CUDA (Compute Unified Device Architecture) is een parallelle computingsplatform en applicatieprogrammeeringsinterface (API) model gecreëerd door NVIDIA. Het stelt ontwikkelaars in staat om een door CUDA ondersteunde grafische processing unit (GPU) te gebruiken voor algemeen doelprocessen, een benadering die General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU) heet. Het leren van CUDA opent een wereld van mogelijkheden op gebieden zoals wetenschappelijk rekenen, dataanalyse en machine learning, waar prestatie en snelheid kritiek zijn.

We hebben net een 12-uurs CUDA-cursus geplaatst op de YouTube-kanaal van freeCodeCamp.org. Deze volledige cursus, gemaakt door Elliot Arledge, is ontworpen om u de vaardigheden te bieden die nodig zijn om de kracht van GPU’s te gebruiken voor hoge-rendement berekeningen. Of u nu een beginnende programmeur bent of een ervaren programmeur die uw vaardigheden wil verbreden, biedt deze cursus waardevolle inzichten in het wereld van de CUDA-programmeertechniek.

Cursusoverzicht

De CUDA-programmeercursus is geconstrueerd om u door alles te leiden dat u moet weten over GPU-computing. Hier is een gedetailleerde opsplitsing van wat u kunt verwachten:

Inleiding

De cursus begint met een inleiding die de basis legt voor wat u zal leren. Het verschaft een overzicht van de belangrijkheid van GPU’s in moderne computering en hoe CUDA een spelverandering kunnen zijn in diverse toepassingen.

Hoofdstuk 1: diepgeleerde ecosystem

Leer over het diepgeleerde ecosystem en begrijp hoe GPU’s een cruciale rol spelen in het versnellen van diepgeleerde modellen. Dit hoofdstuk biedt een foundatie voor het begrijpen van de toolkits en frameworks die de GPU-kracht benutten.

Hoofdstuk 2: CUDA-installatie

Leer hoe u uw omgeving kunt installeren voor CUDA-programmeren. dit hoofdstuk beslaat de installatie en configuratie van nodige software, ervoor zorgende dat u klaar bent om te beginnen met programmeren.

Hoofdstuk 3: C/C++ herziening

Ververs uw kennis van de C/C++ programmeer taal, die noodzakelijk is voor het schrijven van CUDA-code. dit hoofdstuk keert terug naar kern concepten en syntaxis om u voorbereid op GPU-programmeren.

Hoofdstuk 4: Inleiding tot GPU’s

Krijg een diepere verstand van de GPU-architectuur en hoe die verschillend is van traditionele CPU’s. dit hoofdstukexpliciet de parallelle verwerkingcapaciteiten van GPU’s en hun voordelen in high-performance computing.

Hoofdstuk 5: Schrijven van uw eerste kernels

Begin met het schrijven van uw eerste CUDA-kernels. dit hoofdstuk introduceert u aan de basis van de CUDA-programmeertechniek, inclusief syntaxis en structuur, die u in staat stellen om eenvoudige parallelle taken op de GPU uit te voeren.

Hoofdstuk 6: CUDA API

Ontdek de CUDA API in detail. Leer hoe u geheugenbeheer, kernelaanroepen en fouten afhandelen kunt. dit hoofdstuk biedt de toolen die u nodig hebben om efficiënte en robuuste CUDA-programmes te schrijven.

Hoofdstuk 7: Sneller matrixvermenigvuldiging

Ontdek hoe u matrixvermenigvuldiging met CUDA kunt optimaliseren. dit hoofdstuk demonstreert technieken om de prestaties te verbeteren, een kritische vaardigheid voor toepassingen in wetenschappelijk rekenen en machine learning.

Hoofdstuk 8: Triton

Ontdek Triton, een taal en compiler voor het schrijven van aangepaste diepgeleerde primitieven. Leer hoe Triton het proces van het ontwikkelen van hoge-performante GPU-code kan vereenvoudigen.

Hoofdstuk 9: PyTorch Extensies

Leer hoe u PyTorch kunt uitbreiden met aangepaste CUDA-bewerkingen. In dit hoofdstuk wordt u geleid door het integreren van CUDA-code met PyTorch, waardoor u aangepaste lagen en bewerkingen voor diepgeleerde modellen kunt maken.

Hoofdstuk 10: MNIST Meerlaags Perceptron

Breng uw kennis toe door een meerlaags perceptron te bouwen om de MNIST-dataset te classificeren. Dit praktische project consolideert uw kennis en toont de praktische toepassing van CUDA in diepgeleerde modellen.

Hoofdstuk 11: Volgende Stappen?

Ontdek potentiële volgende stappen in uw CUDA-programmeerreis. Dit hoofdstuk biedt aanwijzingen voor verdere bronnen en projecten om uw leren en ontwikkelen voort te zetten.

Outro

Het cursus eindigt met een outro dat samenvatting geeft van wat u hebt geleerd en u ermee moedigt om uw nieuwe vaardigheden in echte wereldprojecten te toepassen.

Conclusie

Of u nu aan het verbeteren van uw carrière-kansen bent of alleen maar de fascinerende wereld van GPU-computing wilt ontdekken, is dit cursus een uitstekende startpunten.

Bekijk het volledige cursus op de freeCodeCamp.org YouTube-kanaal (12-uur kijken).