A arquitetura de Dispositivo Unificado de Computação (CUDA) é um modelo de plataforma de computação paralela e interface de programação de aplicativos (API) criado pela NVIDIA. Permite que desenvolvedores usem um processador gráfico de unidade (GPU) habilitado para CUDA para processamento de propósito geral, uma abordagem conhecida como computação de propósito geral em unidades de processamento gráfico (GPGPU). Aprender CUDA abre caminhos para muitas possibilidades em campos como computação científica, análise de dados e aprendizado automático, onde performance e velocidade são críticos.

Nós acabamos de publicar um curso de 12 horas de CUDA no canal YouTube do freeCodeCamp.org. Este curso abrangente, criado por Elliot Arledge, está projetado para equipar você com as habilidades necessárias para usar o poder dos GPUs para tarefas de computação de alto desempenho. Se você é um iniciante ou um programador experiente que deseja expandir seu conjunto de habilidades, este curso oferece insigtes valiosas no mundo da programação CUDA.

Visão Geral do Curso

O curso de programação CUDA está estruturado para guiar você através de tudo o que precisa saber sobre computação de GPU. Aqui está uma descrição detalhada do que você pode esperar:

Introdução

O curso começa com uma introdução que define o que você vai aprender. Ele fornece uma visão geral do papel dos GPUs na computação moderna e como a CUDA pode mudar o jogo em várias aplicações.

Capítulo 1: Ecosistema de Aprendizado Profundo

Aprenda sobre o ecosistema de aprendizado profundo e entenda o papel crucial que os GPUs desempenham em acelerar modelos de aprendizado profundo. Este capítulo fornece uma compreensão fundamental dos ferramentas e frameworks que aproveitam o poder dos GPUs.

Capítulo 2: Configuração do CUDA

Aprenda a configurar seu ambiente para programação CUDA. Este capítulo abrange a instalação e configuração de softwares necessários, garantindo que você esteja pronto para começar a programar.

Capítulo 3: Revisão de C/C++

Refresque seus conhecimentos de programação C/C++, que é essencial para escrever código CUDA. Este capítulo revisita conceitos chave e sintaxe para Preparar você para a programação para GPUs.

Capítulo 4: Introdução a GPUs

Aprofundar seu entendimento da arquitetura GPU e entender as diferenças em relação aos tradicionais CPUs. Este capítulo explica as capacidades de processamento paralelo das GPUs e suas vantagens em computação de alto desempenho.

Capítulo 5: Escrevendo Seus Primeiros Kernels

Comece a escrever seus primeiros kernels CUDA. Este capítulo o introduce aos fundamentos da programação CUDA, incluindo sintaxe e estrutura, permitindo que você execute tarefas paralelas simples no GPU.

Capítulo 6: API CUDA

Explorar a API CUDA em detalhe. Aprenda a gerenciar memória, lançar kernels e lidar com erros efetivamente. Este capítulo fornece as ferramentas que você precisa para escrever programas CUDA eficientes e robustos.

Capítulo 7: Multiplicação de Matrizes Mais Rápida

Descobrir como otimizar a multiplicação de matrizes usando CUDA. Este capítulo demonstra técnicas para melhorar o desempenho, uma habilidade crítica para aplicações em computação científica e aprendizado automático.

Capítulo 8: Triton

Conheça o Triton, um compilador de linguagem para escrever primitivas de aprendizagem profunda personalizadas. Saiba como o Triton pode simplificar o processo de desenvolvimento de código GPU de alto desempenho.

Capítulo 9: Extensões do PyTorch

Aprenda a extender o PyTorch com operações CUDA personalizadas. Este capítulo mostra-lhe como integrar código CUDA com o PyTorch, permitindo que você crie camadas e operações personalizadas para modelos de aprendizagem profunda.

Capítulo 10: Perceptrão Multilayer MNIST

Aplique seu conhecimento construindo um perceptrão multilayer para classificar o conjunto de dados MNIST. Este projeto prático consolida seu aprendizado e demonstra a aplicação prática do CUDA em aprendizagem profunda.

Capítulo 11: Próximos Passos?

Explore os próximos passos em sua jornada de programação CUDA. Este capítulo fornece orientação sobre recursos e projetos adicionais para continuar seu aprendizado e desenvolvimento.

Outro

O curso conclui com um outro que resume o que você aprendeu e o encoraja a aplicar suas novas habilidades em projetos do mundo real.

Conclusão

Se você estiver procurando melhorar suas perspectivas de carreira ou simplesmente explorar o fascinante mundo da computação por GPU, este curso é um excelente ponto de partida.

Assista ao curso completo no canal do YouTube freeCodeCamp.org (12 horas de assistir).