Kasmopaya
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Hier mal eine kleine Übersicht über Unis die mit der parallelen Rechenpower von Grafikkarten forschen und arbeiten, ermöglicht durch CUDA:
http://www.nvidia.com/object/cuda_university_courses.html
Ein paar deutsche Unis sind auch dabei:
Universität Erlangen-Nürnberg:
Multi-Core Architectures and Programming
http://www12.cs.fau.de/edu/mpa/
Parallele Systeme
http://www12.informatik.uni-erlangen.de/edu/psys/
Universität Münster:
Moderne parallele Rechnerarchitekturen
http://pvs.uni-muenster.de/pvs/lehre/WS08/seminar/index.html
TU Darmstadt:
Programming Massively Parallel Processors (PMPP)
Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen
http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/~mgoesele/PMPP/index.html
http://www.dfg.de/
Universität Bonn
Grafikkartenprogrammierung mit Anwendungen in Computer Vision
http://www-cvpr.iai.uni-bonn.de/index.php?nav=teaching&target=praktikum0809.html
Projektgruppe Parallele Implementierung Neuronaler Netze
http://www.ais.uni-bonn.de/SS08/pg_pinn.html
Das technisch machbare gibt das Amdahlsche Gesetz vor. Nicht alles lässt sich unendlich parallelisieren und mit steigender Corezahl sinkt die Auslastungseffizienz exponenziell. Auch ein Grund warum ATI Grafikkarten nicht ihre theoretischen GFlops erreichen.
http://de.wikipedia.org/wiki/Amdahlsches_Gesetz
MfG Kasmo
http://www.nvidia.com/object/cuda_university_courses.html
Ein paar deutsche Unis sind auch dabei:
Universität Erlangen-Nürnberg:
Multi-Core Architectures and Programming
http://www12.cs.fau.de/edu/mpa/
Parallele Systeme
http://www12.informatik.uni-erlangen.de/edu/psys/
Universität Münster:
Moderne parallele Rechnerarchitekturen
http://pvs.uni-muenster.de/pvs/lehre/WS08/seminar/index.html
TU Darmstadt:
Programming Massively Parallel Processors (PMPP)
Exakte Szenenrekonstruktion aus extrem großen Bildmengen
http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/~mgoesele/PMPP/index.html
http://www.dfg.de/
Universität Bonn
Grafikkartenprogrammierung mit Anwendungen in Computer Vision
http://www-cvpr.iai.uni-bonn.de/index.php?nav=teaching&target=praktikum0809.html
Projektgruppe Parallele Implementierung Neuronaler Netze
http://www.ais.uni-bonn.de/SS08/pg_pinn.html
Das technisch machbare gibt das Amdahlsche Gesetz vor. Nicht alles lässt sich unendlich parallelisieren und mit steigender Corezahl sinkt die Auslastungseffizienz exponenziell. Auch ein Grund warum ATI Grafikkarten nicht ihre theoretischen GFlops erreichen.
http://de.wikipedia.org/wiki/Amdahlsches_Gesetz
MfG Kasmo
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