Acerca de este Curso

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This course will help prepare students for developing code that can process large amounts of data in parallel on Graphics Processing Units (GPUs). It will learn on how to implement software that can solve complex problems with the leading consumer to enterprise-grade GPUs available using Nvidia CUDA. They will focus on the hardware and software capabilities, including the use of 100s to 1000s of threads and various forms of memory.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Curso 2 de 4 en

Programa especializado: GPU Programming

Nivel intermedio

Some experience in C/C++ programming

Aprox. 22 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

Students will learn how to utilize the CUDA framework to write C/C++ software that runs on CPUs and Nvidia GPUs.
Students will transform sequential CPU algorithms and programs into CUDA kernels that execute 100s to 1000s of times simultaneously on GPU hardware.

Habilidades que obtendrás

Cuda
Algorithms
C/C++
GPU
Nvidia

Fechas límite flexibles

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Curso 2 de 4 en

Programa especializado: GPU Programming

Nivel intermedio

Some experience in C/C++ programming

Aprox. 22 horas para completar

Inglés (English)

Instructor

Chancellor Thomas Pascale

Instructor and Software Engineer

Computer Science

4342 alumnos

4 cursos

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana

1

Semana 1

4 horas para completar

Course Overview

4 horas para completar

3 videos (Total 11 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario

Semana

2

Semana 2

5 horas para completar

Threads, Blocks and Grids

5 horas para completar

8 videos (Total 50 minutos), 1 lectura, 4 cuestionarios

8 videos

Kernel Execution6m

Divide and Conquer to GPU Algorithms5m

Module 2 Lab Overview Video4m

Module 2 Randomized Data Search Assignment Overview Video4m

Threads and Blocks7m

Threads, Blocks, and Grids6m

Multidimensional Gaussian Blur Kernel Example7m

Module2 Image Processing Assignment Overview Videos6m

1 lectura

Nvidia CUDA Software and Hardware Reading Materials10m

2 ejercicios de práctica

CPU to GPU Algorithm Conversion Quiz30m

Multidimensional Data and Computation on the GPU Quiz30m

Semana

3

Semana 3

5 horas para completar

Host and Global Memory

5 horas para completar

8 videos (Total 23 minutos)

8 videos

Nvidia GPU Device Global Memory3m

Linux CLI GPU Device Identification1m

GPU Device Global Memory Investigation2m

Nvidia GPU Device Investigation Commands Lab Overview Video1m

Host Memory Allocation5m

Device Global Memory Allocation3m

Host and Device Global Memory Allocation Lab Overview Video3m

Allocation and Assignment of Different Types of Host and Global Memory Overview Video2m

1 ejercicio de práctica

CPU and GPU Global Memory Quiz30m

Semana

4

Semana 4

4 horas para completar

Shared and Constant Memory

4 horas para completar

6 videos (Total 22 minutos)

6 videos

Nvidia GPU Device Shared and Constant Memory Video Lecture3m

GPU Device Shared and Constant Memory Investigation3m

GPU Device Shared Memory Allocation3m

GPU Device Constant Memory Allocation4m

CUDA Shared and Constant Memory Image Processing Lab Overview Video3m

CUDA Shared and Constant Memory Image Manipulation Assignment Overview Video4m

1 ejercicio de práctica

CUDA Constant and Shared Memory Quiz15m

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
Can I program on my own desktop/laptop?
Yes, but for grading purposes you will still need to upload any software artifacts (source code, header files, etc.) into the Coursera lab environment.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Introduction to Parallel Programming with CUDA

Acerca de este Curso

Qué aprenderás

Habilidades que obtendrás