Programação em GPU com CUDA: Guia para iniciantes em computação paralela

À medida que os conjuntos de dados e as demandas computacionais crescem, a programação sequencial padrão geralmente fica aquém. Aproveitando o poder paralelo das GPUs, você pode acelerar as computações e resolver problemas complexos mais rápido do que nunca. Este curso baseado em texto orienta você através dos principais conceitos de computação paralela usando CUDA, ajudando você a fazer a transição da escrita de código de CPU padrão para o projeto, leitura e análise de programas paralelos de alto desempenho. Você aprenderá a: Compreender conceitos fundamentais de computação paralela e noções básicas de arquitetura de GPU; Escrever e configurar kernels CUDA personalizados para executar código em milhares de threads; Gerenciar a memória da GPU de forma eficaz usando alocação manual e memória unificada moderna; Organizar threads, blocos e grades para otimizar cargas de trabalho de execução paralelas; Aplique técnicas de depuração e criação de perfis conceituais para identificar gargalos de desempenho; Pratique a paralelização de algoritmos comuns através de exercícios de código passo a passo escritos. O curso começa com terminologia essencial e conceitos fundamentais de hardware antes de passar para o design do kernel, gerenciamento de memória e coordenação de threads. Você lerá explicações estruturadas, analisará trechos de código claros e completará exercícios de otimização por escrito. Este treinamento é projetado para desenvolvedores de software, estudantes e entusiastas de tecnologia novos na computação paralela. Uma familiaridade básica com a programação C ou C++ é útil, mas nenhuma experiência prévia com GPU é necessária. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder da computação acelerada por hardware.