Programa do Curso
Introdução
Compreendendo os Fundamentos da Metodologia de Computação Heterogênea
Por que Computação Paralela? Compreendendo a Necessidade da Computação Paralela
Processadores Multi-Core - Arquitetura e Design
Introdução aos Threads, Conceitos Básicos de Thread e Fundamentos da Programação Paralela
Compreendendo os Fundamentos dos Processos de Otimização de Software em GPUs
OpenMP - Um Padrão para Programação Paralela Baseada em Diretivas
Prática / Demonstração de Vários Programas em Máquinas Multi-Core
Introdução à Computação com GPU
GPUs para Computação Paralela
Modelo de Programação de GPUs
Prática / Demonstração de Vários Programas em GPUs
SDK, Toolkit e Instalação do Ambiente para GPU
Trabalhando com Diversas Bibliotecas
Demonstração de GPU e Ferramentas com Programas Exemplo e OpenACC
Compreendendo o Modelo de Programação CUDA
Aprendendo a Arquitetura CUDA
Explorando e Configurando Ambientes de Desenvolvimento CUDA
Trabalhando com a API CUDA Runtime
Entendendo o Modelo de Memória CUDA
Explorando Recursos Adicionais da API CUDA
Acessando Memória Global Eficientemente no CUDA: Otimização de Memória Global
Otimizando Transferências de Dados no CUDA Usando Streams CUDA
Usando Memória Compartilhada no CUDA
Compreendendo e Usando Operações e Instruções Atômicas no CUDA
Estudo de Caso: Processamento Básico de Imagens Digitais com CUDA
Trabalhando com Programação Multi-GPU
Perfilamento Avançado e Amostragem de Hardware na NVIDIA / CUDA
Usando a API CUDA Dynamic Parallelism para Lançamento Dinâmico de Kernels
Resumo e Conclusão
Requisitos
- Programação em C
- Linux GCC
Testemunhos de Clientes (1)
A energia e o humor dos instrutores.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
Curso - NVIDIA GPU Programming - Extended
Máquina Traduzida
