GPU Programming 專業課程

Contents

使用強大的 GPU 解決挑戰。掌握高性能運算並應用於眾多領域。

關於此專業課程

該專業課程旨在幫助資料科學家和軟體開發人員創建使用常用硬體的軟體。將向學生介紹 CUDA 和允許並行和快速執行大量運算的程式庫。這些技能的應用是機器學習、圖像/音訊信號處理和資料處理。

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應用的學習專案

學習者將完成至少 2 個專案，使他們能夠自由探索基於 CUDA 的圖像/信號處理解決方案，以及一個選擇主題，該主題可以來自他們當前或未來的職業生涯。他們還將創建簡短的演示來展示他們的努力並分享他們的程式碼。

你將學到的內容有

開發 CUDA 軟體以在常用硬體上運行大量運算
利用將眾所周知的演算法引入軟體的程式庫( libraries )，而無需重新開發現有功能
學生將學習如何使用 Python 和 C/C++ 程式語言開發並發( concurrent )軟體。
學生將獲得對 GPU 硬體和軟體架構的入門級理解。

你將獲得的技能：

機器學習	GPU	平行運算( Parallel Computing )
圖像處理	C++	Cuda
Python 程式設計	執行緒(運算)

字幕

英文

要求

至少 1 年電腦程式經驗，會 C/C++ 程式語言者優先。

製作方

The Johns Hopkins University 約翰霍普金斯大學

約翰霍普金斯大學的使命是教育學生並培養他們終身學習的能力，促進獨立和原創研究，並將發現的好處帶給世界。

第 1 門課程 GPU 並發程式設計( Concurrent Programming )簡介

本課程將幫助學生為開發可以平行處理大量資料的程式碼做好準備。它將側重於並發程式設計的基礎方面，例如 CPU/GPU 架構、C 和 Python 中的多執行緒程式編輯，以及 CUDA 軟體/硬體的介紹。

第 2 門課程 CUDA 平行程式設計簡介

本課程將幫助學生為開發可在圖形處理單元 (Graphics Processing Units，GPU) 上平行處理大量資料的程式碼做好準備。它將學習如何使用 Nvidia CUDA 實現可以解決領先消費者到企業級 GPU 的複雜問題的軟體。他們將專注於硬體和軟體功能，包括使用數百到數千個執行緒和各種形式的記憶。

第 3 門課程針對企業規模的 CUDA

本課程將幫助學生學習擴展 GPU 和 CPU 的使用的概念，這些 CPU 在最常見的消費級 GPU 安裝之外管理它們的使用。他們將學習如何管理非同步工作流、發送和接收事件以封裝資料傳輸和控制信號。此外，學生還將逐步了解 GPU 在資料分類和圖像處理方面的應用，並使用這些技術和程式庫實現自己的軟體。

在課程結束時，您將能夠執行以下操作：

開發可以使用多個 CPU 和 GPU 的軟體
開發使用 CUDA 的事件和流功能創建非同步工作流程的軟體
使用 CUDA 計算模型來解決規範的程式設計挑戰，包括資料排序和圖像處理

第４門課程 CUDA 進階程式庫

本課程將完成 GPU 專業，重點介紹作為 CUDA 工具包一部分分發的領先程式庫( libraries )。學生將學習如何使用 CuFFT 和線性代數程式庫( libraries )來執行複雜的數學計算。將介紹 Thrust 程式庫在表示常見資料結構和相關演算法方面的能力。使用 cuDNN 和 cuTensor，他們將能夠開發有助於物件檢測、人類語言翻譯和圖像分類的機器學習應用程式。