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單一GPU的加速是驚人的，往往可以將重載的計算工作加速十倍甚至到百倍以上的速度，但針對更大的計算挑戰，例如：天文計算、流體計算、化學計算。一張GPU的速度顯然不夠，多張GPU一同加入運算便成為唯一選擇。在控制多重GPU計算時，使用CPU分散式平行計算，能夠隨心所欲的控制多張GPU在同一節點甚至大規模計算至數十到數百個節點裡的GPU一同進行協同計算。在控制多重GPU卡(GPU Cluster) 遍布數個節點時，MPI亦是唯一的溝通橋樑，肩負著為 GPU 之間資料交換的任務。撰寫分散式的平行程式是艱難的。使用者必須自行處理區域分解與資料切割、分享、傳遞問題。而 MPI 正是挑起了此項艱難的任務，為使用者提供諸多函式來解決各式各樣的問題。本課程將提供您完整的平行化概念，以及在MPI細節部分，我們將從函式的說明出發，讓使用者充分瞭解每一MPI函式的使用方式，進而讓您瞭解如何用MPI函式庫實作平行計算時的各式運作方式。本課程著重在各類科學計算演算法在平行化的討論，學員可藉由此課程，更深入瞭解平行化計算如何實現在各種科學計算演算法，以及如何達到執行最佳化。敬請把握此學習機會，儘速報名！ 08/29 課程大綱：
(1)平行計算的各種模型
．MPI ．OpenMP ．Pthread ． CUDA (2)多重圖晶卡的平行計算的各種模型
．分散式記憶體模型：MPI ．共享式記憶體模型：OpenMP & Pthread (3)結合分散式平行計算與圖晶計算的方法學
．程式結構 ．辨識GPU的方法 ．區域分解概念 ．資料交換概念 ．程式編譯 ．程式執行
08/30 課程大綱
(4)分散式平行計算
．MPI開始 ．點對點通訊 ．集體通訊 ．自定資料型態
08/31 課程大綱
(5)分散式平行計算方法學 - 新聞稿有效日期，至2011/08/18為止
聯絡人 ：Frances
聯絡電話：2912-3028
電子郵件：frances@yanshuo.cc
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