CUDAプログラミング (6) - C/C++/GPU並列コンピューティング - サーチ & ソート
onemoresipofcoffee
✅ 全(1)〜(6)のシリーズのうち、(6) parallel search, parallel sortの実装 ✅ NVIDIA GPU + CUDAプログラミングを基礎から丁寧に解説します。 ✅ 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によって超高速で処理します。
中級以上
CUDA, GPU, C++
✅ 全(1)~(6)のシリーズのうち、(5) アトミック演算(atomic op)による最適化 ✅ 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によって超高速で処理します。
学習した受講者のレビュー
5.0
박 신석
1つの例では、さまざまなテクニックを適用しながら、パフォーマンスを最大限に引き上げるプロセスを詳しく説明してくれて、とても役に立ちました。 また、メモリ構造やロジックを視覚化して説明してくれたので、理解もはるかに簡単です。 ありがとうございます!
5.0
몽크in도시
CUDAプログラミングにアトミック演算を加えなければ様々な応用が可能ですね。詳細な説明のおかげで簡単に理解しました。次の講義が期待されます。
5.0
하지
講義は良いです。難しくてもう一度見なければならないようです。
シリーズ全体 - GPUを用いたCUDAの大規模並列コンピューティング
この講義は - パート (5) - アトミック演算(atomic op)による最適化
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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探すのが難しく、学習を始めることさえ困難ですよね。この講義を通じて、CUDAプログラミングを一つ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、豊富な実習を重視し、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、
講義を受けた後に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簡単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)
パート 4 (3時間 45分)
パート 5 (3時間 55分)現在の講義
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義ですか?
Q. 講義を受ける前に準備すべきことはありますか?受講に関する注意事項(必要な環境、その他の留意事項など)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良いです。
全体
40件 ∙ (3時間 53分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
8件
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8件の受講レビュー
受講レビュー 25
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平均評価 5.0
5
CUDAプログラミングにアトミック演算を加えなければ様々な応用が可能ですね。詳細な説明のおかげで簡単に理解しました。次の講義が期待されます。
こんにちは。🌞良い評価をいただきありがとうございます。 🍀いつも幸せな時間になってください。
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
5
1つの例では、さまざまなテクニックを適用しながら、パフォーマンスを最大限に引き上げるプロセスを詳しく説明してくれて、とても役に立ちました。 また、メモリ構造やロジックを視覚化して説明してくれたので、理解もはるかに簡単です。 ありがとうございます!
こんにちは。 良い評価をいただきありがとうございます。 より多様な内容で探してみましょう。 ありがとうございます。
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
5
講義は良いです。難しくてもう一度見なければならないようです。
こんにちは。🌞良い評価をいただきありがとうございます。 🍀いつも幸せな時間になってください。
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 6
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平均評価 5.0
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