国土资源和建设部网站做社群的网站有哪些
张小明 2026/1/15 9:29:37
国土资源和建设部网站,做社群的网站有哪些,创意网名,桂林户外论坛精通 GPU 并行编程#xff08;CUDA#xff09;#xff1a;硬件与软件- 最近更新时间#xff1a;2025 年 10 月- 视频格式#xff1a;MP4#xff0c;H.264 编码#xff0c;19201080 分辨率- 语言#xff1a;英语 字幕- 课时#xff1a;58 讲#xff0c;共 23 小时- 文…精通 GPU 并行编程CUDA硬件与软件- 最近更新时间2025 年 10 月- 视频格式MP4H.264 编码1920×1080 分辨率- 语言英语 字幕- 课时58 讲共 23 小时- 文件大小16GB2. 课程目标- 全面理解 GPU 与 CPU 架构差异- 学习 GPU 的发展历史从早期到最新产品- 理解 GPU 的内部结构- 理解不同类型的内存及其对性能的影响- 了解 GPU 内部组件的最新技术- 掌握 CUDA 编程基础- 在 Windows 与 Linux 平台上使用 CUDA 进行 GPU 编程- 学习高效并行化方法- 性能分析与调优Profiling and Performance Tuning- 利用共享内存Shared Memory提升性能3. 课程前置要求Requirements- C 与 C 基础- Linux 与 Windows 基础操作- 计算机体系结构基础4. 课程描述Description本课程采用实践教学指导学习者使用 CUDA 释放现代 GPU 的强大并行计算能力。课程从 GPU 硬件基础开始梳理主流架构的演进Fermi → Pascal → Volta → Ampere → Hopper并通过代码实验逐步学习如何编写、分析与优化高性能内核。说明这是一个独立的培训资源不隶属于 NVIDIA 公司。文中使用的 “CUDA”、“Nsight” 及架构代号均为 NVIDIA 的商标仅用于事实性描述。课程核心技能- GPU 与 CPU 基础GPU 为何在数据并行任务中占优势- 架构代际演进对性能影响最大的硬件特性- CUDA Toolkit 安装Windows、Linux、WSL 环境配置与首次运行验证- CUDA 核心概念线程thread、块block、网格grid、内存层次结构并通过向量加法等实验巩固- 使用 Nsight Compute / nvprof 进行性能分析与调优测量占用率occupancy、隐藏延迟、定位性能瓶颈- 矩阵二维索引编写高效的线性代数内核- 优化方法处理非 2 的幂数据、利用共享内存、最大化带宽、最小化 warp 分化- 调试与错误处理使用运行时 API 检查编写可交付的稳健代码课程收获完成课程后学习者将能够设计、分析并调优在现代 GPU 上高效运行的 CUDA 内核具备处理科学计算、工程计算与 AI 任务的能力。5. 适用人群Who this course is for- 对 GPU 与 CUDA 感兴趣的学习者- 工程专业学生、研究人员及其他相关从业Mastering GPU Parallel Programming with CUDA: ( HW SW )