GPU计算: CUDA 编程从入门到精通,exahpc,本课程介绍NVIDIA GPU 计算的基本知识, 例如 NVIDIA GPU 计算核心架构, 内存架构, 内存模型和执行模型. 在接下来的课程, 将讲述CUDA编程的技术细节, 特别在最后本课程将详细介绍规约操作. 规约是很重要的操作, 并且实现难度大. 通过本课程, 希望学生可以掌握CUDA编程的基本知识, -- GPU 计算基本概念 -- CUDA 编程基本概念 -- 网格, 线程块, 线程多层次结构 -- 网格, 线程块与线程到实际问题如何映射 -- 硬件处理器多层次结构 -- GPU 多层次内存: 寄存器, 高速缓存, 共享内存, 全局内存 -- 线程块与线程块如何调度 -- warp 如何划分与调度 -- 全局内存如何管理 -- 共享内存如何使用 -- 如何实现 CUDA 多层次同步: 核函数, 线程块, warp -- 什么是规约算法 -- 如何设计高效规约算法 -- 如何在warp内构造更小的线程组 -- 如何在warp内实现通信 -- 合作组 (Cooperative Groups) -- 如何优化CUDA 程序 本课程讲师从事高性能计算和科学计算, 精通 C/C++, 计算数学, 并行计算, 超级计算机, GPU 计算, MPI, OpenMP 和 CUDA. 拥有十多年并行计算和计算科学开发经历, 开发了许多大型软件系统. 课程加入推荐分成计划, 欢迎推荐分享. 适用人群：高性能计算, 软件工程师和人工智能从业人员. 需要 C/C++ 知识.