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課程簡介
引言
異質運算方法的基本原理
何謂平行運算?理解平行運算的需求
多核處理器 - 架構與設計
執行緒介紹、基礎觀念與平行程式設計基本概念
GPU 軟體最佳化流程的基本原理
OpenMP - 指令導向平行程式設計的標準
多核機器上各種程式的實作與示範
GPU 運算簡介
用於平行運算的 GPU
GPU 程式設計模型
GPU 上各種程式的實作與示範
GPU 的 SDK、工具包與環境安裝
使用各種函式庫
結合範例程式與 OpenACC 的 GPU 及工具展示
理解 CUDA 程式設計模型
學習 CUDA 架構
探索並設定 CUDA 開發環境
操作 CUDA Runtime API
理解 CUDA 記憶體模型
探索額外的 CUDA API 功能
在 CUDA 中高效存取全域記憶體:全域記憶體最佳化
使用 CUDA Streams 優化 CUDA 中的資料傳輸
在 CUDA 中使用共用記憶體
理解並使用 CUDA 中的原子操作與指令
案例研究:使用 CUDA 進行基礎數位影像處理
多 GPU 程式設計
NVIDIA / CUDA 上的進階硬體剖析與取樣
使用 CUDA Dynamic Parallelism API 進行動態 Kernel 啟動
總結與結論
最低要求
- C 語言程式設計
- Linux GCC
21 小時
客戶評論 (1)
培訓師的活力和幽默感。
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
課程 - NVIDIA GPU Programming - Extended
機器翻譯