Előtanumányok

• A tárgy második fele részben épít a Logikai tervezés tárgyra, így az ott tanultakat célszerű átismételni.
• C programozási ismeretek, kiemelten:
  • C Storage class-ok (static, volatile, stb)
  • C tömbök (az Arrays in Detail rész is)
  • C pointerek (a Pointers in Detail rész is)
  • Memória alignment; kezelése: aligned_alloc (szabványos); _aligned_malloc (Visual Studio)

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 útmutató; USB 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

• Bevezetés, architektúrák, PCI, PCIe: fóliák letöltése
• Vektorizáció (SSE/AVX), feldolgozás több szálon (OpenMP): fóliák letöltése
• Mátrix szorzás példa kódok
• Ajánlott irodalom:
  • Intel intrinsic guide (SSE és AVX intrinsic-ek)
  • ARM NEON intrinsic guide
  • Tuomas Tonteri: A practical guide to SSE SIMD with C++

GPU-k, CUDA

• Előadás fóliák letöltése
• Ajánlott irodalom:
  • CUDA C Programming Guide (Cuda Toolkit dokumentáció)
  • CUDA C Best Practices Guide (Cuda Toolkit dokumentáció)
  • Shane Cook: CUDA Programming A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs
  • Jason Sanders, Edward Kandrot: CUDA by Example

Magas szintű szintézis

• Xilinx Vivado High-Level Synthesis User Guide
• Xilinx Vivado HLS előadás fóliák
  • Bevezető
  • Adattípusok
  • Teljesítmény növelés (unroll, pipeline, dataflow, particionálás)
  • Erőforrás igény csökkentés
  • Interfész beállítások
  • Egyebek (nem törzsanyag): kódolási megfonotlások, periféria létrehozás (block design)

Parciális rekonfuguráció

• Parciális rekonfiguráció bevezető
• Parciális rekonfiguráció Xilinx FPGA-kban - alapok
• Korábbi anyagok
  • Előadás fóliák
  • Egyéb előadás és gyakorlat anyagok

Gyakorlatok

Gyakorlat útmutató az első két gyakorlati feladathoz.

• 1. gyakorlati feladat: 2D konvolúció CPU-n
  • Kiinduló projekt, vektorizáció szemléltető excel
  • Megoldás
• 2. gyakorlati feladat: 2D konvolúció OpenCL-ben
  • Kiinduló projekt
  • Megoldás
• 3. gyakorlati feladat: FIR szűrő megvalósítása Vivado HLS-ben
  • Útmutató a gyakorlathoz
  • Kiinduló fájlok
  • Kiinduló fájlok 2.
  • Megoldás