This course will help prepare students for developing code that can process large amounts of data in parallel on Graphics Processing Units (GPUs). It will learn on how to implement software that can solve complex problems with the leading consumer to enterprise-grade GPUs available using Nvidia CUDA. They will focus on the hardware and software capabilities, including the use of 100s to 1000s of threads and various forms of memory.
Introduction to Parallel Programming with CUDA
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Introduction to Parallel Programming with CUDA
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung GPU Programming
Dozent: Chancellor Thomas Pascale
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Students will learn how to utilize the CUDA framework to write C/C++ software that runs on CPUs and Nvidia GPUs.
Students will transform sequential CPU algorithms and programs into CUDA kernels that execute 100s to 1000s of times simultaneously on GPU hardware.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Cuda
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: GPU
- Kategorie: C/C++
- Kategorie: Nvidia
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
The purpose of this module is for students to understand how the course will be run, topics, how they will be assessed, and expectations.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
The single most important concept for using GPUs to solve complex and large-scale problems, is management of threads. CUDA provides two- and three-dimensional logical abstractions of threads, blocks and grids. Students will develop programs that utilize threads, blocks, and grids to process large 2 to 3-dimensional data sets.
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8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 Programmieraufgaben1 Unbewertetes Labor
To manage the access and modification of data in physical memory effectively, students will need to load data into CPU (host) and GPU (global) general-purpose memory. Students will create software that allocates host memory and transfers it into global memory for use by threads. Students will also learn the capabilities and speeds of these types of memories.
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8 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
To improve performance in GPU software, students will need to utilized mutable (shared) and static (constant) memory. They will use them to apply masks to all items of a data set, to manage the communication between threads, and use for caching in complex programs.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In this module, students will learn the benefits and constraints of GPUs most hyper-localized memory, registers. While using this type of memory will be natural for students, gaining the largest performance boost from it, like all forms of memory, will require thoughtful design of software. Students will develop implementations of algorithms using each type of memory and generate performance analysis.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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University of Colorado Boulder
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Felipe M.
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Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen
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