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NVIDIA GPU 上的 CUDA 并行编程：硬件与软件

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🚀掌握CUDA并行编程，🚀解锁GPU算力！从硬件架构到性能优化，实战案例教学，提升应用速度！💻✨ 适合工程师、研究员和开发者。

NVIDIA CUDA 并行编程实战：GPU 硬件与软件性能优化

掌握高性能计算，释放 GPU 强大算力

讲师： Hamdy Sultan

课程简介：

本课程深入探索 NVIDIA GPU 的 CUDA 并行编程，从 GPU 硬件架构的基础知识入手，逐步引导您掌握 CUDA 编程技巧和性能优化方法。无论您是并行计算新手还是经验丰富的开发者，本课程都将帮助您充分利用 GPU 强大的计算能力，提升应用程序性能。

你将学到什么：

• 深入理解 GPU 与 CPU 架构： 掌握 GPU 和 CPU 的本质区别，了解 GPU 如何通过并行处理加速计算密集型任务。
• NVIDIA GPU 架构演进： 了解 Fermi、Pascal、Volta、Ampere、Hopper 等 NVIDIA GPU 架构的关键特性，以及不同架构间的性能对比。
• CUDA 开发环境搭建： 学习在 Windows、Linux (含 WSL) 等多种操作系统上安装 CUDA 工具包，并熟悉其核心组件。
• CUDA 编程核心概念： 通过实际案例学习 CUDA 编程基础，包括线程和块的管理，掌握并行向量加法等应用开发。
• GPU 性能分析与优化： 使用 NVIDIA Nsight Compute 和 nvprof 等强大工具，分析 GPU 性能瓶颈，解决占用率和延迟等问题，优化代码性能。
• 二维索引与矩阵运算： 掌握高效矩阵计算的二维索引技术，优化内存访问模式，提升矩阵运算效率。
• GPU 性能优化技巧： 通过真实案例学习优化 GPU 程序的技巧，包括处理非 2 的幂数据大小和微调操作。
• 共享内存高效利用： 深入了解如何利用共享内存提高 CUDA 应用性能，减少全局内存访问，优化数据局部性。
• Warp 发散的影响与优化： 理解 Warp 发散及其对性能的影响，学习如何最小化 Warp 发散，确保并行线程高效执行。
• 实际应用中的分析与调试： 掌握调试技术、错误检查 API 和高级分析方法，优化 CUDA 程序，应对实际应用挑战。

课程大纲：

1. GPU 硬件基础：
   • CPU 与 GPU 架构对比
   • GPU 的历史与发展
   • NVIDIA GPU 内部结构详解
   • 不同类型内存及其性能影响
   • GPU 最新技术发展
2. CUDA 编程入门：
   • CUDA 编程基础
   • Windows 和 Linux 上 CUDA 开发环境搭建
   • 高效并行化方法
3. CUDA 核心概念与实践：
   • CUDA 线程和块管理
   • 并行向量加法示例
   • 二维索引与矩阵运算
4. 性能分析与优化：
   • NVIDIA Nsight Compute 和 nvprof 工具使用
   • GPU 性能分析与瓶颈识别
   • 占用率和延迟优化
   • 数据局部性与共享内存利用
   • Warp 发散与优化
5. 高级 CUDA 编程：
   • 非 2 的幂数据大小处理
   • 高级调试技术
   • 错误检查 API 使用
   • 性能优化案例分析

课程适用人群：

• 对 GPU 和 CUDA 并行编程感兴趣的工程专业学生、研究人员和软件开发人员。
• 希望提升高性能计算技能的IT 专业人士。
• 任何想利用 GPU 强大算力加速应用的技术爱好者。

课程要求：

• 具备 C/C++ 编程基础。
• 熟悉 Linux 和 Windows 操作系统基本操作。
• 了解计算机体系结构基础知识。

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