CUDA 프로그래밍 (1) - C/C++/GPU 병렬 컴퓨팅 - CUDA 커널 kernel
드립커피+한모금더
✅ 전체 (1) ~ (6)의 시리즈 중, (1) CUDA 커널(kernel) 실제로 만들기 ✅ NVIDIA GPU + CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. ✅ C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
중급이상
CUDA, GPU, 병렬 처리
✅ 全体(1)~(6)のシリーズのうち、(6) parallel search, parallel sort 実装 ✅ NVIDIA GPU+CUDA プログラミングを基礎から次々と説明します。 ✅C++/C言語で配列/行列/画像処理/統計処理/並べ替えなどを並列コンピューティングで非常に迅速に処理します。
シリーズ全体 - GPUを使用したCUDAの大規模並列コンピューティング
この講義は - パート (6) - parallel search, parallel sort 実装
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プログラムはスピードが命!
大規模な並列処理手法で素早く作成します🚀
GPU/グラフィックカードベースの大規模並列コンピューティングは、AI、ディープラーニング、ビッグデータ処理、画像/映像/音声処理などで非常に活発に使用されています。そして現在、GPU並列コンピューティングで最も広く適用される技術がNVIDIA社のCUDAアーキテクチャです。
並列コンピューティングの中でも大規模な並列コンピューティング、CUDA(クーダ)などの技術が重要だが、いざこの分野を体系的に教えてくれる講義を見つけるのが難しく、学習を始めるのも大変です。このレッスンでCUDAプログラミングをじっくり学びましょう。 CUDAや並列コンピューティングは理論的背景が必要で難易度があります。この講義の豊富な例と背景知識の説明とともに基礎から従うなら十分にできますよ!この講義はシリーズ講義で製作される予定で、十分な講義時間を確保して提供します。
このレッスンでは、C ++ / CプログラマーがCUDAライブラリとC ++ / C関数を組み合わせて、さまざまな分野の問題を大規模並列処理技術に加速する方法について説明します。これにより、すでに開発されているC ++ / Cプログラムを加速したり、新しいアルゴリズム/プログラムを完全に並列コンピューティングで開発して画期的に高速化したりできます。
📢受講前に確認してください!
CUDAと大規模並列コンピューティングには豊富な例と説明が必要です。このシリーズの講義では、合計24時間以上の実際の講義時間を提供します。
コンピュータプログラミング科目なので、豊富な実習を強調し、実際に動作するソースコードを提供し、一つ一つ従いながら試してみることができます。
講義時間にはすでに説明したソースコード部分については重複説明を最大限排除し、変更した部分や、強調すべき部分にのみ集中して学習できます。
就職前に新技術のポートフォリオを追加したい大学生
既存プログラムを画期的に改善したいプログラマ
さまざまなアプリケーションがどのように高速化されたかを知りたい専攻研究者
AI、ディープラーニング、行列計算などの並列処理理論と実際を知りたい方
*以下の後期は、知識共有者が同じテーマで行った外部講演の後期です。
「私は並列アルゴリズムや並列コンピューティングについて何も知らなかったが、
講義を聞いた後は、並列コンピューティングに自信を持つようになりました。」
「従来のC++プログラムでは解決できなかったアルゴリズムが多かったが、
この講義を通じてリアルタイム処理が可能に改善できました!
「講義を聞いた後、面接を見ると並列コンピューティングに経験があると言ったら、面接官たちはとても驚きました。
大学生レベルでは、CUDAや並列コンピューティング講義が見つけやすくないと言いました。」
パート0(1時間無料講義)
パート1(3時間40分)
パート2(4時間15分)
パート3(4時間5分)
パート4 (3時間45分)
パート5 (3時間55分)
パート6(3時間45分) 現在の講義
CUDAプログラミングと
大規模並列コンピューティング征服完了!
Q.有料川の受講評はどうですか?
有料講義が(1)~(6)で順次オープンしており、受講評が散在しており、まだ非公開です。有料講義は現在、以下の受講評価を受けています。
Q.非専攻者も聞ける講義ですか?
Q.講義を聞く前に準備すべきことはありますか?受講に関する注意事項(必要な環境、その他の注意事項など)はありますか?
Q.授業内容をどのレベルまで扱いますか?
Q.受講期限を設定する理由はありますか?
Q.動画に字幕が入っていますか?
学習対象は
誰でしょう?
配列/行列/画像処理/統計処理/並べ替えなどをC ++ Cベースの並列計算/並列処理に加速したい方
直接開発したプログラムを並列コンピューティング/CUDA/クーダで加速させたい方
NVIDIA CUDAプログラミング/CUDAコンピューティングを基礎から勉強したい方
GPU並列処理/並列計算の理論と実際を均等に勉強したい方
前提知識、
必要でしょうか?
C++またはCプログラミングの経験
コンピュータ構造、レジスタ、キャッシュ、タイムシェアリングなどの知識があれば、より良い
全体
39件 ∙ (3時間 42分)
講義資料(こうぎしりょう):
全体
5件
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