Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

GPU Hesaplama ve CUDA Mimarisi

  • CPU vs GPU mimari farkları
  • NVIDIA GPU akış çoklu işlemci modeli
  • CUDA programlama modeline genel bakış
  • Farklı hesaplama ve ev sahibi-cihaz paradigmaları

CUDA Geliştirme Ortamının Kurulması

  • CUDA Toolkit 13.x kurulumu
  • NVCC derleyicisi ve oluşturma iş akışı
  • Cihaz sorgulamalarıyla ortamın doğrulanması
  • IDE entegrasyonu ve geliştirme araçları

CUDA Çekirdeklerinin Yazılması ve Başlatılması

  • Çekirdek işlev sözdizimi ve nitelikleri
  • Başlatma yapılandırması ve çalıştırma
  • Dizile toplama ve temel veri- paralel desenler
  • CUDA hata denetimi makroları

CUDA İş Parçacığı Hiyerarşisi ve Çalıştırma Modeli

  • Grid, blok ve iş parçacığı organizasyonu
  • İş parçacığı indeksleme ve genel kimlik hesaplama
  • Warp çalıştırması ve SIMT modeli
  • Okyupansiyon ve kaynak kullanımı

GPU Bellek Mimarisi ve Yönetimi

  • Bellek türleri: genel, paylaşılan, sabit, kayıtlar
  • Cihaz belleğini tahsis etme ve serbest bırakma
  • Evcihanti cihazına ve cihantt evçihti aktarımlar
  • Blok içi iş birliği için paylaşılan bellek

Birleştirilmiş Bellek ve Veri Göçümü

  • Birleştirilmiş bellek modeli ve yönetilen tahsisler
  • Sayfa göçümü ve talep üzerine sayfalama
  • cudaMemPrefetchAsync ile eşzamansız önceden yükleme
  • Erişim desenleri için bellek tavsiye ipuçları

Nsight Systems ile Sistem Geneli Profil Oluşturma

  • Nsight Systems zaman çizelgesi analizi
  • Evcihanti-cihaz senkronizasyon noktalarının belirlenmesi
  • Çekirdek çalıştırma ve bellek aktarımlarının görselleştirilmesi
  • Sistem düzeyi performans verilerinin yorumlanması

Nsight Compute ile Çekirdek Optimizasyonu

  • Nsight Compute etkileşimli çekirdek profil oluşturma
  • Bellek verimliliği ve bant genişliği analizi
  • Hesaplama kullanımı ve warp durum istatistikleri
  • Kılavuzlu analiz ve optimizasyon kuralları

Eşzamanlı Akışlar ve Eşzamansız İşlemler

  • CUDA akışları ve varsayılan akış
  • Veri aktarımlarıyla örtüşen çekirdek çalıştırma
  • Akış senkronizasyonu ve CUDA olayları
  • Çoklu akış hat tasarımı kalıpları

Hata İşleme ve Hata Ayıklama Araçları

  • CUDA API hata kodları ve kurtarma stratejileri
  • Bellek erişim denetimi için Compute-sanitizer
  • Çekirdek hata ayıklaması için cuda-gdb
  • Onaylamalar ve eşzamanlı hata algılama

Profil Yönlendirilmiş Optimizasyon İş Akışı

  • Tekrarlanan profil oluşturma metodolojisi
  • Darboğazların belirlenmesi ve önceliklendirilmesi
  • Performans regresyon testleri
  • Optimizasyon kararlarının dokümante edilmesi

Sonundan Sonuna Hızlandırılmış Uygulama Projesi

  • Tam bir GPU'yla hızlandırılmış çözümün tasarımı
  • Geliştirme boyunca profil oluşturma entegrasyonu
  • Performans benchmarking ve raporlama
  • Üretim dağıtımı için göz önünde bulundurulması gerekenler

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Değişken türleri, döngüler, koşullu ifadeler, işlevler ve dizi manipülasyonları dahil temel C/C++ programlama yetkinliği
  • Komut satırından programları derleme ve çalıştırma konusunda aşinalık
  • Ön gereklilik olarak GPU veya CUDA programlama deneyimi gerekmez

Hedef Kitle

  • C/C++ uygulamalarını GPU'larla hızlandırmak isteyen yazılım geliştiriciler ve mühendisler
  • Sadece CPU'dan farklı hesaplama mimarisine geçiş yapan bilimsel araştırmacılar ve HPC uzmanları
  • Üretim yükleri için GPU hızlandırmasını değerlendiren teknik liderler
 8 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler