CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это платформа параллельных вычислений и модель API (Application Programming Interface) для программирования, созданная NVIDIA. Она позволяет разработчикам использовать графический процессор (GPU) с поддержкой CUDA для общеприменяемых вычислительных задач, метод, известный как GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units). Изучение CUDA открывает мир возможностей в таких областях, как научные вычисления, анализ данных и машинное обучение, где важны производительность и скорость.

Мы только что опубликовали 12-часовый курс CUDA на YouTube-канале freeCodeCamp.org. Этот комплексный курс, созданный Elliot Arledge, предназначен для того, чтобы оборудовать вас навыками, необходимыми для использования силы GPU для высокопроизводительных вычислительных задач. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом, который хочет расширить свои навыки, этот курс предлагает ценные взгляды на мир программирования CUDA.

Обзор курса

Курс по программированию CUDA структурирован таким образом, чтобы помочь вам пройти все, что вам нужно знать о вычислениях на GPU. Вот подробное разбиение того, что вы можете ожидать:

Введение

Курс начинается с введения, которое sets the stage для того, что вы узнаете. Он предоставляет обзор важности GPU в современных вычислительных системах и того, как CUDA может стать игроком на сцене различных приложений.

Раздел 1: Экосистема глубокого обучения

Узнайте о экосистеме глубокого обучения и поймите, как GPU играют ключевую роль в ускорении моделей глубокого обучения. Этот раздел обеспечивает основное понимание инструментов и фреймворков, использующих силу GPU.

Раздел 2: настройка CUDA

Узнайте, как настроить вашу среду для программирования с использованием CUDA. В этом разделе рассматривается установка и настройка необходимого программного обеспечения, чтобы убедиться, что вы готовы начать кодировать.

Раздел 3: обзор C/C++

Обновите свои знания о программировании на языках C/C++, которые являются необходимыми для написания кода на CUDA. В этом разделе взглянем на ключевые концепции и синтаксис, чтобы подготовиться к программированию на GPU.

Раздел 4: введение в GPU

Получите более глубокое понимание архитектуры GPU и ее различий с традиционными ЦП. В этом разделе объясняются возможности параллельного процесsing GPU и их преимущества в высококачественном вычислении.

Раздел 5: написание ваших первых ядер

Начните писать ваши первые ядра CUDA. В этом разделе вам будут представлены основы программирования на CUDA, включая синтаксис и структуру, что позволит вам выполнять простые параллельные задачи на GPU.

Раздел 6: API CUDA

Исследовате API CUDA в деталях. lean, как управлять памятью, запускать ядра и эффективно обрабатывать ошибки. В этом разделе предоставляются инструменты, которые вам нужны для написания эффективных и надежных программ на CUDA.

Раздел 7: более быстрое умножение матриц

Обнаружите, как оптимизировать умножение матриц с использованием CUDA. В этом разделе демонстрируются техники для повышения производительности, которые играют критическую роль в приложениях для научных вычислений и машинного обучения.

Раздел 8: Triton

Узнайте о Triton, языке и компиляторе для написания пользовательских глубоких leaning примитивов. узнайте, как Triton может упростить процесс разработки высококачественного GPU кода.

Раздел 9: PyTorch Extensions

Узнайте, как расширять PyTorch с помощью пользовательских CUDA операций. В этом разделе показано, как интегрировать CUDA код с PyTorch, что позволяет вам создавать пользовательские слои и операции для моделей глубокого leaning.

Раздел 10: MNIST Multi-layer Perceptron

Примените свои знания, создавая многослойную perceptron для классификации MNSIT dataset. Это praktičeski projekt soobschchatjaet svoju izucheniye i pokazuje praktičnuju primenu CUDA v deep learning.

Раздел 11: Next Steps?

Исследуйте потенциальные следующие шаги в вашемпути по программированию CUDA. В этом разделе представлены рекомендации по дальнейшим ресурсам и проектам для продолжения вашего обучения и разработки.

Outro

Курс заканчивается outro, который обзоряет, что вы узнали и уcourages вас применить свои новые навыки в реальных мирах проектах.

Conclusion

Независимо от того, вы ищете улучшения перспектив вашей карьеры или просто исследовать захватывающий мир GPU вычисления, этот курс является отличным starting point.

Просмотрите полный курс на YouTube канале freeCodeCamp.org (12-часовая просмотр).