게임 개발자를 위한 3D 그래픽스, 쉐이더, OpenGL (1) - 3D 그래픽스, OpenGL, 콜백 함수, 컬러 이론
드립커피+한모금더
✅ 3D 그래픽스 프로그래밍: 기초부터 고급 응용까지 ✅ GLSL Shading Language: 이론에서 실습까지 ✅ 9개의 시리즈 강의: (1) ~ (9)로 구성
초급
glsl, vertex-shader, fragment-shader
✅ Trong toàn bộ loạt bài (1) đến (6), (3) Tối ưu hóa phân cấp bộ nhớ CUDA ✅ Giải thích từng bước lập trình NVIDIA GPU + CUDA từ những điều cơ bản. ✅ Xử lý mảng/ma trận/hình ảnh/xử lý thống kê/sắp xếp,… được xử lý rất nhanh thông qua tính toán song song bằng ngôn ngữ C++/C.
Chuỗi hoàn chỉnh - Tính toán song song lớn với CUDA trên GPU
Bài giảng này là - Phần (3) - Tối ưu hóa thứ bậc bộ nhớ CUDA
Cập nhật - Tháng 8 năm 2023, "Remastering"👍 (một số nguồn âm thanh/video)
✅Bộ phiếu giảm giá✳️ được cung cấp theo lộ trình "Lập trình CUDA"
Tốc độ là tất cả trong một chương trình!
Làm cho nó nhanh hơn với các kỹ thuật xử lý song song lớn 🚀
Điện toán song song quy mô lớn dựa trên GPU và card đồ họa đang được ứng dụng rộng rãi trong AI, học sâu, xử lý dữ liệu lớn và xử lý hình ảnh/video/âm thanh. Hiện nay, công nghệ được ứng dụng rộng rãi nhất trong điện toán song song GPU là kiến trúc CUDA của NVIDIA.
Trong số các công nghệ điện toán song song, điện toán song song quy mô lớn và CUDA được coi là then chốt. Tuy nhiên, rất khó để tìm được một khóa học giảng dạy lĩnh vực này một cách hệ thống, khiến việc bắt đầu học trở nên khó khăn. Hãy học lập trình CUDA từng bước thông qua khóa học này. CUDA và điện toán song song đòi hỏi nền tảng lý thuyết vững chắc và có thể rất khó khăn. Các ví dụ và giải thích nền tảng phong phú, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về các nguyên tắc cơ bản, sẽ cung cấp cho bạn những công cụ cần thiết! Khóa học này sẽ được biên soạn theo dạng series, đảm bảo thời lượng bài giảng đầy đủ.
Bài giảng này sẽ giải thích cách các lập trình viên C++/C có thể sử dụng thư viện CUDA và các hàm C++/C để tăng tốc một loạt các vấn đề bằng các kỹ thuật xử lý song song hàng loạt . Phương pháp này có thể được sử dụng để tăng tốc các chương trình C++/C hiện có hoặc tăng tốc đáng kể các thuật toán và chương trình mới bằng cách phát triển chúng hoàn toàn bằng điện toán song song.
📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!
CUDA và tính toán song song quy mô lớn đòi hỏi nhiều ví dụ và giải thích chi tiết. Chuỗi bài giảng này cung cấp hơn 24 giờ học thực hành.
Vì đây là môn học lập trình máy tính nên môn học này tập trung vào đào tạo thực hành phong phú và cung cấp mã nguồn thực tế để bạn có thể làm theo từng bước.
Trong thời gian giảng bài, chúng tôi sẽ cố gắng tránh giải thích trùng lặp về các phần mã nguồn đã được giải thích, để bạn có thể chỉ tập trung vào các phần đã thay đổi hoặc các phần cần nhấn mạnh.
Sinh viên đại học muốn bổ sung công nghệ mới vào hồ sơ của mình trước khi đi làm.
Các lập trình viên muốn cải thiện đáng kể các chương trình hiện có
Các nhà nghiên cứu muốn biết cách các ứng dụng khác nhau được tăng tốc
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về lý thuyết và thực hành xử lý song song như AI, học sâu và tính toán ma trận.
*Bài đánh giá bên dưới là bài đánh giá về bài giảng bên ngoài của một người chia sẻ kiến thức về cùng chủ đề.
"Tôi không biết gì về thuật toán song song hoặc điện toán song song,
Sau khi học xong khóa học, tôi cảm thấy tự tin hơn về điện toán song song."
"Có nhiều thuật toán không thể giải được bằng các chương trình C++ hiện có.
Nhờ bài giảng này, tôi đã có thể cải thiện khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực của mình!"
“Sau khi tham dự buổi thuyết trình, khi tôi được phỏng vấn và nói rằng tôi có kinh nghiệm về điện toán song song, những người phỏng vấn đã rất ngạc nhiên.
"Tôi nghe nói rằng không dễ để tìm được các khóa học về CUDA hoặc điện toán song song ở trình độ đại học."
Phần 0 (bài giảng miễn phí 1 giờ)
Phần 1 (3 giờ 40 phút)
Phần 2 (4 giờ 15 phút)
Phần 3 (4 giờ 5 phút) Bài giảng hiện tại
Phần 4 (3 giờ 45 phút)
Phần 5 (3 giờ 55 phút)
Phần 6 (3 giờ 45 phút)
lập trình CUDA và
Chinh phục khả năng tính toán song song khổng lồ!
H. Đánh giá về các bài giảng trả phí như thế nào?
Các khóa học trả phí được phát hành tuần tự từ (1) đến (6), do đó các bài đánh giá khóa học còn rải rác và chưa được công khai. Các khóa học trả phí hiện có các bài đánh giá sau:
H. Đây có phải là khóa học mà sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia không?
H. Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi tham dự buổi thuyết trình không? Có lưu ý nào liên quan đến khóa học không (môi trường cần thiết, những lưu ý khác, v.v.)?
H. Nội dung bài học được trình bày ở mức độ nào?
H. Có lý do gì để đặt ra thời hạn nộp khóa học không?
H. Video có phụ đề không?
Khóa học này dành cho ai?
Bất kỳ ai muốn tăng tốc xử lý mảng/ma trận/hình ảnh/xử lý/sắp xếp thống kê, v.v. bằng tính toán song song/xử lý song song dựa trên C++C
Những người muốn tăng tốc các chương trình do họ phát triển bằng tính toán song song/CUDA/CUDA
Những người muốn học lập trình NVIDIA CUDA/điện toán CUDA từ cơ bản
Bất kỳ ai muốn nghiên cứu cả lý thuyết và thực hành về xử lý song song/điện toán song song GPU
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm lập trình C++ hoặc C
Sẽ tốt hơn nếu bạn có kiến thức về kiến trúc máy tính, thanh ghi, bộ nhớ đệm, chia sẻ thời gian, v.v.
9,048
Học viên
216
Đánh giá
63
Trả lời
4.9
Xếp hạng
30
Các khóa học
One more cup of drip coffee for the road
Tất cả
43 bài giảng ∙ (4giờ 4phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
7 đánh giá
4.9
7 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
Đánh giá 8
∙
Đánh giá trung bình 5.0
1.044.711 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!