Conducted in
terms:
2022/23Z, 2024/25Z, 2025/26Z
ISCED code: 0611
ECTS credits:
4
Language:
Polish
Organized by:
Faculty of Physics, Astronomy and Informatics
CUDA 0800-CUDA
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) Godziny realizowane z udziałem nauczycieli ( 60 godz.):
- udział w wykładach – 15
- udział w laboratorium – 45
Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( 40 godz.):
- przygotowanie do zajęć - 30
- przygotowanie do kolokwium - 10
Łącznie: 100 godz.
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) Dla Informatyki Stosowanej:
W1: Ma pogłębioną wiedzę z zakresu architektury i programowania wielordzeniowych kart graficznych w technologii CUDA – K_W02, K_W04, K_W05 dla IS2
W2: Posiada wiedzę pozwalającą na zrównoleglenie algorytmu przetwarzania danych na karty graficzne w celu przyspieszenia obliczeń - K_W02, K_W03 dla IS2
W3: Zna historię rozwoju, stan obecny oraz trendy rozwojowe układów GPU pozwalających na równoległe przetwarzanie danych K_W09 dla IS2
Dla Fizyki Technicznej:
W1: Ma pogłębioną wiedzę z zakresu architektury i programowania wielordzeniowych kart graficznych w technologii CUDA – K_W02, K_W04, K_W05, K_W07 dla FTs2
W2: Posiada wiedzę pozwalającą na zrównoleglenie algorytmu przetwarzania danych na karty graficzne w celu przyspieszenia obliczeń - K_W04, K_W07 dla FTs2
W3: Zna historię rozwoju, stan obecny oraz trendy rozwojowe układów GPU pozwalających na równoległe przetwarzanie danych K_W02, K_W07 dla FTs2
Learning outcomes - skills
(in Polish) Dla Informatyki Stosowanej:
U1 – Potrafi zastosować posiadaną wiedzę do analizy i reformułowania algorytmów na wielordzeniową platformę CUDA – K_U04, K_U09 dla ISs2
U2 – Analizuje wydajność algorytmu, jego „wąskie gardła” oraz potrafi dokonać krytycznej oceny przydatności wielordzeniowej karty graficznej w obliczeniach K_U08 dla ISs2
U3 – Wykorzystuje dokumentacje techniczną i potrafi samodzielnie uzupełnić swoją wiedzę podczas tworzenia kodu K_U02, K_U03 dla ISs2
Dla Fizyki Technicznej:
U1 – Potrafi zastosować posiadaną wiedzę do analizy i reformułowania algorytmów na wielordzeniową platformę CUDA – K_U01, K_U09 dla FTs2
U2 – Analizuje wydajność algorytmu, jego „wąskie gardła” oraz potrafi dokonać krytycznej oceny przydatności wielordzeniowej karty graficznej w obliczeniach K_U05 dla FTs2
U3 – Wykorzystuje dokumentacje techniczną i potrafi samodzielnie uzupełnić swoją wiedzę podczas tworzenia kodu K_U03, K_U09 dla FTs2
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) Dla Informatyki Stosowanej:
K1 - Umie krytycznie oceniać swoje umiejętności i szybkość programowania – K_K01 dla ISs2
K2 – Posiada umiejętność prowadzenia dyskusji na temat wydajności proponowanych rozwiązań implementacyjnych, potrafi precyzyjnie zadawać pytania – K_K01 dla ISs2
K3 – Potrafi skutecznie implementować oprogramowanie wykonujące analizę numeryczną danych w problemach naukowo-badawczych i programistyczno-wdrożeniowych – K_K04, K_K06 dla ISs2
Dla Fizyki Technicznej:
K1 - Umie krytycznie oceniać wyniki wydajności przetwarzania danych przedstawiane w literaturze – K_K01 dla FTs2
K2 – Umie krytycznie oceniać swoje umiejętności i szybkość programowania – K_K01 dla FTs2
K3 – Posiada umiejętność prowadzenia dyskusji na temat wydajności proponowanych rozwiązań implementacyjnych, potrafi precyzyjnie zadawać pytania – K_K01 dla FTs2
Teaching methods
(in Polish) Metody dydaktyczne podające:
- pogadanka
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
- wykład konwersatoryjny
Metody dydaktyczne poszukujące:
- ćwiczeniowa
- laboratoryjna
Expository teaching methods
- discussion
- participatory lecture
- informative (conventional) lecture
- participatory lecture
- informative (conventional) lecture
Exploratory teaching methods
- practical
- laboratory
- laboratory
Prerequisites
(in Polish) Kurs programowania C (np. 0800-JPRO)
Course coordinators
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: