CUDA Programming (4) - C/C++/GPU Parallel Computing - Matrix Multiplication

Name: CUDA Programming (4) - C/C++/GPU Parallel Computing - Matrix Multiplication
Price: 49500 KRW

✅ Among the series of (1) to (6), (4) Simultaneous multiplication of matrices (2D arrays) in parallel ✅ NVIDIA GPU + CUDA programming is explained step by step from the basics. ✅ It processes arrays/matrices/image processing/statistical processing/sorting, etc. very quickly with parallel computing in C++/C language.

(5.0) 4 reviews

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CUDA

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Parallel Processing

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Reviews from Early Learners

What you will learn!

Full Series - Massively Parallel Computing with CUDA on GPUs
This lecture is - Part (4) - Multiplying Matrices (2D Arrays) in Parallel Simultaneously
✅ Bundle Discount Coupon✳️ provided in the roadmap "CUDA Programming"

Speed is everything in a program!
Make it fast with massive parallel processing techniques 🚀

They say massive parallel computing is important 🧐

Large-scale parallel computing based on GPUs and graphics cards is actively used in AI, deep learning, big data processing, and image/video/audio processing. Currently, the most widely applied technology in GPU parallel computing is NVIDIA's CUDA architecture.

Among parallel computing technologies, large-scale parallel computing and CUDA are considered crucial. However, it's difficult to find a course that systematically teaches this field, making it difficult to even begin learning. Learn CUDA programming step by step through this course. CUDA and parallel computing require a theoretical background and can be challenging. This course's rich examples and background explanations, along with a thorough understanding of the fundamentals, will give you the tools you need! This course will be produced as a series, ensuring ample lecture time.

This lecture will explain how C++/C programmers can use the CUDA library and C++/C functions to accelerate a wide range of problems using massively parallel processing techniques . This approach can be used to accelerate existing C++/C programs or to dramatically accelerate new algorithms and programs by developing them entirely using parallel computing.

📢 Please check before taking the class!

For this tutorial, please ensure you have a hardware environment that supports NVIDIA CUDA. You will need a PC or laptop equipped with an NVIDIA GeForce graphics card .
NVIDIA GeForce graphics cards can be used in some cloud environments, but cloud settings change frequently and are often paid. In cloud environments, students are responsible for ensuring their own graphics card usage.
You can check the lecture practice environment in detail in the curriculum's <00. Preparation before lecture> lecture.

Lecture Features ✨

#1.
rich
Examples and explanations

CUDA and large-scale parallel computing require extensive examples and explanations. This series of lectures provides over 24 hours of hands-on learning time.

#2.
Practice is essential!

Since it is a computer programming subject, it emphasizes abundant practical training and provides actual working source code so that you can follow along step by step.

#3.
The important part
Focus!

During lecture time, we will try to avoid redundant explanations of the source code parts that have already been explained, so that you can focus on only the changed parts or the parts that need to be emphasized.

I recommend this to these people 🙋‍♀️

College students who want to add new technologies to their portfolio before getting a job.

Programmers who want to dramatically improve existing programs

Researchers who want to know how various applications are accelerated

Anyone who wants to learn about the theory and practice of parallel processing such as AI, deep learning, and matrix calculations.

Preview lecture review 🏃

*The review below is a review of an external lecture given by a knowledge sharer on the same topic.

"I knew nothing about parallel algorithms or parallel computing,
After taking the course, I feel more confident in parallel computing."

"There were many algorithms that could not be solved with existing C++ programs.
Through this lecture, I was able to improve my ability to process in real time!"

"After attending the lecture, when I was interviewed and said that I had experience with parallel computing, the interviewers were very surprised.
"I heard that it's not easy to find CUDA or parallel computing courses at the college level."

