iNeP - integrierte Netzentwicklungsplanung für die Energieträger Strom, Gas und Wärme Vorwerk, Daniela; Schulz, Detlef; Micheely, Stefan; Koch, Oliver Henry; Cosler, Cristoph; Heise, Johannes; Mostafa, Marwan; Povel, Alexander; Töbermann, Christian Stand der Technik und Digitalisierung bei integrierten Energiesystemen, Sektorenkopplungs- und Mobilitätstechnologien. - Hamburg : HSU, 2021. - (Hamburger Beiträge zum technischen Klimaschutz ; Bd. 3). - Seite 47-56 (2021)
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In this module, you will study the architecture and programming of GPUs. Please find below a brief outline of the lectures:
- Review of computer architecture basics - measuring performance, benchmarks, five-stage RISC pipeline, caches
- GPU basics - the evolution of GPU computing, a high-level overview of a GPU architecture
- GPU programming with CUDA - program structure, CUDA threads organization, warp/thread-block scheduling
- GPU (micro) architecture - streaming multiprocessors, single instruction multiple threads (SIMT) core design, tensor cores for deep learning, RT cores for ray tracing, mixed-precision support
- GPU memory hierarchy - banked register file and operand collectors, shared memory, GPU caches (differences w.r.t. CPU caches), global memory
- Branch and memory divergence - branch handling, stack-based reconvergence, memory coalescing, coalescer design
- Barriers and synchronization
- Temporal and spatial locality exploitation challenges in GPU caches
- Global memory- high throughput requirements, GDDR/HBM, memory bandwidth optimization techniques
- GPU research issues - performance bottlenecks, GPU power modeling, high-power consumption/energy efficiency, GPU security
- Application case study - deep learning
- Cycle-accurate simulators for GPUs
In addition to lectures, a semester-long problem-based project will augment the learning in the lectures. Several topics related to GPUs will be proposed. You are required to choose a topic and work on it. It is possible to work in groups. There will be (bi-) weekly meetings to discuss progress and problems.
In addition to the semester-long project, there will be assignments to teach CUDA programming.
Course Evaluation: Oral examination
Duration: 30 minutes
Pre-requisites:
- Basic course on computer architecture and C/C++ programming
Learning organisation:
- Weekly lecture
- Weekly lab
Performance accreditation:
Oral exam + Lab assignments
Area classification:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Famulla, J (2024). Nutzenbasierte Bereitstellung von Flexibilität aus urbanen Gas- und Wärmenetzen für die integrierte Verteilnetzplanung.
Westphal, M (2024). Optimierte Planung eines gekoppelten Verteilnetzes unter der Berücksichtigung flexibler Komponenten.
beendete
2023
Hülfenhaus, V (2023). Modellierung und Planung eines urbanen sektorgekoppelten Verteilnetzes.
Körber, C (2023). Quantifizierung und Modellierung von Flexibilitätsoptionen im Mittelspannungsverteilnetz für eine optimierte Netzplanung.
Oboreh, J (2023). Einsatz von Gas-gefeuerten Blockheizkraftwerken zur Stabilisierung des Stromnetzes bei hoher Durchdringung von Wärmepumpen.
Velikov, S (2023). Entwicklung und Parametrisierung eines Wärmepumpen- und Speichermodells für die Netzberechnung und -planung.
Westphal, M (2023). Aggregation von Flexibilitäten im Niederspannungsnetz zur Netzplanung unter Berücksichtigung der Auslastung von Betriebsmitteln.
2022
Albrecht, J. P. (2022). Entwicklung einer netzdienlichen Regelungsstrategie für einen Elektrolyseur im Verteilnetz.
Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.