La plateforme et le modèle d’interface de programmation applicative (API) CUDA (Compute Unified Device Architecture) ont été créés par NVIDIA. Elle permet aux développeurs d’utiliser une unité de calcul parallèle GPU (Graphics Processing Unit) compatible CUDA pour le traitement général, une approche appelée GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). Apprendre CUDA ouvre des possibilités mondiales dans des domaines tels que le calcul scientifique, l’analyse des données et l’apprentissage automatique, où la performance et la vitesse sont essentielles.

Nous avons récemment publié un cours de 12 heures sur la plateforme YouTube freeCodeCamp.org. Ce cours complet, créé par Elliot Arledge, est conçu pour vous équiper des compétences nécessaires pour utiliser l’autorité des GPU pour des tâches de calcul de haute performance. Que vous soyez un débutant ou un programmeur expérimenté cherchant à élargir son arsenal de compétences, ce cours offre des vues précieuses sur le monde de la programmation CUDA.

Aperçu du cours

Le cours de programmation CUDA est structuré pour vous guider à travers tout ce que vous devez savoir sur le calcul GPU. Voici un détail de ce que vous pouvez attendre :

Introduction

Le cours commence par une introduction qui définit les bases de ce que vous apprendrez. Il offre une vue d’ensemble de l’importance des GPUs dans les ordinateurs modernes et de comment CUDA peut transformer diverses applications.

Chapitre 1 : Écosystème d’apprentissage profond

Apprenez sur l’écosystème d’apprentissage profond et comprenez comment les GPUs jouent un rôle crucial dans l’accélération des modèles d’apprentissage profond. Ce chapitre fournit une compréhension de base des outils et des cadres qui utilisent la puissance des GPUs.

Chapitre 2 : Configuration de l’environnement CUDA

Découvrez comment configurer votre environnement pour la programmation CUDA. Ce chapitre couvre l’installation et la configuration des logiciels nécessaires, vous permettant de commencer à coder.

Chapitre 3 : Révision de C/C++

Révisez vos connaissances en programmation C/C++, qui sont essentielles pour écrire du code CUDA. Ce chapitre revisite les concepts clés et la syntaxe pour vous préparer à la programmation GPU.

Chapitre 4 : Introduction aux GPUs

Avez-vous une meilleure compréhension de l’architecture des GPU et de la différence par rapport aux traditionnels CPU. Ce chapitre explique les capacités de traitement parallèle des GPU et leurs avantages dans le calcul de haute performance.

Chapitre 5 : Écrire vos premiers kernels

Commencez à écrire vos premiers kernels CUDA. Ce chapitre vous présente les bases de la programmation CUDA, y compris la syntaxe et la structure, vous permettant d’exécuter des tâches parallèles simples sur la GPU.

Chapitre 6 : API CUDA

Explorez en détail l’API CUDA. Apprenez comment gérer la mémoire, lancer des kernels et gérer les erreurs efficacement. Ce chapitre fournit les outils nécessaires pour écrire des programmes CUDA efficaces et robustes.

Chapitre 7 : Multiplication de Matrices Plus Rapide

Découvrez comment optimiser la multiplication de matrices en utilisant CUDA. Ce chapitre présente des techniques pour améliorer les performances, une compétence critique pour les applications en calcul scientifique et en apprentissage automatique.

Chapitre 8 : Triton

Decouvrez Triton, une langue et un compilateur pour écrire des primitives de apprentissage profond pour le GPU. Découvrez comment Triton peut simplifier le processus de développement de code GPU haute performance.

Chapitre 9 : Extensions de PyTorch

Apprenez comment étendre PyTorch avec des opérations CUDA personnalisées. Ce chapitre vous montre comment intégrer du code CUDA avec PyTorch, ce qui vous permet de créer vos propres couches et opérations pour les modèles d’apprentissage profond.

Chapitre 10 : Perceptron multicouche de MNIST

Appliquez votre savoir en construisant un perceptron multicouche pour classer le jeu de données MNIST. Ce projet pratique consolide votre apprentissage et montre l’application pratique de la programmation CUDA dans l’apprentissage profond.

Chapitre 11 : Prochaines étapes ?

Explorez les prochaines étapes de votre parcours de programmation CUDA. Ce chapitre vous fournit des conseils sur les ressources et projets additionnels pour continuer votre apprentissage et votre développement.

Fin

Le cours se termine par une conclusion qui récapitule ce que vous avez appris et vous encourage à appliquer vos nouvelles compétences à des projets du monde réel.

Conclusion

Que vous cherchiez à améliorer vos perspectives professionnelles ou simplement à explorer le fascinant monde de la calculabilité par GPU, ce cours est un excellent point de départ.

Regardez le cours complet sur la chaîne YouTube de freeCodeCamp.org (12 heures de visionnage).