Kursplan för GPU-accelererade beräkningsmetoder med Python och CUDA

Kursplanen innehåller ändringar
Se ändringar

Kursplan fastställd 2023-05-02 av programansvarig (eller motsvarande).

Kursöversikt

  • Engelskt namnGPU-accelerated computational methods using Python and CUDA
  • KurskodTRA220
  • Omfattning7,5 Högskolepoäng
  • ÄgareTRACKS
  • UtbildningsnivåAvancerad nivå
  • InstitutionTRACKS
  • BetygsskalaTH - Mycket väl godkänd (5), Väl godkänd (4), Godkänd (3), Underkänd

Kurstillfälle 1

  • Undervisningsspråk Engelska
  • Anmälningskod 97147
  • Sökbar för utbytesstudenterJa

Poängfördelning

0123 Projekt 7,5 hp
Betygsskala: TH		 7,5 hp

I program

Examinator

Gå till kurshemsidan (Öppnas i ny flik)

Behörighet

Grundläggande behörighet för avancerad nivå
Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.

Särskild behörighet

Engelska 6
Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.

Kursspecifika förkunskaper

Förutom de allmänna förkunskapskraven för att studera på avancerad nivå på Chalmers, måste studenten säkerställa att nödvändiga kompetenser innehas eller inhämtas under kursens gång. Examinator formulerar och kontrollerar dessa kompetenser.

Studenten kan bara bli antagen efter överenskommelse med examinator.

Syfte

Kursens syfte är att ge en plattform för att arbeta med och lösa utmaningsdrivna tvärvetenskapliga autentiska problem från olika delar av samhället såsom akademin, industri och offentlig sektor. Syftet är också att studenter från olika program arbetar tillsammans och tränar på att fungera effektivt i mångdisciplinära globala utvecklingsteam.

I denna kurs får studenterna lära sig hur man skriver en enkel CFD- eller FEM-kod eller en Poisson-lösare. Koden ska köras helt eller delvis på GPU:n med CUDA


Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)


Generellt för alla Tracks-kurser:
  • kritiskt och kreativt identifiera och/eller formulera avancerade arkitektoniska eller tekniska problem
  • bemästra problem med öppna lösningsrymder. Detta innefattar att kunna hantera osäkerheter och begränsad information
  • arbeta i tvärvetenskapliga grupper och samarbeta i grupper med olika sammansättningar
  • muntligt och skriftligt på engelska förklara och diskutera information, problem, metoder, design- och utvecklingsprocesser samt lösningar
Kursspecifikt:
  • kunna programmera numeriska lösare i Python
  • kunna programmera i CUDA
  • kunna beskriva programmet


Innehåll

Introduktionsföreläsningar om CUDA-programmering inklusive två miniworkshops.
Grupparbete
  • Gruppen skriver en enkel CFD/FEM-kod eller Poisson-lösare i CUDA. Helst ska varje grupp bestå av studenter med kunskaper i CFD, FEM eller Poisson ekvation och CUDA.
  • Beskrivning (GPU-tid, uppladdning/nedladdning av data till/från GPU etc)
  • Skriftlig och muntlig presentation av projektet
https://www.tfd.chalmers.se/~lada/CUDA-tracks.html

Organisation

Kursen drivs av ett lärarlag.
Huvuddelen av kursen är ett utmaningsdrivet projekt. Utmaningen kan sträcka sig från att vara bred samhällelig till djup forskningsdriven. Projektuppgiften löses i grupp.
Projektarbetet kompletteras med "on-demand"-undervisning och lärande av för projektet nödvändiga kompetenser. Projektgruppen har en projektspecifik examinator, handledare från Chalmers och beroende på projektuppgift, om tillämpligt, även externa bi-handledare.

Tracks-tema: Ny teknik – från vetenskap till innovation

Kursen har ett lärarteam bestående av lärare från Mekanik & maritima vetenskaper, Industri & materialvetenskap och Data- och informationsteknik.
Kursen består av några inledande föreläsningar och workshops om CUD-programmering och ett gruppprojekt med tre till fyra studenter i varje grupp. Projektet kompletteras med on-demand undervisning och inlärning av de färdigheter som krävs för projektet

Litteratur

Relevant litteratur identifieras och förvärvas av studenterna som en del av projektet.

Examination inklusive obligatoriska moment

Muntlig och skriftlig presentation av projektet

Kursens examinator får examinera enstaka studenter på annat sätt än vad som anges ovan om särskilda skäl föreligger, till exempel om en student har ett beslut från Chalmers om pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning.

Kursplanen innehåller ändringar

  • Ändring gjord på kurs:
    • 2023-05-01: Syfte Syfte ändrat av UOL
      Tagit bort dubblerad text
    • 2023-05-01: Organisation Organisation ändrat av UOL
      Justerat från vilka institutioner lärare i lärarteamen kommer
    • 2023-05-01: Lärandemål Lärandemål ändrat av UOL
      Tagit bort ej giltiga generella lärandemål
    • 2023-05-01: Examination Examination ändrat av UOL
      Justerad beskrivning av examination
    • 2023-04-19: Innehåll Innehåll ändrat av UOL
      Lagt till länk https://www.tfd.chalmers.se/~lada/CUDA-tracks.html