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使用 C++ 進行 CUDA 程式設計大師班

Contents

從基本概念到高級演算法實現,學習使用 CUDA 在 GPU 上進行並行程式設計。

從這 11 小時的課程,你會學到

  • CUDA 程式設計的所有基礎知識
  • 能夠設計和實現優化的平行演算法( parallel algorithm  )
  • 平行演算法設計的基本工作流程
  • 先進的 CUDA 概念

要求

  • 基本的 C 或 C++ 程式設計知識
  • 如何使用 Visual Studio IDE
  • CUDA 工具包
  • Nvidia GPU
  • 你應該熟悉 C++ 專案的基本設置,如何更改專案屬性等

課程說明

本課程是關於 CUDA 程式設計的。 我們將從了解包括 CUDA 程式設計模型、執行模型和記憶體模型在內的基本概念開始我們的討論。 然後我們將向你展示如何使用 CUDA 實現高級演算法。 CUDA 程式設計與性能相關。 因此,通過本課程,你將學習多種優化技術以及如何使用這些技術來實現演算法。 我們還將廣泛討論分析技術和一些工具,包括 CUDA 工具包中的 nvprof、nvvp、CUDA Memcheck、CUDA-GDB 工具。 本課程包含以下部分:

  • CUDA編程和CUDA程式設計模型介紹
  • CUDA 執行模型
  • CUDA 記憶體模型-全局記憶體
  • CUDA 記憶體模型- 共享記憶體和常量記憶體
  • CUDA 串流
  • 調整 CUDA 指令級原始語
  • 使用 CUDA 實現演算法
  • CUDA 工具

在本課程中,我們還包括許多編程練習和測驗。 回答所有這些將幫助你消化我們在這裡討論的概念。

本課程是我們目前正在開發的 CUDA 大師班系列的第一門課程。 因此,你在這裡獲得的知識對於學習這些課程也是必要的。

目標受眾

  • 任何想從頭到中級學習 CUDA 程式設計的人

講師簡介

Kasun Liyanage 軟體工程師,intellect 創始人,cpphive 聯合創始人

具有多年行業經驗的軟體工程師,使用 c++ 和 java 程式語言。Intellect 的創始人和企業家。 GPU MLIB 程式庫(library) 的創建者,該程式庫提供 GPU 優化的機器學習演算法的平行實現。 我目前的專案包括時裝設計框架,它允許用戶在房間體驗中獲得現場合身體驗。 我畢業於電機和資訊工程專業,目前正在攻讀人工智慧碩士學位。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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