Noções básicas de programação CUDA para aceleração de GPU

Aproveitando o enorme poder paralelo das GPUs com a CUDA, é possível acelerar aplicativos modernos em ciência de dados, aprendizado profundo e computação científica, além de aumentar a produtividade e a eficiência de processamento. Este curso baseado em texto orienta você desde o iniciante absoluto até a escrita de seus primeiros programas paralelos, ajudando você a fazer a transição do pensamento sequencial para uma mentalidade de programação paralela. Ao concluir este curso, você entenderá como aproveitar o hardware da GPU para executar milhares de threads simultaneamente e otimizar as velocidades de execução. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central das GPUs e como elas diferem das CPUs tradicionais. - Configure seu ambiente de desenvolvimento e escreva kernels CUDA C / C ++ básicos. - Gerencie a memória da GPU de forma eficiente usando modelos de memória globais, compartilhados e unificados. - Implementar padrões paralelos essenciais como adição de vetores e multiplicação de matrizes. - Depurar e perfilar seu código paralelo para identificar gargalos de desempenho. A jornada começa com os conceitos fundamentais de computação paralela e sintaxe CUDA antes de passar para estratégias práticas de gerenciamento de memória e técnicas de otimização.Você lerá explicações claras e analisará implementações de código passo a passo para desenvolver suas habilidades práticas. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, estudantes e entusiastas de tecnologia que têm uma compreensão básica de C / C ++, mas são completamente novos na programação de GPU.Não é necessária nenhuma aceleração de hardware prévia ou experiência de computação paralela. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder da computação acelerada por GPU.