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코스 개요
개요
이기종 컴퓨팅 방식의 기본 개념 이해하기
왜 병렬 컴퓨팅인가? 병렬 컴퓨팅이 필요한 이유
멀티코어 프로세서 – 아키텍처와 설계 원리
스레드의 개념 및 병렬 프로그래밍 기초 지식
GPU 소프트웨어 최적화 과정에 대한 이해
OpenMP – 지시어 기반 병렬 프로그래밍 표준
멀티코어 시스템에서 다양한 프로그램 실습 및 시연
GPU 컴퓨팅 개론
병렬 컴퓨팅을 위한 GPU 활용법
GPU 프로그래밍 모델 소개
GPU 환경에서 다양한 프로그램 실습 및 시연
GPU 개발용 SDK, 툴킷 및 설치 절차 안내
다양한 라이브러리 활용법
예제 프로그램과 OpenACC를 이용한 GPU 및 관련 도구 시연
CUDA 프로그래밍 모델에 대한 이해
CUDA 아키텍처의 개요
CUDA 개발 환경 설정 방법 탐구
CUDA 런타임 API 활용법
CUDA 메모리 구조 이해하기
추가적인 CUDA API 기능 탐색
CUDA에서 글로벌 메모리를 효율적으로 사용하는 방법: 글로벌 메모리 최적화 기법
CUDA 스트림을 활용한 데이터 전송 최적화 방안
CUDA 내에서 공유 메모리의 활용법
CUDA에서 원자 연산 및 지시어 사용법과 그 원리 이해하기
사례 연구: CUDA를 이용한 기본 디지털 이미지 처리
멀티 GPU 프로그래밍 기초
NVIDIA/CUDA 환경에서의 고급 하드웨어 프로파일링 및 샘플링 기술
CUDA 동적 병렬성 API를 활용한 동적 커널 실행 방법
요약 및 결론
요건
- C 언어 프로그래밍
- Linux GCC 사용법
21 시간
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트레이너의 에너지와 유머.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
코스 - NVIDIA GPU Programming - Extended
기계 번역됨
