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Course Outline
소개
이기종 컴퓨팅 방법론의 기본 이해
왜 병렬 컴퓨팅인가? 병렬 컴퓨팅의 필요성 이해
멀티코어 프로세서 - 아키텍처 및 설계
스레드 소개, 스레드 기본 및 병렬 기본 개념 Programming
GPU 소프트웨어 최적화 프로세스의 기본 이해
OpenMP - 지시문 기반 병렬 표준 Programming
멀티코어 머신의 다양한 프로그램 실습/시연
GPU 컴퓨팅 소개
병렬 컴퓨팅을 위한 GPU
GPU Programming 모델
GPU에 대한 다양한 프로그램 실습/시연
GPU에 대한 SDK, 툴킷 및 환경 설치
다양한 라이브러리 작업
샘플 프로그램 및 OpenACC를 사용한 GPU 및 도구 시연
CUDA Programming 모델 이해
CUDA 아키텍처 학습
CUDA 개발 환경 탐색 및 설정
CUDA 런타임 API 작업
CUDA 메모리 모델 이해
추가 CUDA API 기능 탐색
Access CUDA에서 전역 메모리를 효율적으로 사용: 전역 메모리 최적화
CUDA 스트림을 사용하여 CUDA에서 데이터 전송 최적화
CUDA에서 공유 메모리 사용
CUDA의 원자적 연산과 명령어 이해 및 사용
사례 연구: CUDA를 사용한 기본 디지털 이미지 처리
다중 GPU 작업 Programming
NVIDIA/CUDA의 고급 하드웨어 프로파일링 및 샘플링
동적 커널 실행을 위해 CUDA 동적 병렬성 API 사용
요약 및 결론
Requirements
- C Programming
- 리눅스 GCC
21 Hours
회원 평가 (1)
트레이너의 에너지와 유머.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Course - NVIDIA GPU Programming - Extended
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