Detaillierter Kursinhalt
Einführung
- Treffen Sie den Ausbilder.
- Erstellen Sie ein Konto bei https://learn.nvidia.com/join
Einführung in CUDA Python mit Numba
- Beginn der Arbeit mit dem Numba-Compiler und der CUDA-Programmierung in Python.
- Verwenden Sie Numba-Dekoratoren zur GPU-Beschleunigung von numerischen Python-Funktionen.
- Optimieren Sie die Speicherübertragungen vom Host zum Gerät und vom Gerät zum Host.
Benutzerdefinierte CUDA-Kernel in Python mit Numba
- Lernen Sie die parallele Thread-Hierarchie von CUDA kennen und erfahren Sie, wie Sie die Möglichkeiten paralleler Programme erweitern können.
- Starten Sie massiv parallele benutzerdefinierte CUDA-Kernel auf der GPU.
- Verwenden Sie atomare CUDA-Operationen, um Wettlaufbedingungen während der parallelen Ausführung zu vermeiden.
Mehrdimensionale Raster und gemeinsamer Speicher für CUDA Python mit Numba
- Lernen Sie, wie man mehrdimensionale Gitter erstellt und wie man parallel an 2D-Matrizen arbeitet.
- Nutzung des gemeinsamen Speichers auf dem Gerät zur Förderung der Speicherkoaleszenz bei der Umformung von 2D-Matrizen.
Abschlussbericht
- Besprechung der wichtigsten Erkenntnisse und abschließende Fragen.
- Schließen Sie die Bewertung ab, um ein Zertifikat zu erhalten.
- Nehmen Sie an der Workshop-Umfrage teil.