コンピュータサイエンス(2):データ保存 - バイナリ、文字、オーディオ、画像、ビデオフォーマット
onemoresipofcoffee
✅全体(1)〜(7)のシリーズのうち、(2)データ保存、2進数、文字、オーディオ、画像、ビデオフォーマット提供
入門
computer-science
✅ 全 (1) ~ (6) のシリーズのうち、(3) CUDA メモリ階層構造の最適化 ✅ NVIDIA GPU + CUDA プログラミングを基礎から一歩ずつ解説します。 ✅ C++/C 言語で配列/行列/画像処理/統計処理/ソートなどを並列コンピューティングで非常に高速に処理します。
受講生 210名
難易度 中級以上
受講期間 36か月
学習した受講者のレビュー
5.0
hooha1207
cudaを活用して並列に計算しても、計算速度が予想より遅いときにこれを解決する方法について詳しく教えてください。 cudaを深く扱う方法を心配できてよかったです ...だから受講期限制限... ㅠ
5.0
하지
説明が細かくていいですね!
5.0
몽크in도시
何よりも数式の説明がきれいでわかりやすいです。行列式のようなものも計算過程を見せて、それを並列処理にそのまま変えてプログラムに戻る結果まで出て本当に良いです。
シリーズ全体 - GPUを利用したCUDAの大規模並列コンピューティング
この講義は - パート (3) - CUDAメモリ階層構造の最適化
アップデート - 2023年8月、"リマスタリング"🍀(一部音源/映像)
ロードマップ「CUDAプログラミング」で ✅セット割引クーポン✳️ 提供
プログラムは速度が命!
大規模並列処理技術で高速化しましょう 🚀
GPU/グラフィックボ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において最も広範囲に適用されている技術が、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並列コンピューティングやCUDA(クーダ)などの技術が重要だと言われていますが、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、学習を始めることすら容易ではありません。この講義を通じて、CUDAプログラミングを一歩ずつ学んでみてください。CUDAや並列コンピューティングは理論的な背景が必要で難易度も高いですが、この講義の豊富な例題と背景知識の解説とともに基礎から進めていけば、十分に習得可能です!この講義はシリーズとして制作される予定で、十分な講義時間を確保して提供します。
本講義では、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手法で加速させる方法について説明します。この方法を通じて、すでに開発されたC++/Cプログラムを加速させたり、新しいアルゴリズムやプログラムを完全に並列コンピューティングで開発することで、画期的に高速化させることができます。
📢 受講前にご確認ください!
CUDAと大規模並列コンピューティングは、豊富な例題と説明が必要です。このシリーズ講義では、計24時間以上の実際の講義時間を提供します。
コンピュータープログラミングの科目であるため、豊富な実習を強調し、実際に動作するsource codeを提供することで、一つずつ順を追って進められるようになっています。
講義時間には、すでに説明したsource codeの部分については重複した説明を最大限排除し、変更された部分や強調すべき部分だけに集中して学習することができます。
就職前に新技術に関するポートフォリオを追加したい大学生
既存のプログラムを画期的に改善したいプログラマー
様々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の理論と実際を知りたい方
*以下のレビューは、知識共有者が同じテーマで行った外部講演に対するレビューです。
"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りませんでしたが、
講義を受けた後は並列コンピューティングに自信を持てるようになりました。"
"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のですが、
この講義を通じてリアルタイム処理が可能になるよう改善することができました!"
"講義を受けた後、面接で並列コンピューティングの経験があると言ったら、面接官の方々がとても驚いていました。
大学生レベルではCUDAや並列コンピューティングの講義を見つけるのは容易ではないとのことでした。"
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)現在の講義
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)
CUDAプログラミングと
大規模並列コンピューティングを完全攻略!
Q. 有料講義の受講評はどうですか?
有料講義が(1)〜(6)まで順次公開されているため、受講レビューが分散しており、現在はまだ非公開です。有料講義には現在、以下のようなレビューが寄せられています。
Q. 非専門家でも受講できる講座ですか?
Q. 講義を受ける前に準備すべきことはありますか?受講に関する参考事項(必要な環境、その他の注意事項など)はありますか?
Q. 授業内容はどのレベルまで扱いますか?
Q. 受講期限を設定している理由はありますか?
Q. 動画に字幕は入っていますか?
学習対象は
誰でしょう?
配列・行列・画像処理・統計処理・ソートなどをC++ベースの並列コンピューティング・並列処理で加速させたい方
自作の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学ぼうとしている方
GPU並列処理・並列コンピューティングの理論と実践をバランスよく学びたい方
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
コンピュータ構成、レジスタ、キャッシュ、タイムシェアリングなどに関する知識があれば、より好ましいです。
全体
43件 ∙ (4時間 4分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
12件
4.9
12件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
ありがとうございます。漠然としたAIの勉強の中で、デバイスの深化内容を加えることができます。
こんにちは。良い評価をいただきありがとうございます。並列処理は事実、AI、特にディープラーニング分野のコアベースの技術ですが、徐々にこの分野への関心が高まるようです。楽しい一日になってください。 🍀
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 6
∙
平均評価 5.0
5
説明が細かくていいですね!
こんにちは。🌞このCUDA講義では、詳細まですべてを収めようとしました。良い評価をいただきありがとうございます。 🍀
受講レビュー 25
∙
平均評価 5.0
5
何よりも数式の説明がきれいでわかりやすいです。行列式のようなものも計算過程を見せて、それを並列処理にそのまま変えてプログラムに戻る結果まで出て本当に良いです。
こんにちは。🌞CUDA講義は海外でも国内でも基礎からじっくり講義する場合があまりありません。このレッスンでは、詳細まですべてを収めようとしました。良い評価をいただきありがとうございます。 🍀
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
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