This course will help prepare students for developing code that can process large amounts of data in parallel on Graphics Processing Units (GPUs). It will learn on how to implement software that can solve complex problems with the leading consumer to enterprise-grade GPUs available using Nvidia CUDA. They will focus on the hardware and software capabilities, including the use of 100s to 1000s of threads and various forms of memory.
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Spezialisierung GPU ProgrammingJohns Hopkins UniversityÜber diesen Kurs
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Kurs 2 von 4 in
Stufe „Mittel“
Some experience in C/C++ programming
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Was Sie lernen werden
Students will learn how to utilize the CUDA framework to write C/C++ software that runs on CPUs and Nvidia GPUs.
Students will transform sequential CPU algorithms and programs into CUDA kernels that execute 100s to 1000s of times simultaneously on GPU hardware.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Cuda
- Algorithms
- C/C++
- GPU
- Nvidia
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
Course Overview
4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 11 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Threads, Blocks and Grids
5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 50 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Host and Global Memory
5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 23 min)
4 Stunden zum Abschließen
Shared and Constant Memory
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 22 min)
Über den Spezialisierung GPU Programming
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Can I program on my own desktop/laptop?
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