24 февраля 2011, 12:51

OpenCL AMD University Kit способствует развитию параллельных вычислений

AMD объявила о выпуске OpenCL University Kit, комплекта учебных материалов, которые могут использоваться университетами для преподавания курса программирования в стандарте OpenCL. 

Этот проект подчеркивает приверженность AMD академическому сообществу и включает в себя ряд стратегических инициатив в области исследований, направленных на то, чтобы следующее поколение разработчиков и программистов обладало знаниями, необходимыми для лидерства в эру гетерогенных вычислений. OpenCL, единственный непроприетарный отраслевой стандарт истинно гетерогенной вычислительной техники, позволяет разработчикам полностью использовать вычислительную мощность центральных процессоров и GPU для создания инновационных приложений.

В комплект University Kit входят 13 циклов лекций, снабженных примечаниями для инструктора и докладчика, а также, по мере необходимости, примерами кода. Чтобы усвоить материалы курса, глубокого понимания OpenCL не требуется – студентам достаточно базовых знаний программирования на C/C++. Для выполнения упражнений необходим компилятор C/C++ и реализация OpenCL (такая как AMD APP SDK).

OpenCL набирает популярность в академических кругах, и целый ряд университетов уже предлагает аналогичные курсы по OpenCL. За дополнительной информацией о предлагаемых в настоящее время университетских курсах обращайтесь к разделу по OpenCL на этом сайте. Если вы читаете курс, который хотели бы добавить в список, то это можно сделать здесь.

Для студентов и разработчиков, интересующихся возможностью представить технические доклады по гетерогенным вычислениям, AMD проведет с 13 по 16 июня свой первый Саммит разработчиков AMD Fusion в Сиэтле (штат Вашингтон, США). Предложения можно подавать до 25 февраля. Посещая интерактивные семинары и лабораторные занятия, участники саммита смогут углубить свои знания в области передовых методов программирования центральных и графических процессоров и лучше понять, как в полной мере использовать мощь параллельных вычислений APU, мобилизуя производительность уровня суперкомпьютера для решения повседневных вычислительных задач.

Оцените новость:
  • 1 оценка