Detail předmětu

Architektura procesorů

FIT-ACHAk. rok: 2018/2019

Předmět pokrývá architekturu univerzálních i specializovaných procesorů. Paralelismus na úrovni instrukcí (ILP) je studován na procesorech skalárních, superskalárních a VLIW. Dále jsou probrány procesory s vláknovým paralelismem (TLP). Datový paralelismus je ilustrován na SIMDových instrukcích a na grafických procesorech (SIMT).  Probírají se základní techniky paralelizace výpočtů na GPU (CUDA). Jsou vysvětleny i techniky nízkopříkonových procesorů. 

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav počítačových systémů (UPSY)

Výsledky učení předmětu

Přehled mikroarchitektury procesorů a jejich trendů, dovednost porovnat procesory a simulovat vhodnými nástroji vliv změn v jejich architektuře. Osvojit si měření výkonnosti procesorů. Znalosti o architektuře a obvodové podpoře paralelního zpracování na grafických procesorech bezprostředně využitelné pro akceleraci výpočtů.

Prerekvizity

Architektura počítače typu von Neumann, hierarchická organizace paměťového systému, programování v JSI, činnost a funkce kompilátoru

Způsob a kritéria hodnocení

Vyhodnocení dvou projektů v celkovém rozsahu 13 hodin, bodovaná počítačová cvičení, půlsemestrální písemka.
Podmínky zápočtu:
Získání 20 ze 40 bodů za projekty a půlsemestrální písemku.

Učební cíle

Seznámit se s architekturou nejnovějších procesorů pracujících s paralelismem na úrovni instrukcí, vláken a dat. Ujasnit si úlohu překladače a jeho spolupráci s procesorem. Získat schopnost orientovat se v nabídce mikroprocesorů, dovést je hodnotit a porovnávat. Dále se seznámit s architekturou grafických procesorů a jejich použitím pro akceleraci výpočtů (GPGPU) a s technikami použitými u nízkopříkonových procesorů pro mobilní aplikace.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

  • Zameškaná cvičení je možné nahradit v alternativní termín (pondělí nebo pátek)
  • V poslední týdnu semestru budou probíhat náhradní civčení

Doporučená literatura

Agner Fog: Software optimization resources
Baer, J.L.: Microprocessor Architecture. Cambridge University Press, 2010, 367 s., ISBN 978-0-521-76992-1
current PPT slides for lectures
Hennessy, J.L., Patterson, D.A.: Computer Architecture - A Quantitative Approach. 5. vydání, Morgan Kaufman Publishers, Inc., 2012, 493 s., ISBN: 978-0-12-383872-8
http://inst.eecs.berkeley.edu/~cs152/sp13/
https://www.anandtech.com
Intel Architecture Optimization Manual
Jeffers, J., and Reinders, J.: Intel Xeon Phi Coprocessor High Performance Programming, 2013, Morgan Kaufmann, p. 432), ISBN: 978-0-124-10414-3
Kirk, D., and Hwu, W.: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Elsevier, 2010, s. 256, ISBN: 978-0-12-381472-2
Nvidia CUDA SDK Manual

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MBI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MSK , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MMM , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MBS , 0 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MPV , 2 ročník, zimní semestr, povinný
    obor MIS , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MIN , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MGM , 2 ročník, zimní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D.

Osnova

  1. Skalární procesory: zřetězené zpracování, asistence kompilátoru.
  2. Superskalární CPU, dynamické plánování instrukcí, predikce skoků.
  3. Optimalizace toku dat přes registry a přes paměť, hierarchie pamětí cache.
  4. Optimalizace načítání instrukcí a dat. Příklady superskalárních procesorů.
  5. Procesory s podporou datového paralelismu, SIMDová a vektorizace.
  6. Procesory s podporou vláken.
  7. Architektura grafických jednotek GPU a zpracování SIMT.
  8. Programovací jazyk CUDA, model vláken a paměťový model.
  9. Synchronizace a redukce na GPU, návrh a optimalizace algoritmů pro GPU.
  10. Víceproudové zpracování, multi-GPU systémy, knihovny pro programování na GPU.
  11. Architektura akcelerátorů s mnoha jádry (MIC, Xeon Phi) a jejich programování.
  12. Procesory s velmi dlouhým instrukčním slovem (VLIW). SW řetězení, predikace, binární překlad.
  13. Techniky nízkopříkonových procesorů.

Cvičení na počítači

10 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Gabriel Bordovský
Ing. Kristián Kadlubiak

Osnova

  1. Měření výkonnosti sekvenčního kódu.
  2. Vektorizace kódu pomocí OpenMP 4.0.
  3. CUDA: Paměťové přenosy, jednoduché kernely.
  4. CUDA: Práce se sdílenou pamětí.
  5. CUDA: Práce s texturní a konstantní pamětí, operace redukce.

Projekt

16 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Ing. Gabriel Bordovský
Ing. Kristián Kadlubiak

Osnova

  • Měření výkonnosti a optimalizace procesorového kódu pomocí OpenMP 4.0
  • Akcelerace výpočetní úlohy pomocí CUDA 8.0