Johns Hopkins University
Spécialisation Programmation GPU
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Spécialisation Programmation GPU

Relevez les défis grâce à des GPU puissants. Développer la maîtrise du calcul à haute performance et l'appliquer à de nombreux domaines.

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Développer le logiciel CUDA pour exécuter des calculs massifs sur du matériel couramment disponible

  • Utiliser des bibliothèques qui intègrent des algorithmes bien connus dans les logiciels sans qu'il soit nécessaire de redévelopper les capacités existantes

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Traitement des images
  • Catégorie : C++
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : GPU
  • Catégorie : Calcul parallèle

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels concurrents dans les langages de programmation Python et C/C++.

  • Les étudiants acquerront un niveau d'introduction à la compréhension des architectures matérielles et logicielles des GPU.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Cuda
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Fil (informatique)
Catégorie : C++

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à utiliser le framework CUDA pour écrire des logiciels C/C++ fonctionnant sur des CPU et des GPU Nvidia.

  • Les étudiants transformeront des algorithmes et des programmes CPU séquentiels en noyaux CUDA qui s'exécutent des centaines, voire des milliers de fois simultanément sur le matériel GPU.

Compétences que vous acquerrez

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

CUDA à l'échelle de l'entreprise

COURS 328 heures3.2 (11 évaluations)

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

Ce que vous apprendrez

  • Vous apprendrez à développer des logiciels qui effectuent des opérations mathématiques de haut niveau en utilisant des bibliothèques telles que cuFFT et cuBLAS.

  • Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Thrust pour effectuer un certain nombre de manipulations de données et de structures de données qui font abstraction de la gestion de la mémoire.

  • Vous apprendrez à développer des logiciels d'apprentissage automatique à des fins diverses en utilisant des réseaux neuronaux modélisés à l'aide des bibliothèques cuTensor et cuDNN.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Réseau de neurones artificiels
Catégorie : C++
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algèbre linéaire

Instructeur

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Cours15 085 apprenants

Offert par

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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.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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