Parallele Zugriffsmuster auf GPUs

GPUs (Graphics Processing Unit) werden seit einigen Jahren wegen ihrer überlegenen Rechenkraft und Bandbreite intensiv für wissenschaftliches Rechnen eingesetzt. Insbesondere für daten-intensive Anwendungen ist die sehr hohe maximale Bandbreite von entscheidender Bedeutung, es ist aber eine Herausforderung diese Bandbreite auch in der Praxis zu erreichen. Dafür ist es wichtig die Effizienz verschiedener paralleler Daten Zugriffsmuster auf der GPU zu studieren. Dieses Praktikum verfolgt genau dieses Ziel, denn auch wenn man die gleiche Menge an Daten einliest, die Geschwindigkeit kann leicht um Faktor 10x variieren abhängig davon mit welchen Mustern die Zugriffe ausgeführt werden