This course will complete the GPU specialization, focusing on the leading libraries distributed as part of the CUDA Toolkit. Students will learn how to use CuFFT, and linear algebra libraries to perform complex mathematical computations. The Thrust library’s capabilities in representing common data structures and associated algorithms will be introduced. Using cuDNN and cuTensor they will be able to develop machine learning applications that help with object detection, human language translation and image classification.
제공자:
GPU Programming 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계
Data Science, Algorithms, and/or programming background
완료하는 데 약 25시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
You will learn to develop software that performs high-level mathematics operations using libraries such as cuFFT and cuBLAS.
You will learn to use the Thrust library to perform a number of data manipulation and data structures that abstract away memory management.
You will learn to develop machine learning software for a variety of purposes using neural networks modeled using the cuTensor and cuDNN libraries.
귀하가 습득할 기술
- Data Science
- Artificial Neural Network
- Machine Learning
- C++
- Linear Algebra
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존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
Course Overview
The purpose of this module is for students to understand how the course will be run, topics, how they will be assessed, and expectations.
완료하는 데 5시간 필요
4개 동영상 (총 19분)
완료하는 데 4시간 필요
cuFFT
cuFFT provides the ability to perform fast Fourier transforms (FFTs) on large datasets. Students will learn of common use cases such as fast multiplication of large polynomials, signal processing, and matrix operations. They will use this library to develop software that process audio or video signals.
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 33분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 4시간 필요
CUDA Linear Algebra
The CUDA Toolkit includes a number of linear algebra libraries, such as cuBLAS, NVBLAS, cuSPARSE, and cuSOLVER. Students will learn the different capabilities and limitations of many of them and apply that knowledge to compute matrix dot products, determinant, and finding solutions to complex linear systems.
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 26분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 3시간 필요
The CUDA Thrust Library
Most developers utilize data structures beyond the primitives and pointers that make up the core of CUDA programmers, which makes pure CUDA development difficult. Students will learn about the Thrust library that adds the vector data structure and associated algorithms that allow for simplification of their code. Students will create software that transform, reduction, and sort large datasets.
완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 32분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
GPU Programming 특화 과정 정보
This specialization is intended for data scientists and software developers to create software that uses commonly available hardware. Students will be introduced to CUDA and libraries that allow for performing numerous computations in parallel and rapidly. Applications for these skills are machine learning, image/audio signal processing, and data processing.
자주 묻는 질문
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