GPU 병렬 프로그래밍과 CUDA 아키텍처

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일수/시간 2일 / 14시간 (09:00~17:00) 강사 한컴아카데미 전문강사
과정매니저  강혜미(구로) (02-869-8200), 왕혜진(판교) (031-737-7900)
교육비 770,000원 (VAT포함)
선수과정 C 프로그래밍 기법 향상
후속과정 텐서플로우 딥러닝
실습장비 Window 7, NVIDIA Graphic Card (GTX960, 2GB)
정원 20명
전체 교육일정
교육일정 신청마감일 수강신청 교육장소
2020.08.17(월) ~ 2020.08.18(화) 2020.08.07(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.10.05(월) ~ 2020.10.06(화) 2020.09.25(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.11.23(월) ~ 2020.11.24(화) 2020.11.13(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
과정개요
빅데이터 처리와 어플리케이션 가속을 위한 GPU 병렬처리 프로그래밍을 학습한다. 현재 가장 인기 있고 대중적인 NVIDIA의 CUDA C를 Low Level 수준부터 학습하여 다양한 환경과 플랫폼에 적용할 수 있습니다. 본 교육과정을 통해 Unmanaged Language인 C의 메모리 관리에 대해서도 학습합니다.

특이사항

교육목적

* GPU 아키텍쳐의 이해, GPU 병렬 프로그래밍 학습
* 디버깅, 프로파일링, 최적화에 대한 이해

교육대상

* 인공지능 실무 적용 준비하는 분
* 딥러닝 인퍼런스 엔진 개발자
* 빅데이터 관리자, 빅데이터 개발자, 어플리케이션 가속화가 필요한 개발자


교육효과
* CUDA 구조 및 기본사용법, CUDA 최적화 방법 이해
* CUDA 이해 부족으로 인한 비효율적인 어플리케이션 설계를 방지
* 최적화 시행착오를 최소화
교육내용

구분

목차세부내용
1일차

- CUDA 아키텍쳐 소개

- CUDA API

- CUDA 아키텍쳐 소개

- Unmanaged language 메모리 관리 방법

- 디바이스 쿼리

- Device 함수 생성, 호출

- 병렬 블록 분할

- 동기화

- 디버깅

- 이벤트

- 메모리 활용

- 디버깅 API, 디버깅 툴

- 이벤트를 이용한 성능 측정

- NVIDIA(엔비디아) Visual Profiler 활용 방법

- 로컬/상수 메모리

- 원자 연산


2일차

- 디버깅

- 이벤트

- 프로파일러

- 메모리 활용

- 공유 메모리

- 프로파일러

- 스트림

- 최적화

- Utility 활용

- Library 생성

- 최적화 복사 기법

- NPP, FFT, CuDNN




첨부파일

과정소개서_GPU 병렬 프로그래밍과 CUDA 아키텍처.pdf

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