Eğitim İçeriği
Giriş
Heterojen Hesaplama Metodolojisinin Temellerini Anlama
Neden Paralel Hesaplama? Paralel Hesaplama İhtiyacını Anlama
Çok Çekirdekli İşlemciler - Mimari ve Tasarım
Thread'lere Giriş, Thread Temelleri ve Paralel Programming Temel Kavramları
GPU Yazılım Optimizasyon Süreçlerinin Temellerini Anlama
OpenMP - Direktif Tabanlı Paralel Programming için bir Standart
Çok Çekirdekli Makinelerde Çeşitli Programların Uygulamalı Çalışması / Gösterimi
GPU Hesaplamaya Giriş
Paralel Hesaplama için GPU’ler
GPU’ler Programming Modeli
GPU üzerinde Çeşitli Programların Uygulamalı Çalışması / Gösterimi
GPU için SDK, Araç Takımı ve Ortam Kurulumu
Çeşitli Kütüphanelerle Çalışma
GPU ve Araçların Örnek Programlar ve OpenACC ile Gösterimi
CUDA Programming Modelini Anlama
CUDA Mimarisini Öğrenme
CUDA Geliştirme Ortamlarını Keşfetme ve Kurma
CUDA Çalışma Zamanı API'si ile Çalışma
CUDA Bellek Modelini Anlama
Ek CUDA API Özelliklerini Keşfetme
CUDA'da Global Belleği Verimli Kullanma: Global Bellek Optimizasyonu Access
CUDA Akışlarını Kullanarak CUDA'da Veri Aktarımlarını Optimize Etme
CUDA'da Paylaşılan Belleği Kullanma
CUDA'da Atomik İşlemleri ve Komutları Anlama ve Kullanma
Vaka Çalışması: CUDA ile Temel Dijital Görüntü İşleme
Çoklu-GPU Programming ile Çalışma
NVIDIA / CUDA üzerinde Gelişmiş Donanım Profilleme ve Örnekleme
Dinamik Çekirdek Başlatma için CUDA Dinamik Paralellik API'sini Kullanma
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- C Programming
- Linux GCC
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Trainers energy and humor.