GPU 병렬 프로그래밍과 CUDA 아키텍처

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일수/시간 2일 / 14시간 강사 한컴아카데미 전문강사
과정매니저  정승호 (031-622-7684)
교육비 770,000원 (VAT포함)
선수과정 C 프로그래밍 기법 향상
후속과정 텐서플로우 딥러닝
실습장비 NVIDIA Graphic Card (GTX960, 2GB)
정원 20명
전체 교육일정
교육일정 신청마감일 수강신청 교육장소
2023.02.27(월) ~ 2023.02.28(화) 신청마감 교육장소 분당교육센터
2023.04.24(월) ~ 2023.04.25(화) 신청마감 교육장소 분당교육센터
2023.08.16(수) ~ 2023.08.17(목) 신청마감 교육장소 분당교육센터
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_2023.pdf

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