Informações sobre o curso

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This course will aid in students in learning in concepts that scale the use of GPUs and the CPUs that manage their use beyond the most common consumer-grade GPU installations. They will learn how to manage asynchronous workflows, sending and receiving events to encapsulate data transfers and control signals. Also, students will walk through application of GPUs to sorting of data and processing images, implementing their own software using these techniques and libraries.
By the end of the course, you will be able to do the following:

- Develop software that can use multiple CPUs and GPUs
- Develop software that uses CUDA’s events and streams capability to create asynchronous workflows
- Use the CUDA computational model to to solve canonical programming challenges including data sorting and image processing

To be successful in this course, you should have an understanding of parallel programming and experience programming in C/C++.

This course will be extremely applicable to software developers and data scientists working in the fields of high performance computing, data processing, and machine learning.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Laboratórios Coursera

Inclui projetos práticos de aprendizado.

Saiba mais sobre o Laboratórios Coursera

Curso 3 de 4 no

Programa de cursos integrados GPU Programming

Nível intermediário

Some experience in C/C++ programming

Aprox. 29 horas para completar

Inglês

O que você vai aprender

Students will learn to develop software that can be run in computational environments that include multiple CPUs and GPUs.
Students will develop software that uses CUDA to create interactive GPU computational processing kernels for handling asynchronous data.
Students will use CUDA, hardware memory capabilities, and algorithms/libraries to solve programming challenges including image processing.

Habilidades que você terá

Cuda
Algorithms
C/C++
GPU
Nvidia

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Laboratórios Coursera

Inclui projetos práticos de aprendizado.

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Curso 3 de 4 no

Programa de cursos integrados GPU Programming

Nível intermediário

Some experience in C/C++ programming

Aprox. 29 horas para completar

Inglês

Instrutores

Chancellor Thomas Pascale

Instructor and Software Engineer

Computer Science

4.397 aprendizes

4 Cursos

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

1

Semana 1

4 horas para concluir

Course Overview

4 horas para concluir

3 vídeos (Total 11 mín.), 1 leitura, 1 teste

Semana

2

Semana 2

10 horas para concluir

Multiple CPU/GPU Systems

In professional settings, use of one CPU managing one GPU, is not a viable configuration to solve complex challenges. Students will apply CUDA capabilities for allowing multiple CPUs to communicate and manage software kernels on multiple GPUs. This will allow for scaling the size of input data and computational complexity. Students will learn the advantages and limitations of this form of synchronous processing.

10 horas para concluir

7 vídeos (Total 32 mín.)

Semana

3

Semana 3

4 horas para concluir

CUDA Events and Streams

4 horas para concluir

5 vídeos (Total 28 mín.), 2 leituras, 1 teste

Semana

4

Semana 4

5 horas para concluir

Sorting Using GPUs

5 horas para concluir

11 vídeos (Total 57 mín.), 1 leitura, 1 teste

11 videos

Using Input Data to Develop GPU Pseudocode8min

Sorting Algorithm GPU Pseudocode Bubble Sort5min

Sorting Algorithm GPU Pseudocode Radix Sort9min

Sorting Algorithm GPU Pseudocode Quick Sort7min

Memory and GPU Pseudocode Bubble Sort3min

Memory and GPU Pseudocode Radix Sort2min

Memory and GPU Pseudocode Quick Sort3min

Sorting Algorithms Lab Activity Bubble Sort3min

Sorting Algorithms Lab Activity Radix Sort4min

Sorting Algorithms Lab Activity Quick Sort6min

Sorting Algorithms Assignment3min

1 leituras

GPU Sort Algorithm Reading List10min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Conquistas e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá participar como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
Can I program on my own desktop/laptop
Yes, but for grading purposes you will still need to upload any software artifacts (source code, header files, etc.) into the Coursera lab environment.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

CUDA at Scale for the Enterprise

Informações sobre o curso

O que você vai aprender

Habilidades que você terá