深入理解 GPU 计算: CUDA 编程指南

中阶

对 CUDA 编程有深入理解, 全面掌握 CUDA 编程知识.

课程销量榜    第1 更新: 2021/03/25

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97 学习人数 12小时17分钟 99课时
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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 专题套餐

学完本课程,您将掌握:

  • CUDA 编程基本概念
  • 网格, 线程块, 线程多层次结构
  • 网格, 线程块与线程到实际问题如何映射
  • 硬件处理器多层次结构
  • GPU 多层次内存: 寄存器, 高速缓存, 共享内存, 全局内存
  • 全局内存如何管理
  • 共享内存如何使用
  • 规约算法
  • 合作组 (Cooperative Groups)

适合人群:

高性能计算, 软件工程师和人工智能从业人员. 需要 C/C++ 知识.

学习计划:

1) 每周建议学习两个小时, 然后多写代码练习. 2) 本课程大概可以 6 周完成.

课程目标:

对 CUDA 编程有深入理解, 全面掌握 CUDA 编程知识.

课程简介:

本课程介绍NVIDIA GPU 计算的基本知识, 例如 NVIDIA GPU 计算核心架构, 内存架构, 内存模型和执行模型. 在接下来的课程, 将讲述CUDA编程的技术细节, 特别在最后本课程将详细介绍规约操作. 规约是很重要的操作, 并且实现难度大. 通过本课程, 希望学生可以掌握CUDA编程的基本知识,

-- GPU 计算基本概念
-- CUDA 编程基本概念
-- 网格, 线程块, 线程多层次结构
-- 网格, 线程块与线程到实际问题如何映射
-- 硬件处理器多层次结构
-- GPU 多层次内存: 寄存器, 高速缓存, 共享内存, 全局内存
-- 线程块与线程块如何调度
-- warp 如何划分与调度
-- 全局内存如何管理
-- 共享内存如何使用
-- 如何实现 CUDA 多层次同步: 核函数, 线程块, warp
-- 什么是规约算法
-- 如何设计高效规约算法
-- 如何在warp内构造更小的线程组
-- 如何在warp内实现通信
-- 合作组 (Cooperative Groups)
-- 如何优化CUDA 程序

展开更多

课程大纲-深入理解 GPU 计算: CUDA 编程指南

资料下载
  • 第1章 CUDA 编程基本概念

    2小时6分钟12节

  • 1-12

    内建变量

    [07:19] 开始学习
  • 第2章 CUDA 程序基本要素

    2小时4分钟17节

  • 2-3

    程序解析: 向量加法

    「仅限付费用户」点击下载“cuda.zip”

    [15:08] 开始学习
  • 2-7

    网格

    [05:25] 开始学习
  • 2-8

    线程块

    [09:46] 开始学习
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