Grafikprozessoren (GPUs) haben ein enormes Potential – fast jeder hat einen und sie sind inzwischen viel leistungsfähiger als der Hauptprozessor. Gleichzeitig sind mittels DirectX Compute, CUDA und OpenCL einfach zu nutzende Programmiermodelle für GPUs vorhanden.

In der Praxis entwickeln sich verschiedene Einsatzgebiete für GPUs: Rechenintensive Auswertungen von Messdaten (z.B. CT-Scans, MRTs, aber auch Materialuntersuchungen mit Ultraschall oder Röntgen) können wieder mit nur einer Workstation berechnet werden. Komplexe Simulationen werden durch die geringere Time-to-Solution erst möglich.

Zielsetzung:
Die Einführung des Seminars richtet sich sowohl an Programmierer als auch Entscheider in Unternehmen. Es stellt die Einsatzgebiete sowie Vor- und Nachteile von Grafikprozessoren vor. Dazu werden sowohl standardisierte Ansätze als auch aktuelle Trends vorgestellt.

Aufbauend auf diesen einführenden Betrachtungen wird danach mittels PGI Accelerate eine minimal-invasive Technik zur Auslagerung von Programmsegement auf die GPU eingeführt. Danach wird mit CUDA eine Programmierschnittstelle präsentiert, die dem Programmierer deutlich mehr Freiheiten bei der Nutzung der GPU lässt.