This course will aid in students in learning in concepts that scale the use of GPUs and the CPUs that manage their use beyond the most common consumer-grade GPU installations. They will learn how to manage asynchronous workflows, sending and receiving events to encapsulate data transfers and control signals. Also, students will walk through application of GPUs to sorting of data and processing images, implementing their own software using these techniques and libraries.
제공자:
GPU Programming 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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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 3번째 강좌:
중급 단계
Some experience in C/C++ programming
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Students will learn to develop software that can be run in computational environments that include multiple CPUs and GPUs.
Students will develop software that uses CUDA to create interactive GPU computational processing kernels for handling asynchronous data.
Students will use CUDA, hardware memory capabilities, and algorithms/libraries to solve programming challenges including image processing.
귀하가 습득할 기술
- Cuda
- Algorithms
- C/C++
- GPU
- Nvidia
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중급 단계
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완료하는 데 약 29시간 필요
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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 4시간 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 4시간 필요
3개 동영상 (총 11분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 10시간 필요
Multiple CPU/GPU Systems
In professional settings, use of one CPU managing one GPU, is not a viable configuration to solve complex challenges. Students will apply CUDA capabilities for allowing multiple CPUs to communicate and manage software kernels on multiple GPUs. This will allow for scaling the size of input data and computational complexity. Students will learn the advantages and limitations of this form of synchronous processing.
완료하는 데 10시간 필요
7개 동영상 (총 32분)
완료하는 데 4시간 필요
CUDA Events and Streams
Students will learn to utilize CUDA events and streams in their programs, to allow for asynchronous data and control flows. This will allow more interactive and long-lasting software, including analytic user interfaces, near live-streaming video or financial feeds, and dynamic business processing systems.
완료하는 데 4시간 필요
5개 동영상 (총 28분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Sorting Using GPUs
The purpose of this module is for students to understand the basis in hardware and software that CUDA uses. This is required to appropriately develop software to optimally take advantage of GPU resources.
완료하는 데 5시간 필요
11개 동영상 (총 57분), 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
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 전문 분야를 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
Can I program on my own desktop/laptop
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