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Einführung in die parallele Programmierung mit CUDA
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Johns Hopkins University

Einführung in die parallele Programmierung mit CUDA

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung GPU-Programmierung

Chancellor Thomas Pascale

Dozent: Chancellor Thomas Pascale

8.256 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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5 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Stufe „Mittel“

Einige Erfahrung in der C/C++ Programmierung

Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

  • Die Teilnehmer lernen, wie sie das CUDA-Framework nutzen können, um C/C++-Software zu schreiben, die auf CPUs und Nvidia-GPUs läuft.

  • Die Teilnehmer wandeln sequenzielle CPU-Algorithmen und -Programme in CUDA-Kernel um, die 100- bis 1000-mal gleichzeitig auf GPU-Hardware ausgeführt werden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Computer Architektur
    Computer Architektur
  • Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
    Befehlszeilen-Schnittstelle
  • Kategorie: Datenspeicherung
    Datenspeicherung
  • Kategorie: Verteiltes Rechnen
    Verteiltes Rechnen
  • Kategorie: Programm-Entwicklung
    Programm-Entwicklung
  • Kategorie: Fehlersuche
    Fehlersuche
  • Kategorie: Datenzugriff
    Datenzugriff
  • Kategorie: Datenstrukturen
    Datenstrukturen
  • Kategorie: Computergestütztes Denken
    Computergestütztes Denken
  • Kategorie: Computer Hardware
    Computer Hardware
  • Kategorie: Algorithmen
    Algorithmen
  • Kategorie: Leistungstests
    Leistungstests
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
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  • Kategorie: C und C++
    C und C++

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung GPU-Programmierung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieser Kurs bereitet die Teilnehmer auf die Entwicklung von Code vor, der große Datenmengen parallel auf Grafikprozessoren (GPUs) verarbeiten kann. Sie lernen, wie man Software implementiert, die komplexe Probleme mit den führenden Consumer- bis Enterprise-GPUs lösen kann, die mit Nvidia CUDA verfügbar sind. Sie werden sich auf die Hardware- und Software-Fähigkeiten konzentrieren, einschließlich der Verwendung von 100 bis 1000 Threads und verschiedenen Formen von Speicher.

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 Videos4 Lektüren1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

3 Videos•Insgesamt 10 Minuten
  • Spezialisierung: GPU-Programmierung•3 Minuten•Modulvorschau
  • Erwartungen an den Kurs•2 Minuten
  • Coursera Labor und Zuweisung Übersicht•5 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Überblick über den Kurs•10 Minuten
  • Gliederung des Kurses•10 Minuten
  • VS Code und GitHub Ressourcen•30 Minuten
  • C++ Lesestoff•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 60 Minuten
  • Einfache CUDA Projektzuweisung•60 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 15 Minuten
  • Groß angelegte Daten und Herausforderungen Diskussion•15 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • Einfacher CUDA Code Labor•60 Minuten

Das wichtigste Konzept für die Verwendung von GPUs zur Lösung komplexer und umfangreicher Probleme ist die Verwaltung von Threads. CUDA bietet zwei- und dreidimensionale logische Abstraktionen von Threads, Blöcken und Gittern. Die Studenten werden Programme entwickeln, die Threads, Blöcke und Grids nutzen, um große 2- bis 3-dimensionale Datensätze zu verarbeiten.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 Programmieraufgaben1 Unbewertetes Labor

8 Videos•Insgesamt 49 Minuten
  • Kernel-Ausführung•6 Minuten•Modulvorschau
  • Teilen und Erobern für GPU-Algorithmen•5 Minuten
  • Modul 2 Labor Übersichtsvideo•4 Minuten
  • Modul 2 Randomisierte Datensuche - Übersichtsvideo•4 Minuten
  • Threads und Blöcke•7 Minuten
  • Threads, Blöcke und Raster•6 Minuten
  • Beispiel für einen mehrdimensionalen Gaußschen Unschärfe-Kernel•7 Minuten
  • Modul2 Bildverarbeitung Zuordnung Übersicht Videos•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
  • Nvidia CUDA Software und Hardware Lesematerial•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 60 Minuten
  • Quiz zur Umwandlung von CPU- in GPU-Algorithmen•30 Minuten
  • Multidimensionale Daten und Berechnungen auf dem GPU-Quiz•30 Minuten
2 Programmieraufgaben•Insgesamt 180 Minuten
  • Datensuche Programmierung Aufgabe•60 Minuten
  • RGB-zu-Graustufen-Zuordnung von Bilddaten durchführen•120 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 30 Minuten
  • CUDA Berechnungen auf Daten Lab Activity•30 Minuten

