从环境搭建到实战案例,这类课程循序渐进,将帮助学员更好地理解并利用GPU进行并行化计算。 课程的第一课通常围绕硬件和软件环境的搭建展开,包括在Windows和Linux系统上安装CUDA,学习如何在GPU与CPU之间传输数据。后续课程会深入CUDA的核心概念,如线程、线程块和网格等,并引导学员掌握CUDA的同步机制及官方库的使用。实战课...
6月 7 日(本周四),PaperWeekly 邀请 NVIDIA DLI 为广大组织机构的开发者,开设 GPU 编程入门课程。 课程介绍 使用CUDA C/C++进行并行计算加速 CUDA 计算平台,能够让很多 CPU 程序并行化运行在 GPU 上,从而实现非常惊人的加速效果。您将通过以下方式体验到如何加速 C/C++ 应用程序: 学习如何并行化 CPU 的程序,...
CUDA是世界级大厂英伟达(NVIDIA)开发的一个通用并行计算架构,此架构使GPU能够解决复杂的计算问题 GPU的硬件开发开发技术环节中很容易忽视的一个技术方向,但却真实是非常重点的一个技术 而在未来的人工智能与机器学习领域,GPU及CUDA的并行编程技术应用会更广、与底层算法的结合也会更深 课程目录 一. GPU与CUDA背景基础...
第6课 CPU/GPU协同编程,串行/并行程序中提高并行度的常用策略 第7课 流式负载以及使用GPU做应用程序忄生能优化常用策略 第8课 在集群中使用CUDA 四. 实战项目经验 第9课 应用CUDA做高维数据处理 第10课 CUDA+OpenGL做图形渲染 第11课 CPGPU实现视频流实时光流跟踪 第12课 深度学习框架中的GPU应用 (0);目录...
课程目录 一. GPU与CUDA背景基础介绍 第1课 CUDA硬件环境,体系结构,软件环境介绍,包括平台、架构、开发工具和热点技术 第2课 并行编程介绍,CUDA核心概念,包括网格、线程块,不同类型内存的工作机制 二. CUDA编程基础 第3课 CUDA设备内存、常量内存、共享内存和纹理内存,CUDA流和事件 ...