Fundamentals of Accelerated Computing with Modern CUDA C++FACCCNVNvidiaNV-FACCC2.0<p>Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken für GPU-beschleunigte C/C++-Anwendungen mit CUDA und können sie anwenden:
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<ul>
<li>Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgeführt werden soll</li><li>Parallelität auf Daten- und Anweisungsebene in C/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdrücken</li><li>Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching</li><li>Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterstützung Ihrer Arbeit</li><li>Nutzung gleichzeitiger Datenströme für Parallelität auf Anweisungsebene</li><li>Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C/C++-Anwendungen oder überarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.</li></ul><p><strong>Einführung</strong>
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<li>Treffen Sie den Ausbilder.</li><li>Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com/join</li></ul><p><strong>Beschleunigung von Anwendungen mit CUDA C/C++</strong>
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<ul>
<li>Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-fähige C/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:</li><li>Schreiben, Kompilieren und Ausführen von GPU-Code.</li><li>Parallele Thread-Hierarchie steuern.</li><li>Zuweisung und Freigabe von Speicher für die GPU.</li></ul><p><strong>Verwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C/C++</strong>
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<ul>
<li>Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verständnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:</li><li>Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.</li><li>Gehen Sie tief in das einheitliche Gedächtnis ein.</li><li>Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.</li></ul><p><strong>Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C/C++</strong>
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<ul>
<li>Ermittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:</li><li>Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.</li><li>Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.</li></ul><p><strong>Abschlussbericht</strong>
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<ul>
<li>Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.</li><li>Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.</li><li>Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/nvidia-faccc"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a></span>.</em></p>Am Ende des Workshops kennen Sie die grundlegenden Werkzeuge und Techniken für GPU-beschleunigte C/C++-Anwendungen mit CUDA und können sie anwenden:
- Schreiben von Code, der von einem GPU-Beschleuniger ausgeführt werden soll
- Parallelität auf Daten- und Anweisungsebene in C/C++-Anwendungen mit CUDA offenlegen und ausdrücken
- Nutzung von CUDA-verwaltetem Speicher und Optimierung der Speichermigration durch asynchrones Prefetching
- Nutzen Sie Befehlszeilen- und visuelle Profiler zur Unterstützung Ihrer Arbeit
- Nutzung gleichzeitiger Datenströme für Parallelität auf Anweisungsebene
- Schreiben Sie GPU-beschleunigte CUDA C/C++-Anwendungen oder überarbeiten Sie bestehende CPU-basierte Anwendungen mit einem profilgesteuerten Ansatz.Einführung
- Treffen Sie den Ausbilder.
- Erstellen Sie ein Konto unter courses.nvidia.com/join
Beschleunigung von Anwendungen mit CUDA C/C++
- Lernen Sie die grundlegende Syntax und Konzepte, um GPU-fähige C/C++-Anwendungen mit CUDA zu schreiben:
- Schreiben, Kompilieren und Ausführen von GPU-Code.
- Parallele Thread-Hierarchie steuern.
- Zuweisung und Freigabe von Speicher für die GPU.
Verwaltung von beschleunigtem Anwendungsspeicher mit CUDA C/C++
- Lernen Sie den Befehlszeilen-Profiler und den von CUDA verwalteten Speicher kennen, wobei der Schwerpunkt auf beobachtungsgesteuerten Anwendungsverbesserungen und einem tiefen Verständnis des Verhaltens des verwalteten Speichers liegt:
- Profilieren Sie CUDA Code mit dem Befehlszeilen-Profiler.
- Gehen Sie tief in das einheitliche Gedächtnis ein.
- Optimieren Sie die einheitliche Speicherverwaltung.
Asynchrones Streaming und visuelles Profiling für beschleunigte Anwendungen mit CUDA C/C++
- Ermittlung von Möglichkeiten für eine verbesserte Speicherverwaltung und Parallelität auf Anweisungsebene:
- Profilieren Sie CUDA Code mit NVIDIA Nsight Systems.
- Gleichzeitige CUDA Streams verwenden.
Abschlussbericht
- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschliessende Fragen.
- Schliessen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.
- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.8 Stunden500.00500.00500.00500.00500.00420.00500.00690.00