Um den Zugriff auf und die Änderung von Daten im physischen Speicher effektiv zu verwalten, müssen die Studenten Daten in den Mehrzweckspeicher der CPU (Host) und der GPU (Global) laden. Die Studenten erstellen Software, die Host-Speicher zuweist und in den globalen Speicher zur Verwendung durch Threads überträgt. Die Studenten lernen auch die Fähigkeiten und Geschwindigkeiten dieser Speichertypen kennen.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

8 Videos•Insgesamt 22 Minuten
  • Nvidia GPU-Gerät Globaler Speicher•3 Minuten•Modulvorschau
  • Linux CLI GPU-Geräte-Identifizierung•1 Minute
  • Untersuchung des globalen Speichers von GPU-Geräten•2 Minuten
  • Nvidia GPU Device Investigation Commands Lab Übersichtsvideo•1 Minute
  • Zuweisung von Host-Speicher•5 Minuten
  • Globale Speicherzuweisung für Geräte•3 Minuten
  • Übersichtsvideo zum Labor für globale Speicherzuweisung von Host und Gerät•3 Minuten
  • Zuordnung und Zuweisung der verschiedenen Typen von Host- und globalem Speicher Übersichtsvideo•2 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • Quiz zum globalen Speicher von CPU und GPU•30 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 120 Minuten
  • Zuteilung und Zuweisung verschiedener Typen von Host- und globalem Speicher•120 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Studenten CPU-Speicher und GPU-Diskussion•10 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
  • Nvidia GPU Device Investigation Commands Lab•60 Minuten
  • Labor für globale Speicherzuweisung von Host und Gerät•60 Minuten

Um die Leistung von GPU-Software zu verbessern, müssen die Studenten veränderbaren (gemeinsamen) und statischen (konstanten) Speicher nutzen. Sie werden sie verwenden, um Masken auf alle Elemente eines Datensatzes anzuwenden, die Kommunikation zwischen Threads zu verwalten und für das Caching in komplexen Programmen zu verwenden.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

6 Videos•Insgesamt 22 Minuten
  • Nvidia GPU Device Shared und Constant Memory Video Vortrag•3 Minuten•Modulvorschau
  • Untersuchung von GPU-Geräten mit gemeinsamem und konstantem Speicher•3 Minuten
  • Zuweisung von gemeinsamem Speicher für GPU-Geräte•3 Minuten
  • GPU-Gerät Konstante Speicherzuweisung•4 Minuten
  • CUDA Shared und Constant Memory Image Processing Lab Übersichtsvideo•3 Minuten
  • CUDA Shared und Constant Memory Image Manipulation Zuweisung Übersichtsvideo•4 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
  • CUDA Constant und Shared Memory Quiz•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 120 Minuten
  • CUDA Shared und Constant Memory Bildmanipulation Zuweisung•120 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Diskussion über gemeinsam genutzten und konstanten Speicher•10 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • CUDA Labor für Bildverarbeitung mit gemeinsamem und konstantem Speicher•60 Minuten

In diesem Modul lernen die Teilnehmer die Vorteile und Einschränkungen des hyperlokalen Speichers der GPUs, den Registern, kennen. Auch wenn die Verwendung dieses Speichertyps für die Studenten selbstverständlich ist, erfordert die Erzielung des größten Leistungszuwachses, wie bei allen Speicherformen, ein durchdachtes Design der Software. Die Studenten werden Implementierungen von Algorithmen entwickeln, die jeden Speichertyp verwenden, und eine Leistungsanalyse erstellen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

5 Videos•Insgesamt 23 Minuten
  • CUDA GPU-Geräteregisterspeicher•3 Minuten•Modulvorschau
  • Untersuchung des CUDA GPU-Geräteregisterspeichers•3 Minuten
  • CUDA GPU Gerätespeicher Auswertung•6 Minuten
  • CUDA Gerätespeicher-Labor Übersichtsvideo•4 Minuten
  • CUDA-Gerätespeicher-Analyse Zuweisung Übersichtsvideo•5 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
  • Quiz zum Gerätespeicher•15 Minuten
1 Programmieraufgabe•Insgesamt 120 Minuten
  • CUDA-Gerätespeicher-Analyse Zuweisung•120 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • GPU-Gerätespeicher-Analyse Diskussion•10 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • CUDA Gerätespeicher Labor•60 Minuten

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2.1 (16 Bewertungen)
Chancellor Thomas Pascale
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4 Kurse•20.808 Lernende

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von

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Die Aufgabe der Johns Hopkins University ist es, ihre Studenten auszubilden und ihre Fähigkeit zum lebenslangen Lernen zu fördern, unabhängige und originelle Forschung zu betreiben und der Welt den Nutzen von Entdeckungen zu bringen.

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    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

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Larry W.
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