Aceleração de GPU com bibliotecas avançadas CUDA

Maximizar o poder do hardware da GPU nem sempre requer a criação de núcleos CUDA personalizados complexos do zero.Ao aproveitar bibliotecas pré-otimizadas, você pode acelerar drasticamente os cálculos matemáticos e os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com código mínimo. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos fundamentais de bibliotecas aceleradas por GPU até a implementação delas em cenários do mundo real, ajudando você a descarregar computações pesadas e gerenciar a memória com eficiência. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura e a configuração fundamentais das bibliotecas do CUDA Toolkit. - Implemente estruturas de dados de alto desempenho e algoritmos paralelos usando a biblioteca Thrust. - Realizar transformações matemáticas complexas e análise de frequência com CuFFT. - Acelere as operações de álgebra linear usando bibliotecas matemáticas otimizadas para GPU. - Configure o cuDNN e o cuTensor para alimentar computações modernas de aprendizado profundo e rede neural. - Aplique técnicas modernas de otimização de desempenho, incluindo aritmética de precisão mista para núcleos de tensor. Começamos com terminologia essencial e definições fundamentais de interfaces de memória de GPU antes de passar para a integração prática de bibliotecas.Você lerá explicações claras de código e completará exercícios de análise escrita projetados para solidificar sua compreensão das APIs de biblioteca. Este curso foi projetado para desenvolvedores, cientistas de dados e pesquisadores com uma compreensão básica de C ou C ++ que desejam alavancar a aceleração de GPU.Comece a ler hoje para desbloquear todo o potencial computacional do seu hardware.