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《GPU并行计算与CUDA编程》

2016-10-13 15:41| 发布者: 岸岸| 查看: 16141| 评论: 0|原作者: 岸岸

计算机 编程 硬件 GPU CUDA

      近年来,随着深度学习的高速发展,大数据技术的普及,接下来紧接的会普及发展的想必就是硬件层面的配合,而GPU无疑是最重要的趋势。过去几年,计算领域我们目睹了英伟达(NVIDIA)公司带来的变革。计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)编程语言的引入,第一次使这些非常强大的图形处理器为程序员日常所用,以应对日益复杂的计算工作。从嵌入式设备行业到家庭用户,再到超级计算机,所有的一切都因此而改变。
     计算机软件界较大的变迁是从串行编程转向了并行编程。其中,CUDA起到了重要的作用。究其本质,图形处理单元(Graphics Processor Unit,GPU)是为高速图形处理而设计的,它具有天然的并行性。CUDA采用了一种简单的数据并行模型,再结合编程模型,从而无需操纵复杂的图形基元。
     我们也可以轻而易举的发现各种各样的开源计算机库,例如OpenCV,Caffe,TensorFlow等等,都提供了对应于GPU的使用接口,使得GPU的使用越来越主流而高效。
     本课程主要分为四部分,分别涵盖了硬件搭载知识、CUDA编程基础、CUDA性能优化与设计、实战项目经验。

课程大纲:
一. GPU与CUDA背景基础介绍
第1课 CUDA硬件环境,体系结构,软件环境介绍,包括平台、架构、开发工具和热点技术
第2课 并行编程介绍,CUDA核心概念,包括网格、线程块,不同类型内存的工作机制

二. CUDA编程基础

第3课 CUDA设备内存、常量内存、共享内存和纹理内存,CUDA流和事件
第4课 CUDA执行模式、线程调度、内核执行和CUDA存储器的使用
第5课 CUDA流处理器簇、多GPU编程、纹理操作

三. CUDA性能优化与设计

第6课 CPU/GPU协同编程,串行/并行程序中提高并行度的常用策略
第7课 流式负载以及使用GPU做应用程序性能优化常用策略
第8课 在集群中使用CUDA

四. 实战项目经验

第9课 应用CUDA做高维数据处理
第10课 CUDA+OpenGL做图形渲染
第11课 CPGPU实现视频流实时光流跟踪
第12课 深度学习框架中的GPU应用

授课时间:本期课程将于2017年6月13日开始。课程持续时间大约为14周。

授课对象:
对并行计算,GPU编程刚兴趣的同学,熟悉C/C++编程语言。
需要有带NVIDIA显卡的计算机,如果没有的同学可能需要额外购买AWS的GPU服务器,费用约是0.4美元/小时。

课程环境:
硬件环境:AWS G2 Instances(NVIDIA GRID K520) / CG1 Instances(NVIDIA Tesla M2050) /自备带NVIDIA GPU的电脑
操作系统:Linux 64bit (Ubuntu 14.04)
编程语言:C/C++
使用软件:CUDA7.5  

收获预期:
具备GPU和CUDA编程能力,可以完成初步的GPU程序设计和优化设计,对于实际应用中CUDA的使用能有全面的考虑和实操能力。

讲师简介:
罗韵   本科毕业于中山大学,随后到香港科技大学深造人工智能专业PhD,以技术合伙人身份创办计算机视觉公司(深圳极视角科技有限公司,目前已完成A轮融资),实现了国内较早的基于云端的计算机视觉分析上商用系统,负责公司早期计算机视觉的算法研发,参与负责了中国电信,Calvin Klein,上海浦东公园,重庆大型商场等的计算机视觉项目的实现。热衷开源,活跃于各种开源软件和框架的社区,崇尚开源分享的“画家”。

课程试听:


新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:GPU并行计算与CUDA编程
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
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