Jegyzetek

Előtanumányok

Szoftverek

  • 2022. ősz

    • A CPU-s és GPU-s gyakorlatokhoz a "Visual Studio 2019 Community Edition"-t használjuk, ez INNEN letölthető. A használt CPU által támogatott utasításkészletek ellenőrzése a CPU-Z programmal tehető meg. FONTOS! Egy idő után a Community Edition licenszet kér, ez egy Microsoft account-ba történő belépéstsel orvosolható.
    • Az OpenCL kódszínezéshez praktikus az "Intel® SDK for OpenCL™ Applications" installálása INNEN.
    • OpenCL driver meglétének ellenőrzése a clinfo programmal a legegyszerűbb, ez INNEN letölthető. Amenniyben nincs OpenCL eszköz, úgy az Intel CPU Runtime for OpenCL installálása ajánlott.
    • OpenCL debug-oláshoz hasznos lehet az oclgrind, ennek a jól működő 18.3-as verziója INNEN letölthető (lassú!). További információk ITT.
    • Az FPGA-s gyakorlatokhoz (és házi feladathoz) a Xilinx Vivado 2021.1 szükséges, INNEN tölthető. Elegendő a Kintex-7 FPGA család installálása.
    • A VIK kari felhőben rendelkezésre áll egy virtuális gép template (template név: "VIMIMA14 & VIMIMA15"), amely tartalmazza a szükséges szoftvereket (Cloud útmutatóUSB forwarding útmutató).
  • Jelenléti oktatás esetén

    • A CPU-s és GPU-s gyakorlatokhoz és a házi feladathoz a Visual Studio 2015 fejlesztői környezetet használjuk, az ingyenes Community Edition megfelelő. Ennek web installere INNEN, a teljes ISO fájl INNEN tölthető le.
    • A GPU programozáshoz az NVIDIA CUDA Toolkit-re is szükség lesz, ebből kompatibilitási okok miatt régebbi, 8.0 verziót használunk. INNEN tölthető le. A CUDA Toolkit-t a Visual Studio után kell telepíteni.
    • A Xilinx HLS része az ingyenes Vivado Webpack verziónak. Ez letölthető a Xilinx oldaláról.
    • A szükséges szoftverek rendelkezésre állnak egy virtuális gépben, ami a BME cloud-ban érhető el. Ezen belül a VIK Cloud-ba kell belépni és a Windows 10 VIMIMA15 template-t használva kell létrehozni a virtuális gépet (Cloud útmutató; USB forwarding útmutató). A Cloud-ban nincs NVIDIA GPU virtualizáció, így CUDA kódot fordítani ugyan lehet, de futtatni nem.

Előadások

Processzoros rendszerek

GPU-k, CUDA

Magas szintű szintézis

Parciális rekonfuguráció

 

Gyakorlatok

Gyakorlat útmutató az első két gyakorlati feladathoz.

© 2010-2022 BME MIT