Johns Hopkins University

CUDA à l'échelle de l'entreprise

Ce cours fait partie de Spécialisation Programmation GPU

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28 heures pour terminer
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Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels pouvant être exécutés dans des environnements informatiques comprenant plusieurs CPU et GPU.

  • Les étudiants développeront des logiciels qui utilisent CUDA pour créer des noyaux de traitement informatique GPU interactifs pour traiter des données asynchrones.

  • Les étudiants utiliseront CUDA, les capacités de mémoire matérielle et les algorithmes/bibliothèques pour résoudre des problèmes de programmation, y compris le traitement d'images.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Cuda
  • Catégorie : Algorithmes
  • Catégorie : GPU
  • Catégorie : C/C++
  • Catégorie : Nvidia

Détails à connaître

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Il y a 5 modules dans ce cours

L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre le déroulement du cours, les sujets abordés, la manière dont ils seront évalués et les attentes.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir de programmation2 sujets de discussion1 laboratoire non noté

Dans les environnements professionnels, l'utilisation d'un seul CPU gérant un seul GPU n'est pas une configuration viable pour résoudre des problèmes complexes. Les étudiants appliqueront les capacités CUDA pour permettre à plusieurs CPU de communiquer et de gérer des noyaux logiciels sur plusieurs GPU. Cela permettra d'augmenter la taille des données d'entrée et la complexité des calculs. Les étudiants apprendront les avantages et les limites de cette forme de traitement synchrone.

Inclus

7 vidéos2 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

Les étudiants apprendront à utiliser les événements et les flux CUDA dans leurs programmes, afin de permettre des flux de données et de contrôle asynchrones. Cela permettra d'obtenir des logiciels plus interactifs et plus durables, notamment des interfaces utilisateur analytiques, des flux vidéo ou financiers presque en direct et des systèmes de traitement dynamiques.

Inclus

5 vidéos2 lectures1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre les bases matérielles et logicielles utilisées par CUDA. Ces connaissances sont nécessaires pour développer des logiciels permettant d'exploiter au mieux les ressources du GPU.

Inclus

11 vidéos1 lecture1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

L'objectif de ce module est de permettre aux étudiants de comprendre les principes du développement de logiciels basés sur CUDA.

Inclus

7 vidéos1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Instructeur

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Cours15 954 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Développement de logiciels

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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