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중급자를 위해 준비한
[인공지능, 프로그래밍 언어] 강의입니다.
CUDA는 GPU 프로그래밍 언어입니다. C, C++를 변경해서 만든 언어라 C, C++ 개발자라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 GPU 머신과 CUDA 프로그래밍의 특성을 반드시 이해하셔야 합니다. 본 강좌는 GPU 머신을 이해하고 CUDA를 작성하여 딥러닝의 기초 연산인 행렬곱을 실행합니다. 이 과정을 통해 여러분은 GPU 프로그래밍을 능숙하게 다루실 수 있습니다.
GPU 프로그래밍 언어 CUDA
구글이 머신러닝에 주력하면서 GPU 프로그래밍은 부정할 수 없는 대세가 되었습니다. 머신러닝, 가상화폐 채굴, 자율주행 자동차, AI, 챗봇, 빅데이터 분석 모든 분야에서 GPU를 사용하기 때문입니다. CUDA는 GPU 프로그래밍 언어입니다.
C, C++를 변경해서 만든 언어라 C, C++ 개발자라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 GPU 머신과 CUDA 프로그래밍의 특성을 반드시 이해하셔야 합니다. 본 강좌는 GPU 머신을 이해하고 CUDA를 작성하여 딥러닝의 기초 연산인 행렬곱을 실행합니다. 이 과정을 통해 여러분은 GPU 프로그래밍을 능숙하게 다루실 수 있습니다.
GPU란?
컴퓨터의 영상정보를 처리하거나 화면 출력을 담당하는 그래픽카드를 말하며, 중앙처리장치의 그래픽 처리 작업을 돕기 위해 만들어졌습니다. AI, 머신러닝 분야는 GPU를 이용하면 연산 속도를 비약적으로 높일 수 있기 때문에 보편적으로 많이 사용되고 있습니다.
도움이 되는 분들
- 머신러닝에 관심이 있는 분.
- AI 분야의 스타트업
지식공유자 소개
최광성
대학원 때 부터 프로그래밍에 빠저 살았습니다. 졸업 후 실험실에 남아 반도체 공장 예측 시뮬레이션 소프트웨어 개발에 참여했습니다. 주력 언어는 C++과 CUDA입니다.
CCG라는 스타트업에서 CTO를 맡았습니다. SIMPLE이라는 GPU용 인터프리터 언어를 개발했습니다. https://github.com/cks3443/simple
안녕하세요
최광성 입니다.
최광성 입니다.
- 현) 리얼메이커 수석 개발자
- 전) CCG 수석 개발자
- 전) VARDOT 소프트웨어 엔지니어, 드루팔 개발자
- 전) 반도체 에칭 시뮬레이션 책임 개발자
커리큘럼
총 18 개
˙ 2시간 19분의 수업
이 강의는 영상이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의소개
2 강
∙ 6분
섹션 1. GPU 란
2 강
∙ 6분
GPU 구조
미리보기
04:00
Host 머신과 Device 머신 간 차이 이해
02:00
섹션 2. CUDA 설치
1 강
∙ 10분
CUDA 설치
10:00
섹션 3. GPU 프로그래밍 방법론
1 강
∙ 3분
섹션 4. 행렬곱 소개
2 강
∙ 10분
딥러닝에서 행렬곱 쓰임
07:00
행렬곱의 이해
03:00
섹션 5. C 언어로 행렬곱 작성
4 강
∙ 39분
행렬곱 커널함수 1
11:00
행렬곱 커널함수 2
13:00
행렬곱 메인함수 작성
09:00
OpenMP를 이용한 병렬화
06:00
섹션 6. C 언어를 CUDA 로 전환
4 강
∙ 45분
지시자 소개 및 적용
16:00
cudaSetDevice 함수 소개 및 적용
07:00
호스트와 디바이스간 데이터 교환
13:00
글로벌 함수 실행 및 메모리 해제
09:00
섹션 7. CUDA API를 사용해 벤치마크 수행
1 강
∙ 16분
CUDA 와 C 언어의 속도 차이 확인
16:00
섹션 8. CUDA 응용분야 소개
1 강
∙ 4분
GPU 벤처
04:00
강의 게시일 : 2018년 02월 13일
(마지막 업데이트일 : 2018년 06월 25일)
수강평
총 16개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.1
16개의 수강평
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낮은 평점 순
강의 내용에 비해 수강료가 높게 책정된 것 같아요.
강의 진행이 너무 느리고 강의 내용이 좀 빈약한 것 같습니다. 강의에 비해 수강료가 조금 비싼 거 아닌가라는 생각이 들어요.
2019-04-16