CUDA (Compute Unified Device Architecture)는 NVIDIA에 의해 만들어진 paralle computing 플랫폼 및 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스(API) 모델입니다. 開発자는 CUDA 지원 가능한 그래픽 프로세싱 ユニット(GPU)를 일반적인 처리를 위해 사용할 수 있는 기술을 제공합니다. 이러한 기술은 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)と呼ばれ며, 일반적인 목적으로 GPU를 사용하는 방식입니다. CUDA를 배울 때, 성능과 속도가 중요한 과학적 컴퓨팅, 数据分析, 딥러닝 등의 분야에서 시작할 수 있는 가능성들이 열려집니다.

私たち는 freeCodeCamp.org YouTube 채널에 12시간의 CUDA curse를 업로드 했습니다. Elliot Arledge가 만든 이 curse는 그래픽 프로세싱 ユニット(GPU)의 힘을 사용하는 고성능 컴퓨팅 任务에 필요한 기술을 갖추게 하는 다용도 curse로 설계되었습니다. 이 curse는 初心자 또는 기�간 프로그래머가 기술 세트를 확장하기 위해 유용한 자료로 사용할 수 있습니다.

Course Overview

CUDA 프로그래밍 curse는 GPU 컴퓨팅에 대한 모든 것을 배우기 위한 도구로 구성되었습니다. 다음과 같은 자세한 구성을 제공합니다:

Introduction

이 curse는 시작에 introduction을 제공하여 배우고자 하는 것에 대한 舞台를 세웁니다. 이에는 GPU가 현대 컴퓨팅에서의 중요성과 CUDA가 다양한 응용에서 변화를 もたらす 것을 개요합니다.

Chapter 1: Deep Learning Ecosystem

깊은 leaning ecosystem에 대해 배우고, GPU가 깊은 leaning 모델을 增速하는 중요한 roll을 担いでいる지 이해하는 것입니다. 이 章은 GPU의 힘을 이용하는 도구와 프레임웍을 이해하는 기반적인 이해를 제공합니다.

2장: CUDA 설정

CUDA 프로그래밍을 위한 환경 설정 방법을 배웁니다. 이 장에서는 필요한 소프트웨어의 설치 및 구성을 다루며, 코딩을 시작할 준비를 갖추게 합니다.

3장: C/C++ 복습

CUDA 코드를 작성하기 위해 필수적인 C/C++ 프로그래밍 지식을 복습합니다. 이 장에서는 GPU 프로그래밍을 준비하기 위해 주요 개념과 문법을 다시 살펴봅니다.

4장: GPU 소개

GPU 아키텍처와 전통적인 CPU와의 차이점을 깊이 이해합니다. 이 장에서는 GPU의 병렬 처리 능력과 고성능 컴퓨팅에서의 장점을 설명합니다.

5장: 첫 번째 커널 작성

첫 번째 CUDA 커널을 작성하기 시작합니다. 이 장에서는 CUDA 프로그래밍의 기본 문법과 구조를 소개하며, GPU에서 간단한 병렬 작업을 실행할 수 있게 합니다.

6장: CUDA API

CUDA API를 자세히 탐구합니다. 메모리 관리, 커널 실행, 오류 처리 방법을 배우며, 효율적이고 견고한 CUDA 프로그램을 작성하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

7장: 더 빠른 행렬 곱셈

CUDA를 사용하여 행렬 곱셈을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 이 장에서는 과학 계산 및 머신 러닝 애플리케이션에 중요한 성능 향상 기술을 시연합니다.

8장: 트리톤

Triton이란 ustom deep learning primitives를 書く 이야기와 컴파일러를 소개합니다. Triton을 사용하여 고성능 GPU 코드 개발 프로세스를 简素화 할 수 있는 것을 배워봅니다.

섹션 9: PyTorch 확장

PyTorch를 사용하여 사용자 정의 CUDA 연산을 확장하는 방법을 배워봅니다. 이 섹션에서 CUDA 코드를 PyTorch와 integrate하는 방법을 배울 수 있으며, 深层次 leaning 모델에 사용자 정의 层次과 연산을 만들 수 있습니다.

섹션 10: MNIST 다层层感知机

MNIST datasets를 분류하기 위해 다层层 인지 기(multi-layer perceptron)를 만들어 봅니다. 이 실습 프로젝트는 你的 leaning을 加固시키고 CUDA를 深层次 leaning에서 실제 적용하는 기술을 보여줍니다.

섹션 11: 次世代 단계?

CUDA 程 序 개발 과정의 다음 단계를 探测합니다. 이 섹션에서는 Further 자원과 프로젝트에 대한 지침을 제공합니다.

인TRO

과정은 마침표로 岑ives what you’ve learned 를 반복하며 실제 세계 프로젝트에 矛new skills를 적용하도록 돕습니다.

결론

キрь carrier 옵션을 보다 详し게 岑ives what you’ve learned 를 반복하며 실제 세계 프로젝트에 矛new skills를 적용하도록 돕습니다.

the freeCodeCamp.org YouTube channel에서 전체 과정을 보기 (12-hour watch).