CUDA ile GPU Hesaplamanın Temelleri

Yapay zeka, veri bilimi ve fizik simülasyonlarındaki modern hesaplama zorlukları, geleneksel işlemcilerin tek başına sağlayamayacağı bir performans gerektirmektedir. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, sizi GPU'ları kullanarak paralel programlamanın temel kavramlarıyla tanıştıracak ve yazılımınızı önemli ölçüde hızlandırmanızı sağlayacaktır. Sıralı programlama zihniyetinden paralel düşünmeye geçiş yapacak, modern grafik donanımının temel yürütme modelinde ustalaşacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve yapılandırılmış kod incelemeleri aracılığıyla, yüksek performanslı hesaplamada sağlam bir teorik ve pratik temel oluşturacaksınız. Binlerce iş parçacığını (thread) aynı anda çalıştıran algoritmaları nasıl tasarlayacağınızı ve paralel geliştirmedeki yaygın tuzaklardan nasıl kaçınacağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - CPU'lar ve GPU'lar arasındaki mimari farklılıkları ve her birini ne zaman kullanacağınızı anlayın - İş parçacıkları (threads), bloklar (blocks) ve ızgara (grid) organizasyonu dahil olmak üzere CUDA yürütme modelinde ustalaşın - Vektör ve matris işlemleri gerçekleştirmek için özel paralel çekirdekler (kernels) yazın ve başlatın - Global, shared ve registers kullanarak bellek hiyerarşilerini verimli bir şekilde yönetin - Yarış koşulları (race conditions) ve birleşmemiş bellek erişimi (uncoalesced memory access) gibi yaygın eşzamanlılık sorunlarından kaçının - Performans darboğazlarını bulmak ve çözmek için paralel kodu profilleyin ve analiz edin Bellek yönetimi ve optimizasyon tekniklerine geçmeden önce temel donanım terminolojisi ve temel paralel kavramlarla başlayacağız. Bu kurs, hızlandırılmış hesaplama alanına girmek isteyen C veya C++ hakkında temel bilgiye sahip yazılım geliştiricileri ve öğrenciler için tasarlanmıştır. Daha önce GPU programlama deneyimi gerekmemektedir. Yüksek performanslı paralel programlama yolculuğunuza bugün başlayın.