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GPU并行计算与CUDA编程亚博手机登录平台

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-5-16 21:32:49 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    课程介绍) H% p& P( e2 S/ @9 W
    近年来,随着深度学习的高速发展,大数据技术的普及,接下来紧接的会普及发展的想必就是硬件层面的配合,而GPU无疑是最重要的趋势。过去几年,计算领域我们目睹了英伟达(NVIDIA)公司带来的变革。计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)编程语言的引入,第一次使这些非常强大的图形处理器为程序员日常所用,以应对日益复杂的计算工作。从嵌入式设备行业到家庭用户,再到超级计算机,所有的一切都因此而改变。??A1 c6 |- t" T! G$ V6 K: t
    计算机软件界较大的变迁是从串行编程转向了并行编程。其中,CUDA起到了重要的作用。究其本质,图形处理单元(Graphics Processor Unit,GPU)是为高速图形处理而设计的,它具有天然的并行性。CUDA采用了一种简单的数据并行模型,再结合编程模型,从而无需操纵复杂的图形基元。
    $ d' p4 W. \+ N) ~我们也可以轻而易举的发现各种各样的开源计算机库,例如OpenCV,Caffe,TensorFlow等等,都提供了对应于GPU的使用接口,使得GPU的使用越来越主流而高效。/ K/ |6 K! E??G( A??A& o9 I
    本课程主要分为四部分,分别涵盖了硬件搭载知识、CUDA编程基础、CUDA性能优化与设计、实战项目经验。
    & ~2 _, W5 a) Q7 c* k/ _, d) `
    $ j1 E0 N0 Y5 v??b; a' m
    / q! ~7 o4 d; B% v+ n: J
    ( [( ~) b; u* d! a5 q+ _授课对象:
    ' e6 {8 V( z0 y??h1 V- ~对并行计算,GPU编程刚兴趣的同学,熟悉C/C++编程语言。! E8 Z- N& G1 D8 R# Y3 @' N
    需要有带NVIDIA显卡的计算机,如果没有的同学可能需要额外购买AWS的GPU服务器,费用约是0.4美元/小时。6 x# u' `( [" Y2 e7 q, i
    5 Q* [- H) p2 h4 V
    课程环境:
    4 i& k8 \% ~) c/ o2 t8 `: k: L4 Y硬件环境:AWS G2 Instances(NVIDIA GRID K520) / CG1 Instances(NVIDIA Tesla M2050) /自备带NVIDIA GPU的电脑/ s6 ~6 V- v3 q# i1 f; g6 \) G. d# M
    操作系统:Linux 64bit (Ubuntu 14.04)4 g& H$ m8 a: g) A! V
    编程语言:C/C++6 j: u( s$ N) ?
    使用软件:CUDA7.5??
    " O2 T4 a??M! w
    0 T% ?" o; C0 y- y收获预期:
    8 x8 H; x% P! w9 P8 R% K5 _具备GPU和CUDA编程能力,可以完成初步的GPU程序设计和优化设计,对于实际应用中CUDA的使用能有全面的考虑和实操能力。. N4 w??o* |- I( m5 A" {& Z/ u+ I
    7 s3 i6 ]: d9 j# K! C% D+ ?
    3 w7 p; }% ~2 B0 j$ B" q" f) F
    课程目录
    4 K* T& K) z1 m! I
    ; i( |8 ~" ^; k% K' J3 z* f1 h
    一. GPU与CUDA背景基础介绍# S/ s5 D, l9 h8 C" N2 e* }6 e
    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??p! N8 |/ @. w' q: N! f2 x7 G" W+ e
    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7 n2 c9 b/ [1 `+ e! ^
    # r( }7 K1 h! K/ ]; N# L
    二. CUDA编程基础8 V0 m: [, [+ f' d) k
    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% \3 l* B; i) B3 V8 N3 a2 }( X* _
    第4课 CUDA执行模式、线程调度、内核执行和CUDA存储器的使用
    ' Y8 S" i; J( g' n9 ?第5课 CUDA流处理器簇、多GPU编程、纹理操作; T& |- i# I5 L. `' J
    + x& J$ F* @2 E$ M' ]+ n3 V
    三. CUDA性能优化与设计% U$ x8 x0 M3 M4 R4 I* h8 r7 v
    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. \) `. ~7 U5 B* p' J6 y
    第7课 流式负载以及使用GPU做应用程序性能优化常用策略
    9 J9 D6 V- X' h' o. U! Y' n第8课 在集群中使用CUDA
    : @1 y7 U+ ^7 v
    $ o) G: h8 _1 _( {' y; S4 S四. 实战项目经验2 E$ E* c2 v) D! k" ]% \
    第9课 应用CUDA做高维数据处理
    6 U3 `. F' L& z/ `5 x- ?第10课 CUDA+OpenGL做图形渲染
    ??f+ L; X, z3 ~# z5 v2 _第11课 CPGPU实现视频流实时光流跟踪
    * e# Y* `' c! L??i# t- E第12课 深度学习框架中的GPU应用
    $ |, P+ y' Z5 g' C( `
    5 P4 a/ g+ n6 r8 v

    ( g0 Q. R2 Q+ M8 v8 O- C, z
    8 R% Y# B/ p+ A5 z) j* B

    5 \9 h9 w& H0 `6 S* W5 U
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    # r$ x+ S/ A+ n, S5 o
    ' h??V??|" g$ q# U$ s7 L
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