan Kaufmann, 2011.
• CUDA C Programming Guide, NVIDIA, 2014.
• CUDA C Best Practices Guide, NVIDIA, 2014.
• CUDA Toolkit Documentation, NVIDIA, 2014.

• Intel DX58SO motherboard con Intel Core i7-950@3.07GHz, 16GB DDR3 1066MHz, fuente Powercooler PS-1200EM, del Grupo LaNAIS, con una Tesla K40c (2880 CUDA cores, 12GiB GDDR5) donada por NVIDIA como parte del Programa CRC [foto] y una GTX Titan (2688 CUDA cores, 6GiB GDDR5) del LANAIS financiado por "ANPCyT Bicentenario" [foto]

{bc,nicolasw}@famaf_url, donde famaf_url = famaf.unc.edu.ar