Johns Hopkins University
Spezialisierung GPU-Programmierung

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Johns Hopkins University

Spezialisierung GPU-Programmierung

Lösen Sie Herausforderungen mit leistungsstarken GPUs. Beherrschen Sie das High Performance Computing und wenden Sie es in zahlreichen Bereichen an.

Unterrichtet auf Englisch

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Chancellor Thomas Pascale

Dozent: Chancellor Thomas Pascale

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Spezialisierung – 4-teilige Kursreihe

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie CUDA Software, um umfangreiche Berechnungen auf handelsüblicher Hardware durchzuführen

  • Nutzen Sie Bibliotheken, die bekannte Algorithmen in die Software bringen, ohne dass Sie bestehende Funktionen neu entwickeln müssen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bildbearbeitung
  • Kategorie: C++
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: GPU
  • Kategorie: Paralleles Rechnen

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Die Studenten werden lernen, wie man nebenläufige Software in den Programmiersprachen Python und C/C++ entwickelt.

  • Die Studenten erhalten ein einführendes Verständnis der GPU-Hardware- und Softwarearchitekturen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cuda
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Gewinde (Computing)
Kategorie: C++

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: Cuda
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: GPU
Kategorie: C/C++
Kategorie: Nvidia

CUDA im Maßstab für das Unternehmen

KURS 328 Stunden3.4 (10 Bewertungen)

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

Erweiterte CUDA-Bibliotheken

KURS 425 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Sie werden lernen, Software zu entwickeln, die mit Hilfe von Bibliotheken wie cuFFT und cuBLAS mathematische Operationen auf hohem Niveau ausführt.

  • Sie werden lernen, die Thrust-Bibliothek zu verwenden, um eine Reihe von Datenmanipulationen und Datenstrukturen durchzuführen, die die Speicherverwaltung abstrahieren.

  • Sie lernen, Software für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Zwecken zu entwickeln, indem Sie neuronale Netzwerke verwenden, die mit den Bibliotheken cuTensor und cuDNN modelliert werden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Künstliches Neuronales Netzwerk
Kategorie: C++
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Lineare Algebra

Dozent

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Kurse14.214 Lernende

von

Johns Hopkins University

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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