NVIDIA GPU Programming - Extended

• 丙 Programming
• Linux GCC协议

这个讲师主导的现场培训课程包括如何为并行计算编程GPU ，如何使用各种平台，如何使用CUDA平台及其功能，以及如何使用CUDA执行各种优化技术。一些应用程序包括深度学习，分析，图像处理和工程应用程序。

介绍

了解异构计算方法的基础知识

为什么选择并行计算？了解并行计算的需求

多核处理器 - 架构和设计

线程简介、线程基础和并行基本概念 Programming

了解 GPU 软件优化过程的基础知识

OpenMP - 基于指令的并行标准 Programming

动手实践/演示多核机器上的各种程序

GPU 计算简介

GPUs 用于并行计算

图形处理器 Programming 型号

动手实践/演示各种程序 GPU

GPU 的 SDK、工具包和环境安装

使用各种库

演示 GPU 和工具以及示例程序和 OpenACC

了解 CUDA Programming 模型

学习 CUDA 架构

探索和设置 CUDA 开发环境

使用 CUDA 运行时 API

了解 CUDA 内存模型

探索其他 CUDA API 功能

Access在 CUDA 中高效处理全局内存：全局内存优化

使用 CUDA 流优化 CUDA 中的数据传输

在 CUDA 中使用共享内存

了解和使用 CUDA 中的原子操作和指令

案例研究：使用 CUDA 进行基本数字图像处理

使用多 GPU Programming

NVIDIA / CUDA上的高级硬件分析和采样

使用 CUDA 动态并行 API 进行动态内核启动

总结和结论