CUDA Programming Conquest Roadmap 🛩️

The CUDA programming course is designed to increase concentration on the topic, with 7 series totaling over 24 hours of lectures.
Each lecture is divided into six or more sections, each covering a separate topic . (The current lecture, Part 0, consists of only two sections, the Introduction.)
Slides used in the lecture are provided as PDF files, and the source code of the programs used is provided in the sections explaining the practical examples.

Part 0 (1-hour free lecture)

Introduction to MPC and CUDA - This section provides an overall introduction to MPC and CUDA.

Part 1 (3 hours 40 minutes)

CUDA Kernel Concepts - Learn the concepts of CUDA Kernels, the starting point of CUDA programming, and see parallel computing in action.

Part 2 (4 hours 15 minutes)

Vector addition - Various examples of operations between vectors, which are one-dimensional arrays, are presented, and AXPY routines are actually implemented in CUDA.

Part 3 (4 hours 5 minutes)

Memory Hierarchy - Learn about the memory structure at the heart of CUDA programming. Implement examples such as matrix addition and adjacent difference.

Part 4 (3 hours 45 minutes) Current lecture

Matrix transpose & multiply - Provides various examples of operations between two-dimensional arrays of matrices, and implements the GEMM routine with CUDA.

Part 5 (3 hours 55 minutes)

Atomic Operation & Reduction - Learn CUDA control flow, from problem definition to solution, including atomic operations and reductions. You'll also implement GEMV routines in CUDA.

Part 6 (3 hours 45 minutes)

Search & Sort - Learn examples of how to effectively implement search-all problems, even-odd sort, bitonic sort, and counting merge sort using the CUDA architecture.

CUDA programming and
Conquering massive parallel computing!

Q&A 💬

Q. What are the reviews of the paid lectures?

Paid courses are being released sequentially, from (1) to (6), so course reviews are scattered and not yet public. The paid courses currently have the following reviews:

It was very helpful that you explained in detail the process of maximizing performance by applying various techniques in one example.
It was much easier to understand because you explained the memory structure and logic visually.
While studying vague AI, it's good to be able to add in-depth content about devices.
The software installation was well explained and the source code was provided, making it easy to practice.

Q. Is this a course that non-majors can also take?

Some experience with C++ programming is required. At the very least, some C programming experience is expected. While all examples are written in a simple, straightforward manner, they are provided in C++/C code, and the functionality provided by functions like malloc and memcpy is not specifically explained.
However, if you have an understanding of computer architecture (registers, cache memory, etc.), operating systems (time sharing, etc.), and compilers (code generation, code optimization), you will be able to understand the lecture content more deeply.
This course was originally designed for advanced study by seniors in computer science at four-year universities.

Q. Is there anything I need to prepare before attending the lecture? Are there any notes regarding the course (necessary environment, other considerations, etc.)?

You must first secure a hardware environment that supports NVIDIA CUDA for practical training. A PC/laptop equipped with an NVIDIA GeForce graphics card is required.
NVIDIA GeForce graphics cards can be used in some cloud environments, but cloud environment settings change frequently and are often paid, so students must figure out how to use the graphics cards themselves in cloud environments.

Q. What level of content is covered in the class?

Starting from Part 0, moving up to Part 1 and Part 6, deeper theory and greater understanding are required.
We strongly recommend that you take the course in order , from Part 0 to Part 6.
The counting merge sort covered in the final part of Part 6 is a challenging topic, even for expert researchers. However, offline students who followed along step by step often found it easy to understand, building on the material learned in the earlier sections.

Q. Is there a reason for setting a course deadline?

The reason for setting a deadline for the course is that, given the nature of the computer field, the course content is likely to become outdated after that amount of time.
By then, I'll be back with a new lecture. 😄

Q. Are there subtitles in the video?

Yes, all videos now have subtitles.
However, some videos added in the future may not have video subtitles.

