Temario

Introducción a CUDA, Ejemplos


Calificaciones:
             

Num. Ctrl.	T1	Comentarios	T2	Comentarios	T3	Comentarios	T4	Comentarios
eredlaro	5	T1_1-T1_6	8	T2_1	10		10
86080704	7	T1_7-T1_11	6	T2_2	10		10

    
                                                                          
Comentarios:

• T1_1: Al usar C/C++, cuando creamos memoria a un vector de tamaño N, los indices que recorren al vector van de [0,N-1].
• T1_2: Al mandar a llamar a tu función kernel de esta manera:

          Sum_Vec<<<1,N-1>>>(v_d,s_d);
          Se ejecutan N-1 hilos, entonces dentro de la función kernel, los indices de threadIdx.x van de [0,N-2]
          El detalle en tu codigo es que estas leyendo la información de tu vector V en la localidad 0, pero ahí no pusiste información, entonces este valor puede ser basura o en el mejor caso 0.

• T1_3: El resultado del ejercicio 1b es incorrecto.
• T1_4: En tu ejercicio 2 hay una copia de memoria no necesaria: cudaMemcpy(C_d,C_h,size,cudaMemcpyHostToDevice);
  
• T1_5: Tu ejercicio 2 no compila y las funciones kernel estan mal programadas.
• T1_6: No entregó el reporte.
• T1_7: En el ejercicio 1b, faltó dividir entre dos.
• T1_8: El parámetro alpha solo se pasa como parámetro. No es necesario crear memoria para este parámetro con cudaMalloc, ya que solo es un escalar.
• T1_9: Está mal convertido el valor de entera a float: (float *)x, debe ser: (float )x
• T1_10: Para datos float en el printf hay que poner %f
• T1_11: Tus matrices A_h, B_h y C_h deben ser creadas de forma estática float A_h[FILAS][COLUMNAS], ya que en tu asignación usas: A_h[y][x] =
  

• T2_1: Exposición incompleta, los ejemplos no compilaban.
• T2_2: Exposición incompleta, sin ejemplos.
  

Proyectos:
  


Bibliografía:

• Sanders, J., & Kandrot, E. (2010). CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Portable Documents. Addison-Wesley Professional.
• Kirk, D. B., & Wen-Mei, W. H. (2009). Programming massively parallel processors: a hands-on approach. Morgan Kaufmann.
• Cook, S. (2012). CUDA programming: a developer's guide to parallel computing with GPUs. Newnes.
• Wilt, N. (2013). The cuda handbook: A comprehensive guide to gpu programming. Pearson Education.
• GPU Technology Conference, http://www.gputechconf.com/
• Webinars, https://developer.nvidia.com/gpu-computing-webinars