CUDA 程式設計大師班 2026：NVIDIA GPU 運算

學習 C++ 和 Python 的 GPU 程式設計：記憶體最佳化、平行程式設計、高效能運算和實際 CUDA 專案

從這 5.5 小時的課程，你會學到

透過從零開始編寫高效能的 NVIDIA CUDA GPU 應用程序，掌握 C++ CUDA 程式設計。
深入理解 NVIDIA GPU 架構、CUDA 執行模型、記憶體層次結構、記憶體佔用率和平行程式設計概念，從而實現高效的 GPU 運算。
運用共享記憶體、記憶體合併、分塊矩陣乘法、原子操作、歸約和線程束混洗等技術來建構和最佳化 CUDA 應用程式。
使用 CuPy、Numba 和自訂 CUDA 核心加速 Python 應用程序，應用於科學計算、人工智慧和資料處理。
開發實際的 GPU 程式設計專案，包括影像處理、矩陣乘法、向量運算和效能最佳化技術。
透過分析 GPU 記憶體存取模式、快取利用率、DRAM 行為、同步和核心效能來優化 CUDA 程式。
將 CUDA 程式設計技能應用於高效能運算 (HPC)、人工智慧、深度學習、電腦視覺和 GPU 加速應用程式。
解決實際的 CUDA 程式設計挑戰，並運用業界最佳實務自信地建置、調試和優化 NVIDIA GPU 應用程式。
學習如何使用專業的 NVIDIA 開發工具對 CUDA 應用程式進行效能分析、基準測試和調試，以最大限度地提高 GPU 效能和效率。
使用原子操作、歸約和線程束混洗來編寫正確且無競爭的平行 CUDA 程式。

要求

只要帶著好奇心和學習熱情——從編寫你的第一個 CUDA “Hello World” 程式到解決 LeetGPU 和 PMPP 級別的高級難題，課程將全面講解中間的所有內容。
本課程從零開始，一路帶你掌握高階 GPU 程式設計。

課程說明

掌握 CUDA 編程，充分釋放 NVIDIA GPU 運算的強大功能，學習如何運用現代 GPU 編程技術設計、開發、最佳化和加速高效能應用程式。

隨著各行各業對 GPU 加速在人工智慧 (AI)、機器學習、深度學習、電腦視覺、科學運算、資料處理、模擬和高效能運算 (HPC) 等領域的依賴日益增長，對 GPU 運算技能的需求也與日俱增。 NVIDIA CUDA 是利用 GPU 大規模平行處理能力的最廣泛使用的平台之一。

這門全面的課程將帶您從 GPU 運算的基礎知識入手，逐步深入進階 CUDA 優化技術。無論您是 GPU 程式設計的新手，還是希望鞏固現有的 CUDA 知識，您都將循序漸進地學習 NVIDIA GPU 的工作原理、CUDA 如何執行並行工作負載以及如何編寫高效的 GPU 加速應用程式。

您將首先了解 CPU 和 GPU 運算之間的差異、GPU 架構、CUDA 程式設計概念以及平行執行模型。接下來，您將深入學習進階主題，包括 GPU 記憶體層次結構、共享記憶體最佳化、記憶體合併、佔用率分析、核心最佳化、Tensor Core 以及專業的 GPU 效能調優技巧。

與許多只關注基本文法或理論概念的 CUDA 課程不同，本課程著重於實際應用。每個主要概念都將透過動手實例、編碼練習、優化演示和真實的 CUDA 專案進行講解，旨在幫助您加深理解並增強信心。

在本課程中，您將學習如何：

從入門基礎知識到進階 GPU 最佳化技巧，全面掌握 CUDA 程式設計。
深入了解 NVIDIA GPU 架構，包括串流多處理器、CUDA 核心、記憶體層次結構、執行模型和 GPU 效能特性。
學習 GPU 如何透過執行緒、執行緒區塊、網格、執行緒束和同步實現大規模平行運算。
運用 CUDA 程式設計概念和業界標準技術建立 GPU 加速應用程式。
了解如何為 GPU 運算工作負載設計高效的平行演算法。
熟悉 GPU 記憶體系統，包括全域記憶體、共享記憶體、常數記憶體、快取行為和最佳化的記憶體存取模式。
利用記憶體合併、共享記憶體、佔用率最佳化和核心效能調優來提升應用程式效能。
實作重要的 GPU 演算法，包括向量運算、矩陣乘法、分塊演算法、歸約、原子運算和執行緒束級程式設計。
比較最佳化的 CUDA 實作與傳統的 CPU 方法，並了解效能提升之處。
使用 CuPy、Numba 和自訂 CUDA 核心等 GPU 運算工具加速 Python 工作負載。
探索 NVIDIA Tensor Core，了解 GPU 加速如何支援現代 AI 工作負載。
學習專業 CUDA 開發人員使用的 GPU 分析、基準測試、除錯和最佳化策略。

