Dieser Kurs hilft den Teilnehmern, Konzepte zu erlernen, die die Nutzung von GPUs und den CPUs, die ihre Nutzung verwalten, über die gängigsten GPU-Installationen für Verbraucher hinaus skalieren. Sie werden lernen, wie man asynchrone Workflows verwaltet, Ereignisse sendet und empfängt, um Datenübertragungen und Steuersignale zu kapseln. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Folgendes zu tun: - Software zu entwickeln, die mehrere CPUs und GPUs nutzen kann - Software zu entwickeln, die die Ereignisse und Streams von CUDA nutzt, um asynchrone Workflows zu erstellen - das CUDA-Rechenmodell zu nutzen, um kanonische Programmieraufgaben zu lösen, einschließlich Datensortierung und Bildverarbeitung Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie ein Verständnis für parallele Programmierung und Erfahrung in der Programmierung in C/C++ haben.
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CUDA im Maßstab für das Unternehmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung GPU-Programmierung
Dozent: Chancellor Thomas Pascale
2.176 bereits angemeldet
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enthalten
(11 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Studenten werden lernen, Software zu entwickeln, die in Rechenumgebungen mit mehreren CPUs und GPUs ausgeführt werden kann.
Die Studenten werden Software entwickeln, die CUDA verwendet, um interaktive GPU-Rechenkerne für die Verarbeitung asynchroner Daten zu erstellen.
Die Studenten werden CUDA, Hardware-Speicherfähigkeiten und Algorithmen/Bibliotheken verwenden, um Programmieraufgaben zu lösen, einschließlich der Bildverarbeitung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cuda
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: GPU
- Kategorie: C/C++
- Kategorie: Nvidia
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Der Zweck dieses Moduls ist es, dass die Studenten verstehen, wie der Kurs abläuft, welche Themen behandelt werden, wie sie bewertet werden und welche Erwartungen bestehen.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe2 Diskussionsthemen1 Unbewertetes Labor
In professionellen Umgebungen ist die Verwendung einer CPU, die eine GPU verwaltet, keine praktikable Konfiguration, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Die Studenten werden CUDA-Funktionen anwenden, die es mehreren CPUs ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Software-Kernel auf mehreren GPUs zu verwalten. Dies ermöglicht eine Skalierung der Größe der Eingabedaten und der Berechnungskomplexität. Die Teilnehmer lernen die Vorteile und Grenzen dieser Form der synchronen Verarbeitung kennen.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Programmieraufgaben1 peer review1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Die Teilnehmer lernen, CUDA Events und Streams in ihren Programmen zu verwenden, um asynchrone Daten- und Kontrollflüsse zu ermöglichen. Dies ermöglicht interaktivere und langlebigere Software, z.B. analytische Benutzeroberflächen, nahezu live gestreamte Video- oder Finanzdaten und dynamische Geschäftsverarbeitungssysteme.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Das Ziel dieses Moduls ist es, dass die Studenten die Grundlagen der Hardware und Software verstehen, die CUDA verwendet. Dies ist erforderlich, um Software zu entwickeln, die die Vorteile der GPU-Ressourcen optimal nutzt.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Das Ziel dieses Moduls ist es, dass die Studenten die Prinzipien der Entwicklung von CUDA-basierter Software verstehen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 peer review1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
Johns Hopkins University
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Häufig gestellte Fragen
Ja, aber für die Benotung müssen Sie trotzdem alle Software-Artefakte (Quellcode, Header-Dateien usw.) in die Coursera-Laborumgebung hochladen.
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Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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