CUDA (Compute Unified Device Architecture) è una piattaforma di calcolo parallelo e un modello di interfaccia di programmazione applicativo (API) creato da NVIDIA. Permette ai sviluppatori di utilizzare un processore grafico supportante CUDA (GPU) per processi di calcolo generico, un approcio noto come GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). Imparare CUDA apri una world of possibilities in campi come il calcolo scientifico, l’analisi dati e l’apprendimento automatico, dove la performance e la velocità sono critiche.

Ho appena pubblicato un corso di 12 ore su CUDA sul canale YouTube di freeCodeCamp.org. Questo corso completo, creato da Elliot Arledge, è progettato per equipaggiare le persone con le competenze necessarie per usare il potere delle GPU per compiti di calcolo ad alta performance. Non importa se sei un principiante o un programmatore esperto che cerca di ampliare il proprio set di技能, questo corso offre valore insights sull’universo della programmazione CUDA.

Panoramica del corso

Il corso di programmazione CUDA è strutturato per guidare attraverso tutto ciò che devi sapere riguardo il calcolo GPU. Ecco un dettagliato sguardo alle cose che puoi aspettarti:

Introduzione

Il corso inizia con un’introduzione che impostizza cosa imparerai. Fornisce un’overview dell’importanza dei GPU nel calcolo moderno e come CUDA possa essere un cambiamento di gioco in varie applicazioni.

Capitolo 1: Ecosistema dell’apprendimento profondo

Scoprite l’ecosistema dell’apprendimento profondo e capite come i GPU svolgano un ruolo cruciale nell’accelerare i modelli di apprendimento profondo. Questo capitolo fornisce una base per la comprensione delle risorse e degli strumenti framework che sfruttano il potere della GPU.

Capitolo 2: Configurazione di CUDA

Impara come impostare il tuo ambiente per la programmazione di CUDA. Questo capitolo copre l’installazione e la configurazione del software necessario, garantendo che tu sia pronto a iniziare a codificare.

Capitolo 3: Rivedimento C/C++

Rinfresca il tuo bagaglio di conoscenze sulla programmazione C/C++, essenziale per scrivere codice CUDA. Questo capitolo rivisita i concetti chiave e la sintassi per prepararti alla programmazione del GPU.

Capitolo 4: Introduzione ai GPU

Ottieni un’ulteriore comprensione dell’architettura GPU e come differisce da传统的 CPU. Questo capitolo spiega le capacità di processamento parallelo di GPU e i loro vantaggi nella computazione ad alto rendimento.

Capitolo 5: Scrittura dei tuoi Primi Kernel

Inizia a scrivere i tuoi primi kernel CUDA. Questo capitolo ti introduce ai fondamenti della programmazione CUDA, inclusa la sintassi e la struttura, permettendogli di eseguire semplici attività parallele sul GPU.

Capitolo 6: API di CUDA

Esplora dettagliatamente l’API di CUDA. Impara come gestire il memory, lanciare kernel e gestire gli errori efficientemente. Questo capitolo fornisce le risorse necessarie per scrivere programmi CUDA efficienti e robusti.

Capitolo 7: Moltiplicazione Matriciale più Rapida

Scoprite come ottimizzare la moltiplicazione di matrici usando CUDA. Questo capitolo dimostra tecniche per migliorare il rendimento, una capacità critica per le applicazioni nel calcolo scientifico e nell’apprendimento automatico.

Capitolo 8: Triton

Conosci Triton, un linguaggio e un compilatore per la scrittura di primitive di apprendimento profondo personalizzate. Impara come Triton può semplificare il processo di sviluppo di codice GPU ad alta performance.

Capitolo 9: Estensioni di PyTorch

Impara come estendere PyTorch con operazioni CUDA personalizzate. Questo capitolo ti mostra come integrare il codice CUDA con PyTorch, permettendogli di creare layer e operazioni personalizzati per modelli di apprendimento profondo.

Capitolo 10: Percezione Multilivello MNIST

Applica il tuo knowlede costruendo una percezione multilivello per classificare il dataset MNIST. Questo progetto pratico consolidala tua conoscenza e dimostra l’applicazione pratica di CUDA in apprendimento profondo.

Capitolo 11: Passi successivi?

Esplora i potenziali passi successivi nel tuo percorso di programmazione CUDA. Questo capitolo fornisce consigli su risorse e progetti aggiuntivi per continuare la tua apprendimento e lo sviluppo.

Outro

Il corso si conclude con un outro che riassume ciò che hai imparato e ti incoraggia a applicare le tue nuove competenze in progetti reali.

Conclusione

Chiunque tu sia, se cerci di migliorare le tue possibilità di carriera o semplicemente di esplorare il fascino del calcolo su GPU, questo corso è un ottimo punto di partenza.

Guarda il corso completo su il canale YouTube di freeCodeCamp.org (12 ore di guardatura).