涵蓋高階 CUDA 程式設計概念

本課程超越 CUDA 基礎知識，深入探討實際 GPU 應用中所使用的重要技術，包括：

CUDA 內核和執行配置
線程、區塊、網格和線程束
平行演算法設計
GPU 記憶體層次結構
共享記憶體優化
恆定記憶體使用率
快取優化
記憶體合併
矩陣轉置優化
記憶體佔用分析
同步技術
原子操作
歸約演算法
線程束洗牌操作
cuBLAS 加速
GPU 效能最佳化

使用 Python 進行 GPU 程式設計

GPU 程式設計並非僅限於底層 CUDA C++。本課程也將介紹實用的 Python GPU 加速工作流程，包括：

使用 CuPy 進行 CUDA 加速
使用 Numba 編寫自訂 GPU 內核
理解基於 Python 的 GPU 計算工作流程
將 GPU 加速技術應用於運算工作負載

CUDA 實戰專案與實際應用

在本課程中，您將透過建立和優化真實的 GPU 應用程式來獲得實務經驗，包括：

CUDA 小型專案
GPU 影像濾波應用
矩陣乘法優化專案
CUDA 記憶體優化範例
Python GPU 加速專案
使用 Numba 的自訂 CUDA 內核
平行程式設計練習
CUDA 效能挑戰
實際 GPU 程式設計問題

這些專案不僅能幫助你理解 CUDA 的工作原理，還能幫助你了解如何將 GPU 運算技術應用於實際問題。

為什麼要學習 CUDA 和 GPU 程式設計？

現代軟體對運算能力的需求日益增長。從訓練 AI 模型到處理大型資料集，再到運行科學模擬，GPU 為當今高要求的應用提供了所需的平行處理能力。

透過學習 CUDA 編程，你將掌握以下領域極具價值的技能：

人工智慧與機器學習
深度學習加速
電腦視覺
機器人技術
科學計算
金融計算
資料處理
模擬
高效能運算 (HPC)
GPU加速軟體開發

完成本課程後，您將掌握使用 NVIDIA CUDA 設計、開發、優化和調試高效能 GPU 應用所需的知識和實務經驗。

您將了解現代 GPU 的工作原理，如何創建高效的平行程序，以及如何應用 GPU 加速技術來解決實際應用中的運算密集型問題。

目標受眾

任何對 GPU 運算和 CUDA 程式設計感興趣的人，包括工程專業的學生、研究人員、開發人員、程式設計師，以及任何想要了解 NVIDIA GPU 如何加速應用程式的人。
希望學習 CUDA 程式設計並使用 NVIDIA GPU 技術建立高效能 GPU 應用程式的軟體工程師和開發人員。
希望透過 GPU 程式設計、平行運算、CUDA 核心和最佳化技術來加速應用程式的 C++ 和 Python 程式設計師。
希望利用 NVIDIA CUDA 進行 GPU 加速和更快運算的 AI、機器學習、深度學習和資料科學專業人士。
對高效能運算 (HPC)、平行演算法、科學運算、電腦視覺和 GPU 加速應用程式感興趣的學生、研究人員和工程師。
任何想要從零開始學習 CUDA 並逐步深入到 GPU 架構、記憶優化、共享記憶、Tensor Core、性能調優和專業 CUDA 開發等高級主題的人。

講師簡介

Addika Academy 培養學習者成為領導者 | 15年以上教學經驗

在 Addika Academy，我們擁有超過 15 年的教學經驗和解決實際問題的經驗，幫助您掌握真正重要的技能。

我們的使命很簡單：將學習者培養成領導者。無論您是職場新人還是經驗豐富的專業人士，我們都能為您提供經過行業驗證的實用知識，讓您真正了解某個領域，並能將其應用於實踐。

我們不只是教授理論，我們更教您如何思考。我們的課程鼓勵您解決實際挑戰，提出正確的問題，並在技能快速發展的世界中保持領先。

每門課程都專為一類學習者量身打造：那些渴望成長的人。如果您準備提陞技能、轉換職業跑道，或最終縮小現狀與理想之間的差距，那麼您來對地方了。

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字幕：英文

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