Arquitetura de GPU e programação paralela com CUDA

Os desafios da computação moderna exigem um enorme poder computacional, e os processadores tradicionais geralmente ficam aquém. A transição para a programação paralela permite que você aproveite o imenso poder das unidades de processamento gráfico (GPUs) para tarefas matemáticas complexas e com uso intensivo de dados. Este curso baseado em texto orienta você através dos princípios fundamentais da arquitetura de GPU e computação paralela. Você aprenderá a escrever, analisar e otimizar código paralelo usando CUDA. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de arquitetura de GPU e como eles diferem das CPUs tradicionais. 2. Escreva programas paralelos usando a sintaxe CUDA, gerenciando threads, blocos e grades. 3. Configure hierarquias de memória da GPU, incluindo memória global, compartilhada e local, para obter o desempenho ideal. 4. Aplicar padrões comuns de computação paralela, como operações de redução e vetor. Pratique depurar e analisar trechos de código CUDA básicos para identificar gargalos de desempenho. Este curso começa com terminologia essencial, conceitos básicos de hardware e definições fundamentais antes de passar para passos práticos de código. Você progredirá da teoria básica para ler e entender algoritmos paralelos estruturados. Projetado para programadores e estudantes de ciência da computação novos para programação paralela, este curso requer apenas conhecimento básico de C ou C ++ e nenhuma experiência prévia em GPU. Comece a ler hoje para desbloquear o poder da computação paralela de alto desempenho.