Ce cours aidera les étudiants à apprendre les concepts qui permettent d'étendre l'utilisation des GPU et des CPU qui gèrent leur utilisation au-delà des installations GPU grand public les plus courantes. Ils apprendront à gérer des flux de travail asynchrones, en envoyant et en recevant des événements pour encapsuler les transferts de données et les signaux de contrôle. A l'issue de ce cours, vous serez capable de : - Développer des logiciels pouvant utiliser plusieurs CPU et GPU - Développer des logiciels utilisant les événements et les flux CUDA pour créer des workflows asynchrones - Utiliser le modèle de calcul CUDA pour résoudre des défis de programmation canoniques, notamment le tri de données et le traitement d'images Pour réussir ce cours, vous devez avoir une bonne compréhension de la programmation parallèle et une expérience de la programmation en C/C++.
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CUDA à l'échelle de l'entreprise
Ce cours fait partie de Spécialisation Programmation GPU
Instructeur : Chancellor Thomas Pascale
2 176 déjà inscrits
Inclus avec 
(11 avis)
Expérience recommandée
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
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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
Offert par
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Foire Aux Questions
Oui, mais à des fins de notation, vous devrez toujours télécharger tous les artefacts logiciels (code source, fichiers d'en-tête, etc.) dans l'environnement de laboratoire de Coursera.
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Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.