http://ocw.cs.pub.ro/courses/ 2026-05-19T16:08:10+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/ http://ocw.cs.pub.ro/courses/lib/tpl/arctic/images/favicon.ico text/html 2026-04-10T17:27:47+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/01?rev=1775831267&do=diff Scopul laboratorului Scopul acestui laborator este de a vă familiariza cu infrastructura de calcul de înaltă performanță (HPC – High Performance Computing) a facultății. Concret, veți învăța: * cum să vă conectați la cluster prin nodul de acces (FEP - Front-End Processor), * cum să investigați resursele disponibile (partiții, CPU-uri, GPU-uri, memorie), * cum să alocați resurse și să rulați joburi prin SLURM, * cum să compilați și să rulați programe multi-threaded și CUDA pe cluste… text/html 2026-03-11T07:10:17+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/02?rev=1773205817&do=diff Obiective Doua componente esentiale ale structurii unui sistem de calcul sunt reprezentate de catre procesor si placa de baza. Astfel, in acest laborator vom vorbi despre: * Diferitele abordari ale structurii unui procesor * Ce probleme si ce imbunatatiri ale performantei au motivat aparitia acestor structuri * Arhitecturi CISC/RISC bazate pe procesoare Intel/AMD - inclusiv modele standard de placi de baza * Comparatii intre abordarile curente utilizate in implementarea procesoarelor m… text/html 2026-03-18T17:09:20+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/03?rev=1773846560&do=diff Obiective In acest laborator vom exemplifica o serie de optimizari de cod pe una dintre cele mai simple, si in acelasi timp utilizate probleme, si anume, inmultirea matricelor. De ce inmultirea matricelor? Este o operatie fundamentala si elementara in algebra liniara ce serveste la rezolvarea unui numar extrem de mare de probleme, cum ar fi: rezolvarea sistemelor liniare de ecuatii in majoritatea domeniilor stiintifice si economice (operatiile cu matrice sunt practic prezente pretudindeni); … text/html 2026-03-26T14:24:49+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/04?rev=1774527889&do=diff The purpose of this lab is the familiarization with the field of application profiling & debugging, through the means of dedicated tools for spotting performance bottlenecks. We will focus on the following open source tools: * valgrind (callgrind, cachegrind) with callgrind_annotate and cg_annotate for results visualization (on haswell partition) * perf (on your own systems only, as hardware counters are not available inside Apptainer containers) text/html 2026-04-01T04:23:35+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/05?rev=1775006615&do=diff Introducere Motivație Succesorul chipurilor de prelucrare grafică din jocurile aracade, procesoarul grafic, acronim GPU (Graphics Processing Unit), este un circuit electronic, specializat, în crearea și manipularea imaginilor trimise către un afișaj electronic (e.g. monitor). text/html 2026-04-08T08:14:20+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/06?rev=1775625260&do=diff Pentru o înțelegere profundă a arhitecturii CUDA vă recomandăm să citiți din resursele bilbiografie “Graphics and Computing GPUs”. În continuare o să discutăm mai aplicat despre implementări ale acestei arhitecturi. Arhitectura NVIDIA FERMI aici, Tesla 2070, coada executie fep8.grid.pub.ro -> dp text/html 2026-04-22T07:25:46+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/07?rev=1776831946&do=diff Spatiu unificat memorie De la CUDA 6.0, NVIDIA a schimbat semnificativ modelul de programare prin facilitarea comunicarii unitatii CPU (host) cu unitatea GPU (device), in mod transparent prin acelasi set de adrese de memorie virtuale. Astfel exista posibilitatea ca prin acelasi pointer de memorie sa se scrie date atat de catre CPU cat si de catre GPU. Evident transferurile de memorie au loc intre spatii diferite de adresare (ex RAM vs VRAM), dar acest lucru se intampla transparent la nivel de … text/html 2026-02-23T18:46:49+03:00 http://ocw.cs.pub.ro/courses/asc/laboratoare/08?rev=1771865209&do=diff Teorie Scopul acestui laborator este aprofundarea și îmbinarea noțiunilor pe care le-ați învățat deja la APD și în laburile trecute (poate și la IA). Vă încurajăm să profitați de acest laborator ca să vă clarificați posibile nelămuriri din laburile trecute. Sau, de ce nu, să vă șlefuiți abilitatea de a optimiza programe CUDA dacă terminați mai devreme. :P