CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine Parallelrechnerarchitektur und eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) von NVIDIA, die es Entwicklern ermöglicht, einen mit CUDA kompatiblen Grafikprozessor (GPU) für allgemeine Zwecke zu verwenden, eine Methode, die GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) genannt wird. Der Erlernen von CUDA öffnet eine Welt der Möglichkeiten in Bereichen wie wissenschaftlicher Rechnen, Datenanalyse und Maschinenlernen, wo Leistung und Geschwindigkeit entscheidend sind.

Wir haben gerade ein 12-stündiges CUDA-Kurs auf dem YouTube-Kanal von freeCodeCamp.org veröffentlicht. Dieser umfassende Kurs, angefertigt von Elliot Arledge, ist dafür konzipiert, Ihnen die Fähigkeiten zu verleihen, die benötigt werden, um die Leistung GPUs für hochleistungsfähige Rechnungen zu nutzen. Egal ob Sie Anfänger sind oder ein erfahrener Programmierer, der seine Fähigkeiten ausbauen möchte, bietet dieser Kurs wertvolle Einblicke in die Welt der CUDA-Programmierung.

Kursübersicht

Der CUDA-Programmierkurs ist strukturiert, um Ihnen bei der Lernung alles zu helfen, was Sie über GPU-Rechnen wissen müssen. Hier ist ein detailliertes Verzeichnis, was Sie erwarten können:

Einführung

Der Kurs beginnt mit einer Einführung, die den Rahmen für das, was Sie lernen werden, setzt. Es wird eine Übersicht über die Bedeutung von GPUs in modernen Rechnern und wie CUDA ein Game-Changer in verschiedenen Anwendungen sein kann gegeben.

Kapitel 1: Deep Learning Ökosystem

Lernen Sie über das Deep Learning Ökosystem und verstehen Sie, wie GPUs eine entscheidende Rolle spielen, um Deep Learning-Modelle zu beschleunigen. Dieses Kapitel bietet eine grundlegende understanding der Tools und Frameworks, die die GPU-Leistung nutzen.

Kapitel 2: CUDA-Setup

Lernen Sie, wie Sie Ihre Umgebung für CUDA-Programmierung einrichten können. Dieses Kapitel behandelt die Installation und Konfiguration der notwendigen Software, um sicherzustellen, dass Sie mit der Programmierung beginnen können.

Kapitel 3: C/C++-Überblick

Erholen Sie Ihre Kenntnisse von der C/C++-Programmierung, die für das Schreiben von CUDA-Code unerlässlich sind. Dieses Kapitel beschäftigt sich mit wichtigen Konzepten und Syntax, um Sie auf die GPU-Programmierung vorzubereiten.

Kapitel 4: Einführung in GPUs

Erhalten Sie einen tieferen Einblick in die GPU-Architektur und wie sie sich von traditionellen CPUs unterscheidet. Dieses Kapitel erklärt die Parallelverarbeitungskapazitäten von GPUs und ihre Vorteile in der High-Performance-Computing-Branche.

Kapitel 5: Schreiben Ihrer ersten Kernel

Beginnen Sie mit dem Schreiben Ihrer ersten CUDA-Kernel. Dieses Kapitel führt Sie in die grundlegenden Aspekte der CUDA-Programmierung ein, einschließlich der Syntax und der Struktur, die Ihnen ermöglichen, einfache Parallelaufgaben auf der GPU auszuführen.

Kapitel 6: CUDA-API

Erkunden Sie die CUDA-API im Detail. Lernen Sie, wie Sie Speicher verwalten, Kernel starten und Fehler effektiv behandeln können. Dieses Kapitel stellt Ihnen die Werkzeuge bereit, die Sie brauchen, um effiziente und robuste CUDA- Programme zu schreiben.

Kapitel 7: Schnellere Matrixmultiplikation

Entdecken Sie, wie Sie Matrixmultiplikation mit CUDA optimieren können. Dieses Kapitel demonstriert Techniken zur Leistungsoptimierung, was ein kritisches Fertigkeit ist für Anwendungen in der wissenschaftlichen Rechnung und maschinellen Lernen.

Kapitel 8: Triton

Einführung in Triton, eine Sprache und Compiler für das Schreiben von benutzerdefinierten Tiefenlernprimitiven. Erfahren Sie, wie Triton das Verfassen von hochleistungsfähigen GPU-Code vereinfachen kann.

Kapitel 9: PyTorch-Erweiterungen

Erfahren Sie, wie Sie PyTorch mit benutzerdefinierten CUDA-Operationen erweitern können. Dieses Kapitel zeigt Ihnen, wie Sie CUDA-Code mit PyTorch integrieren können, was Ihnen die Möglichkeit eröffnet, benutzerdefinierte Schichten und Operationen für Tiefenlernmodelle zu erstellen.

Kapitel 10: MNIST-Mehrschichtperzeptron

Anwenden Sie Ihre Kenntnisse, indem Sie ein Mehrschichtperzeptron zum Klassifizieren des MNIST-Datensatzes aufbauen. Dieses praktische Projekt konsolidiert Ihre Lernfortschritte und zeigt die praktische Anwendung von CUDA in der Tiefenlern.

Kapitel 11: Nächste Schritte?

Untersuchen Sie potenzielle nächste Schritte in Ihrem CUDA-Programmierungsweg. Dieses Kapitel bietet Ihnen Ratschläge zu weiteren Ressourcen und Projekten, um Ihre Lern- und Entwicklungsprozesse fortzusetzen.

Outro

Der Kurs endet mit einem Outro, das zusammenfasst, was Sie gelernt haben, und Ihnen mutmaßt, Ihre neuen Fähigkeiten in echten Projekten anzuwenden.

Fazit

Egal, ob Sie Ihre Karrierechancen verbessern möchten oder einfach die faszinierende Welt der GPU-Computing erforschen wollen, ist dieser Kurs ein hervorragender Startpunkt.

Schauen Sie dem komplette Kurs auf dem YouTube-Kanal von freeCodeCamp.org an (12-Stunden-Aufzeichnung).