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課程簡介
引言
理解異構運算方法的基礎
為何需要平行運算？理解平行運算的需求
多核處理器 - 架構與設計
緒論：線程基礎與平行程式設計的基本概念
理解 GPU 軟體優化過程的基礎
OpenMP - 指令驅動式平行程式設計標準
實作/演示多核機器上的多種程式
GPU 運算引言
用於平行運算的 GPU
GPU 程式設計模型
實作/演示 GPU 上的多種程式
SDK、工具箱及 GPU 環境安裝
操作各種函式庫
示範 GPU、工具及範例程式與 OpenACC
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
高效存取全局記憶體：全局記憶體優化
使用 CUDA 串流優化 CUDA 中的資料傳輸
在 CUDA 中使用共享記憶體
理解並使用 CUDA 中的原子操作與指令
案例研究：基於 CUDA 的基本數位影像處理
操作多 GPU 程式設計
NVIDIA/CUDA 的高階硬體分析與採樣
使用 CUDA 動態平行性 API 進行動態內核啟動
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
