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GPU 프로그래밍 언어 CUDA(쿠다) 기초

GPU 프로그래밍 언어 CUDA(쿠다) 기초

(2개의 수강평)

42명의 수강생

33,000원

평생
중급
수료증
18회 수업, 총 2시간 19분
위시리스트 추가

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

지식공유자 소개

Kwang

두아이의 아빠입니다.

수학과 과학을 좋아합니다.

C++, cuda 많이 했었습니다.

한때 C/C++ 만이 최고의 프로그래밍 언어라 생각했습니다. 지금은 용도에 맞는 언어를 쓰는게 가장 좋은거라 생각합니다. 특별히 PYTHON을 잘하고 싶은 욕심이 있습니다.

교육과정

모두 펼치기 18 강의 2시간 19분
섹션 1. GPU 란
2 강의 06 : 00
GPU 구조
04 : 00
Host 머신과 Device 머신 간 차이 이해
02 : 00
섹션 2. CUDA 설치
1 강의 10 : 00
CUDA 설치
10 : 00
섹션 3. GPU 프로그래밍 방법론
1 강의 03 : 00
섹션 4. 행렬곱 소개
2 강의 10 : 00
딥러닝에서 행렬곱 쓰임
07 : 00
행렬곱의 이해
03 : 00
섹션 5. C 언어로 행렬곱 작성
4 강의 39 : 00
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 강의 45 : 00
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 강의 16 : 00
CUDA 와 C 언어의 속도 차이 확인
16 : 00
섹션 8. CUDA 응용분야 소개
1 강의 04 : 00
GPU 벤처
04 : 00

공개 일자

2018년 2월 12일 (마지막 업데이트 일자 : 2019년 4월 25일)

수강 후기

3.5
2개의 수강평
Haksoo Kim 5달 전
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.
전유미 11일 전
비싼가격이 문제이지만 두꺼운 책을 사도 끝까지 못 읽는 저의 습성에서 보면 정말 짧고 굵은 강좌였던것 같네요
Kwang 프로필

Kwang 6일 전
감사합니다.^^