Dipartimento di Matematica, Sapienza Università di Roma
Il seminario sarà diviso in due parti quasi indipendenti. Nella prima parte parleremo di calcolo parallelo, delle differenze tra CPU (central processing unit) e GPU (graphics processing unit) e in particolare illusteremo tramite esempi pratici il paradigma di programmazione CUDA, utilizzato per implementare algoritmi su GPU NVIDIA. Nella seconda parte introdurremo alcuni metodi per la soluzione numerica di problemi di ottimizzazione che non fanno uso delle derivate. Questi metodi sono particolarmente utili quando si ha a che fare con problemi non regolari oppure quando è troppo complicato calcolare i gradienti esplicitamente. In conclusione, faremo la sintesi delle due parti con un'implementazione in parallelo di questi algoritmi di ottimizzazione.
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