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KISTI-NVIDIA GPU Hackathon 개최 계획(안)

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Academic year: 2022

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(1)

과학기술인프라, 데이터로 세상을 바꾸는 KISTI

KISTI-NVIDIA GPU Hackathon 개최 계획(안)

□ 목 적

◦OpenACC와 CUDA를 사용하여 GPU 병렬 컴퓨팅 기술에 대한 다양한 경험과 데이터 과학자들이 전문성을 확대할 수 있는 기회 제공

◦코드 가속화(또는 성능 최적화)를 통한 연구문제 해결 및 연구과제 도전

□ 개 요

◦일 시 : 2021년 8월 25일(수), 2021년 8월 30일(월) ~ 9월 1일(수) ◦진 행 : 온라인(Zoom, Slack, 이메일)

◦주관/주최 : KISTI, NVIDIA

◦참가자격 : 문제해결 위한 코드 소유, 대학원 이상, 영어 가능자 ◦참가 팀 : 6팀 내외

◦참가신청 : https://www.gpuhackathons.org/event/kisti-gpu-hackathon-2021

◦신청문의 : [email protected] (02-3299-6021) NVIDIA 문소리 ([email protected])

□ 내 용

◦팀별 3~6명의 멤버로 팀을 구성하고, 각 팀마다 멘토(2명) 배정

◦선발된 팀은 문제 해결을 위한 코드를 사전 준비하고, KISTI 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온의 보조시스템인 GPU 클러스터(Neuron)를 활용하여 개발 환경 구성

◦각 팀은 온라인 미팅룸에 배정되어 코드에 대해 멘토와 작업하게 되며, 메인 온라인 미팅룸에서 모든 참가자들에게 진행 상황에 대한 보고서(SCRUMS)를 발표

◦OpenACC와 CUDA를 사용하여 코드 가속화 적용을 위한 멘토링 진행 ◦GPU 코드 이식 및 성능 최적화를 통한 연구 문제 해결

□ 주요 일정

◦사 전 행 사: GPU 부트캠프 (2021년 7월 26일(월) ~ 27일(화), 온라인) ◦신 청 기 간: 2021년 7월 13일(화) ~ 2021년 8월 13일(금)

◦심 사 기 간: 2021년 8월 16일(월) ~ 2021년 8월 19일(목) ◦선정팀 발표: 2021년 8월 20일(금) 9:00

◦오리엔테이션: 2021년 8월 23일(월)

◦본 행사(Hackathon): 2021년 8월 25일(수), 2021년 8월 30일(월) ~ 9월 1일(수)

(2)

□ 프로그램 일정(안)

시간 8/25(수) 8/30(월) 8/31(화) 9/1(수)

9:30 - 10:00 등록 안내 및 팀별 프로젝트 소개

발표

팀별 SCRUM 수행결과 발표(5분)

해커톤 (멘토링, 코드 최적화) 10:00 - 11:00

해커톤 (멘토링, 코드 최적화) 11:00 - 12:00 Social Hour

12:00 – 13:00 점심

13:00 – 16:00

해커톤 (멘토링, 코드 최적화)

해커톤 (멘토링, 코드 최적화)

16:00 – 16:30

팀별 수행결과 발표 (10분) 16:30 – 17:30 팀별 SCRUM 수행결과

및 향후 플랜 발표 해커톤 (멘토링, 코드 최적화)

※ 본 프로그램 일정은 사정에 따라 변경될 수 있습니다.

(3)

붙임 KISTI GPU Bootcamp 개최 계획(안)

□ 목 적

◦C++ 병렬구조를 이용한 GPU 프로그래밍 소개 및 CUDA C와 같은 프로그래밍 모델에 대한 다양한 경험을 통한 데이터 과학자들의 전문성을 확대할 수 있는 기회 제공 ◦코드 가속화(또는 최적화)를 통한 GPU 성능의 극대화 연구문제 해결 및 연구과제 도전

□ 개 요

◦신청기간 : 2021년 7월 1일(목) ~ 2021년 7월 16일(금) ◦개최일시 : 2021년 7월 26일(월) ~ 7월 27일(화)

◦캠프진행 : 온라인(Zoom, Slack, 이메일) ◦주관/주최 : KISTI, NVIDIA

◦참가자격 : C/C++ 프로그래밍 경험자 ◦참가인원 : 선착순 50명

◦참가신청 : https://www.gpuhackathons.org/event/kisti-n-ways-gpu-programming-bootcamp-2021 ◦신청문의 : [email protected] (02-3299-6021)

□ 프로그램

일차 시간 내용

1일차 (Intro) 7/26(월)

9:00~9:15(Lecture) 강사소개

9:15~9:30(Lecture) 클러스터 연결하기 9:30~10:15(Lecture) GPU 컴퓨팅 개요 10:15~11:00(Lecture) 프로파일링 툴 개요

11:00~12:30 점심시간

12:30~1:30(Lecture) 클러스터 연결하기

1:30~3:00(Lecture+Lab) Standard C++, Fortran 코드 가속화하기

3:00~4:00(Lecture+Lab) GPU 활용 OpenMP/OpenACC를 사용한 디렉티브 기반 프로그래밍

2일차 (Advanced)

7/27(화)

9:00~11:00(Lecture+Lab) CUDA C 프로그래밍

11:00~12:30 점심시간

12:30~2:30(Lab) 미니 챌린지 2:30~3:30(Feedback) 마무리

참조

관련 문서

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: Model Parallelism in Deep Learning is NOT What You Think : Paper, Efficient and Robust Parallel DNN Training through Model Parallelism on Multi-GPU Platfrom,

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