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It’s very difficult to implement algorithms optimally for GPUs. Therefore NVIDIA provides the library cuDNN for deep learning with neural networks. This article published in the german magazine iX Developer gives an overview of cuDNN, shows an implementation of its usage and explains advantages and disadvantages.

In March 2017 I gave a talk about GPU computing with CUDA and OpenCL at the para//el 2017 conference in Heidelberg, Germany.

CUDA 8.0 on Mac OS X 10.12 gave me the following error:

In CUDA 8.0 C++ 11 lambdas can be used on the device. See the following code.

The implementation of the heat diffusion equation on multiple GPUs is explained in the talk (in german).

Hier sind die Folien meines Vortrags auf der parallel 2015.

I tested the parallel ray tracer on all NVIDIA cards i bought. This page contains the results.

Beim Stöbern in “CUDA Fortran for Scientists and Engineers” habe ich gesehen, dass die Autoren wertvolle Optimierungstipps geben. Da bin ich neugierig geworden.

Hier sind die Folien meines Vortrags auf der parallel 2014.

Das Buch “GPU Computing Gems (Emerald Edition)” ist eine Sammlung von 50 wissenschaftlichen Artikeln über Erfahrungen bei der Verwendung des GPU-Computing in verschiedenen Fachgebieten.

Ich hatte schon viele Artikel der Reihe „CUDA, Supercomputing for the Masses“ von Rob Farber auf der Dr. Dobb’s Webseite gelesen und war recht angetan. Das war damals 2009 eine der wenigen Möglichkeiten, etwas anspruchsvolleres über CUDA zu lesen.

Mit CUDA ist es einfach, eine Berechnung um den Faktor 2-5 zu beschleunigen. Wie man höhere Speedups erreicht, lernt man in “CUDA Programming” von Shane Cook.

Nicholas Wilt zeigt sich in “The CUDA Handbook” sehr kompetent und experimentierfreudig bei der Optimierung von Kerneln. Das Buch kann von vielen Fortgeschrittenen mit Gewinn gelesen werden.

In der ‘iX Developer Programmieren heute 2013’ sind zwei Artikel von mir zum Thema GPU-Computing erschienen.

Hier sind die Folien meines Vortrags auf der parallel 2012.