Information about fonts used in lecture materials ✔️

In the video and PDF files, only free fonts from Google/Adobe were used.
The Korean font used was "Bon Gothic" Noto Sans KR , and the English fonts used were Source Sans Pro and Source Serif Pro .
You can download them all for free from the links below. After downloading, unzip them and right-click to install them on your PC or laptop .
From https://fonts.google.com/noto/specimen/Noto+Sans+KR , download and install as a ZIP file with "download family"
From https://fonts.google.com/specimen/Source+Sans+Pro , download and install as a ZIP file with "download family"
From https://fonts.google.com/specimen/Source+Serif+Pro , download and install as a ZIP file with "download family"

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these people

Who is this course right for?

Those who want to accelerate arrays/matrices/image processing/statistical processing/sorting, etc. with C++C-based parallel computing/parallel processing
Those who want to accelerate their own developed program with parallel computing/CUDA/CUDA
For those who want to study NVIDIA CUDA programming/CUDA computing from the basics
Those who want to study the theory and practice of GPU parallel processing/parallel computing

Need to know before starting?

C++ or C programming experience
Knowledge of computer architecture, registers, caches, time sharing, etc. would be helpful.

Hello
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One more cup of drip coffee for the road

Curriculum

All

40 lectures ∙ (3hr 40min)

Course Materials:

Lecture resources

Section 1. 00. Preparation before the lecture (duplicated with the end of Part 0)

2 lectures ∙ (8min)

Section 2. 22. matrix copy - matrix copy

6 lectures ∙ (32min)

3. 22-0 opening - opening
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4. 22-1 matrix copy, host version - Matrix copy, processing with CPU (including the entire section PDF file)
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5. 22-2 matrix copy, memcpy version - Matrix copy, using memcpy function (including full source code of the section)
04:30
6. 22-3 matrix copy, device version - matrix copy, CUDA device version (optional - includes common.cpp)
08:48
7. 22-4 tiled approach - tiled approach
09:19
8. 22-F closing - Closing
00:48

Section 3. 23. matrix transpose - transpose matrix

6 lectures ∙ (27min)

9. 23-0 opening - opening
00:54
10. 23-1 transpose, device version - Finding the transpose matrix, CUDA device version (including the entire section PDF file)
06:54
11. 23-2 transpose, tiled approach - Finding the transpose matrix using tile method (including full source code for the section)
06:03
12. 23-3 bank conflict - memory bank conflict
07:54
13. 23-4 bank optimized - memory bank optimization
05:08
14. 23-F closing - Closing
00:27

Section 4. 24. matrix multiplication - matrix multiplication

7 lectures ∙ (40min)

Section 5. 25. GEMM - general matrix-to-matrix multiplication

6 lectures ∙ (27min)

Section 6. 26. speed check - Check execution speed

6 lectures ∙ (35min)

Section 7. 27. floating point numvers - floating point number

7 lectures ∙ (49min)

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민영
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30% enrolled
- 드립커피+한모금더
  Instructor
  안녕하세요.🌞 좋은 평가를 해주셔서 감사합니다. 🍀 늘 행복한 시간 되세요.
하지
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100% enrolled
최적화 부분이 특히 여러모로 도움이 많이 됩니다.
- 드립커피+한모금더
  Instructor
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몽크in도시
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10% enrolled
행렬 곱하기가 다양하게 구현될 수 있다는 점이 특이했고, CPU 구현에서도 루프 구조를 바꾸면 더 빨라진다는 점은 몰랐던 것이었습니다. 보통 랭귀지 책에 나오는 수준이 아니라, 실전 코딩을 배웠다는 느낌입니다.
- 드립커피+한모금더
  Instructor
  안녕하세요.🌞 좋은 평가를 해주셔서 감사합니다. 🍀 늘 행복한 시간 되세요.
hooha1207
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55% enrolled
본격적으로 수학 연산을 cuda로 하는 방법에 대해 알려주셔서 좋았습니다 그리고 드립커피+한모금더 님의 목차 정리 덕에 매우 빠르게 원하는 내용을 확인했습니다

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✅ 전체 (1) ~ (6)의 시리즈 중, (6) parallel search, parallel sort 구현 ✅ NVIDIA GPU + CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. ✅ C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.

