CUDA (Compute Unified Device Architecture)は、NVIDIAによって開発された並列計算プラットフォームおよびアプリケーションプログラミングインターフェース（API）モデルである。開発者は、CUDA有効なグラフィック処理ユニット（GPU）を一般用途の処理に使用することができ、この手法はGPGPU（グラフィック処理ユニット上の一般用途計算）として知られている。CUDAを学ぶことで、科学計算、データ分析、機械学習など、性能とスピードが重要な分野で可能な多くの可能性を開くことができる。

私たちは、freeCodeCamp.orgYouTubeチャンネルに12時間のCUDAコースを刚刚に投稿しました。このコースは、Elliot Arledgeによって作成された完全なコースで、GPUの高性能計算タスクにおいて必要なスキルを身に付けることを目的として設計されている。初心者であれ、スキルセットを拡張することを目指す経験豊かなプログラマーであれ、このコースはCUDAプログラミングの世界において宝を提供する。

コース概要

CUDAプログラミングコースは、GPU計算に関するすべての必要な情報を学ぶための道筋を示す構造を持っています。以下は、期待する内容の詳細な分解です。

導入

コースは、学ぶことの舞台を設定する導入で始まります。これにより、GPUが現代の計算における重要性と、CUDAがいくつかの应用で変革をもたらすことについて概観を提供します。

第1章：深層学習環境

深層学習環境について学び、GPUが深層学習モデルを加速するために重要な役割を果たすことを理解します。この章は、GPUのパワーを利用しているツールとフレームワークについて基础的な理解を提供します。

第2章：CUDA 環境設定

この章で、CUDA プログラミングにたいする環境設定方法を学びます。この章では、必要なソフトウェアのインストールと設定を説明し、コーディングを始める準備が整っていることを保証します。

第3章：C/C++ 復習

C/C++ プログラミングについての知識を更新します。この章では、CUDA コードを書くためには必須のキーコンセプトと構文を再び学び、GPU プログラミングに备えます。

第4章：GPU について

GPU のアーキテクチャと、それが従来の CPU との違いについてより深く理解します。この章では、GPU の並列処理能力と、高性能計算での利点について説明します。

第5章：初めての Kernel の書き方

初めての CUDA カーネルを書いてみましょう。この章では、CUDA プログラミングの基本を説明し、構文と構造を学び、GPU 上で簡単な並列タスクを実行することができます。

第6章：CUDA API

CUDA API を詳細に学びます。メモリ管理、カーネルの発行、エラーの处理を効果的に行う方法を学びます。この章では、効率の高いと強固な CUDA プログラムを書くためのツールを提供します。

第7章：より速い行列積

CUDA を使用した行列積の最適化方法を見つけましょう。この章では、科学計算や機械学習のアプリケーションにおける性能の向上に Critical な技術を示します。

第8章：Triton

Tritonについて学び、カスタムディプートレーティングのための言語とコンパイラを書く方法を学びます。Tritonを使って、高性能のGPUコードの開発手順を簡素化する方法を学びます。

第9章：PyTorchエクステンション

PyTorchをカスタムCUDA操作に拡張する方法を学びます。この章では、CUDAコードをPyTorchと統合する方法を示し、 deep learningモデルのためのカスタムレイヤーと操作を作成することができます。

第10章：MNIST多层次感知器

MNISTデータセットを分類する多层次感知器を構築してみてください。この実践的なプロジェクトでは、CUDAを deep learningでの実践的な適用に取り組むことで学習を巩固します。

第11章：次のステップ？

CUDAプログラミングの旅において、次のステップを探りましょう。この章では、学びを進めるためのさらなるリソースとプロジェクトについてのガイドラインが提供されます。

アウトロ

このコースは、学んだことを复盘するアウトロで終わります。これにより、新学んだスキルを実際のプロジェクトに適用することを奨励します。

結論

职业のための機会を向上させることを望むか、GPUコンピューティングの魅力的な世界を探求したいという場合にも、このコースは素晴らしい始まりとなります。

freeCodeCamp.orgYouTubeチャンネルでこのコースの完全なビデオを見ることができます(12時間の視聴)。