Show page

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- asc:laboratoare:04 [2024/03/28 14:19]
matei.barbu1905
+++ asc:laboratoare:04 [2025/03/26 11:44] (current)
alexandru.bala [Aplicatie compute CUDA]
@@ Line 7: / Line 7: @@
 Succesorul chipurilor de prelucrare grafică din jocurile aracade, procesoarul grafic, acronim **GPU** (**G**raphics **P**rocessing **U**nit), este un circuit electronic, specializat, în crearea și manipularea imaginilor trimise către un afișaj electronic (e.g. monitor).
-Utilitatea lui s-a extins ulterior către probleme "embarrassingly parallel", iar în astăzi sunt folosite la antrenarea antrenarea rețelelor neurale și minarea de criptomonede. Vorbim aici despre întrebuințarea unui **GPGPU** (**G**eneral **P**urpose GPU), un procesor grafic cu o flexibilitate ridicată de programare, capabil de a rezolva și probleme generale.
+Utilitatea lui s-a extins ulterior către probleme "embarrassingly parallel", iar astăzi sunt folosite la antrenarea rețelelor neurale și minarea de criptomonede. Vorbim aici despre întrebuințarea unui **GPGPU** (**G**eneral **P**urpose GPU), un procesor grafic cu o flexibilitate ridicată de programare, capabil de a rezolva și probleme generale.
 ==== Teorie ====
@@ Line 40: / Line 40: @@
   * Vivante http://en.wikipedia.org/wiki/Vivante_Corporation
-Dacă un IP de GPU este integrat pe aceeași //pastilă de siliciu// a unui SoC (**S**ystem-**o**n-a-**C**hip), spunem că este un GPU integrat. Exemple de SoC-uri cu IP de GPU integrat includ procesoarele x86 Intel/AMD, cât și majoritatea SoC-urilor pentru dispozitive mobile bazate pe arhitectura ARM (ex. Qualcomm Snapdragon). Un GPU integrat împarte ierarhia de memorie cu alte IP-uri (exp. controllere PCIe/USB/SATA/ETH).
+Dacă un IP de GPU este integrat pe aceeași //pastilă de siliciu// a unui SoC (**S**ystem-**o**n-a-**C**hip), spunem că este un GPU integrat. Exemple de SoC-uri cu IP de GPU integrat includ procesoarele x86 Intel/AMD, cât și majoritatea SoC-urilor pentru dispozitive mobile bazate pe arhitectura ARM (ex. Qualcomm Snapdragon). Un GPU integrat împarte ierarhia de memorie cu alte IP-uri (ex. controllere PCIe/USB/SATA/ETH).
-De altfel, un GPU dedicat (discrete GPU) presupune valorificarea unei unui spațiu de memorie, mapat peste **VRAM** (**V**ideo **R**andom-**A**ccess **M**emory), cât și o magistrală PCIe/AGP8x/USB pentru comunicare cu sistemul. Exemple de GPU-uri dedicate sunt seriile de plăci grafice Geforce (Nvidia) și Radeon (AMD).
+De altfel, un GPU dedicat (discrete GPU) presupune valorificarea unei unui spațiu de memorie, mapat peste **VRAM** (**V**ideo **R**andom-**A**ccess **M**emory), cât și o magistrală PCIe/AGP8x/USB pentru comunicarea cu sistemul. Exemple de GPU-uri dedicate sunt seriile de plăci grafice Geforce (Nvidia) și Radeon (AMD).
 {{:asc:lab10:dgpu_igpu.png?direct&750|}}
@@ Line 115: / Line 115: @@
 Știind versiunea majoră și cea minoră cunoaștem facilitățile hardware oferite de către arhitectură.
-O listă a GPU-urile NVIDIA și versiunile lor majore/minore se regăsește [[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus|aici]].
+O listă a GPU-urilor NVIDIA și versiunile lor majore/minore se regăsește [[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus|aici]].
 ===== Programarea in CUDA =====
@@ Line 201: / Line 201: @@
 O aplicatie CUDA are ca scop executia de cod pe GPU-uri NVIDIA CUDA.
 In cadrul laboratoarelor partea de CPU (host) va fi folosita exclusiv pentru managementul executiei partii de GPU (device).
-Aplicatiilor vor viza executia folosind un singur GPU NVIDIA CUDA.
+Aplicatiile vor viza executia folosind un singur GPU NVIDIA CUDA.
 ==== 0. Definire functie kernel ====
@@ Line 345: / Line 345: @@
 {{:asc:lab7:cuda-nvcc.png?480|}}
+<note important>
+Pentru editarea fișierelor pe cluster, recomandam sa va montați sistemul de pe fep8 pe mașină locală. Pașii sunt detaliați mai jos - multumiri lui Radu Millo pentru redactare.
+Tutorial chei ssh: https://www.ssh.com/academy/ssh/keygen
+Pe fep8, din directorul vostru home (''%%~%%''), dați comanda:
+<code sh>
+mkdir asc
+cd asc
+pwd # acesta va returna <cale_absolută_director_asc_fep8>
+</code>
+Tutorial montare filesystem din fep pe local - comenzi date pe local:
+<code sh>
+mkdir asc # puteți da comanda din directorul vostru home
+cd asc
+pwd # acesta va returna <cale_absolută_director_asc_local>
+sudo chown -R <user> asc # numele user-ului vostru de pe local
+decomentăm linia 'user_allow_other' din /etc/fuse.conf
+sshfs -o allow_other <user.moodle>@fep8.grid.pub.ro:<cale_absolută_director_asc_fep8> <cale_absolută_director_asc_local>
+</code>
+</note>
 Urmăriți instrucțiunile de pe GitLab [[https://gitlab.cs.pub.ro/asc/asc-public/-/tree/master/labs/cuda/intro|GitLab]].
@@ Line 370: / Line 393: @@
   * Advanced CUDA
     * [[https://developer.download.nvidia.com/CUDA/training/StreamsAndConcurrencyWebinar.pdf|CUDA Streams]]
-  * Extra
     * [[http://www-personal.umich.edu/~smeyer/cuda/grid.pdf | CUDA Thread Basics]]
     * [[https://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/ | An Even Easier Introduction to CUDA]]