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✅ 전체 (1) ~ (6)의 시리즈 중, (5) 아토믹 연산(atomic op)으로 최적화 ✅ NVIDIA GPU + CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. ✅ C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.

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[초급] 6가지 프로젝트로 다지는 Qt 사용법 (REST API)

코드브릿지

6가지 프로젝트로 다지는 Qt QML과 C++ 실전 강의입니다. 다양한 형태의 UI 개발과 REST API 통신까지 아우르는 연습을 통해 실무 기본기를 닦아보세요!

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Qt, REST API, C++

[초급] 6가지 프로젝트로 다지는 Qt 사용법 (REST API)

코드브릿지

스스로 프로그래밍 하는 기초 자료구조/알고리즘(C++)

얌얌코딩

C++ 을 이용해 어렵게 배웠던 자료구조와 알고리즘을 쉽게 어려 단계로 나누어서 습득합니다. 일반적인 강의와는 다르게 자료구조와 알고리즘 수업을 동시에 합쳐서 진행하여 상관 관계를 고려하여 동시 습득이 가능합니다.

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알고리즘, C++, C

스스로 프로그래밍 하는 기초 자료구조/알고리즘(C++)

얌얌코딩

MFC Windows 프로그래밍 - 기본

널널한 개발자

C/C++개발자라면 누구나 시작할 수 있습니다. 핵심만 골라서 빠르게 MFC 윈도우 프로그래밍을 배울 수 있습니다. 1200페이지 분량의 교재도 드립니다.

Basic

mfc, vc++, C++

MFC Windows 프로그래밍 - 기본

널널한 개발자

[IT 마스터 클래스] C++답게 코딩하자

컨100

실무에서 요구하는 C++ 프로그래밍 방법! 이제 C 언어 스타일을 벗어나 C++답게 코딩하자. C++ 언어의 기본 문법을 차근차근 익히면서 기초적인 프로그래밍 실력을 쌓고, 실무에서도 바로 활용 가능한 수준까지 성장할 수 있도록 구성했습니다. 아두이노를 이용한 실무형 프로젝트를 직접 만들어보거나, 언리얼 엔진을 활용한 게임 개발에 필요한 프로그래밍 실력을 갖출 수 있습니다. 본 강의를 통해 자연스럽게 프로그래밍 자신감을 높이고 실전에서도 C++을 편하게 활용할 수 있게 될 것입니다.

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C++

[IT 마스터 클래스] C++답게 코딩하자

컨100

시큐어 코딩 in C

김정인

C 과정의 시큐어 코딩은 안전하고 안정적인 소프트웨어 애플리케이션의 개발을 보장하기 위해 버퍼 오버플로, 메모리 관리 및 취약성 예방과 같은 개념을 다룹니다.

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secure-coding, C, buffer-overflow

시큐어 코딩 in C

김정인

윤파고의 정보처리기사 DB/프로그래밍 All-In-One

윤파고(yoonpago)

정보처리기사는 DB와 프로그래밍만 잡아둬도 반 이상은 준비되었다고 보셔야합니다. 안정적인 필기 시험 합격과, 실기 시험에서는 45~55점까지 출제되는 DB와 프로그래밍 파트, 저와 함께 차근차근 잡아보실까요?

Beginner

정보처리기사, DBMS/RDBMS, C

윤파고의 정보처리기사 DB/프로그래밍 All-In-One

윤파고(yoonpago)

CUDA Programming (4) - C/C++/GPU Parallel Computing - Matrix Multiplication

Reviews from Early Learners

What you will learn!

They say massive parallel computing is important 🧐

Lecture Features ✨

#1. rich Examples and explanations

#2. Practice is essential!

#3. The important part Focus!

I recommend this to these people 🙋‍♀️

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CUDA Programming Conquest Roadmap 🛩️

Q&A 💬

Information about fonts used in lecture materials ✔️

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