Johns Hopkins University
Spezialisierung GPU-Programmierung

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Johns Hopkins University

Spezialisierung GPU-Programmierung

Lösen Sie Herausforderungen mit leistungsstarken GPUs. Beherrschen Sie das High Performance Computing und wenden Sie es in zahlreichen Bereichen an.

Chancellor Thomas Pascale

Dozent: Chancellor Thomas Pascale

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie CUDA Software, um umfangreiche Berechnungen auf handelsüblicher Hardware durchzuführen

  • Nutzen Sie Bibliotheken, die bekannte Algorithmen in die Software bringen, ohne dass Sie bestehende Funktionen neu entwickeln müssen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: System Programmierung
  • Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Datenstrukturen
  • Kategorie: Verteiltes Rechnen
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Softwareentwicklung
  • Kategorie: Leistungstests
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Ereignisgesteuerte Programmierung

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs

Einführung in die gleichzeitige Programmierung mit GPUs

KURS 119 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die Studenten werden lernen, wie man nebenläufige Software in den Programmiersprachen Python und C/C++ entwickelt.

  • Die Studenten erhalten ein einführendes Verständnis der GPU-Hardware- und Softwarearchitekturen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Computer Architektur
Kategorie: Computer Hardware
Kategorie: Entwicklungsumgebung
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Softwareentwicklung
Kategorie: C und C++
Einführung in die parallele Programmierung mit CUDA

Einführung in die parallele Programmierung mit CUDA

KURS 221 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die Teilnehmer lernen, wie sie das CUDA-Framework nutzen können, um C/C++-Software zu schreiben, die auf CPUs und Nvidia-GPUs läuft.

  • Die Teilnehmer wandeln sequenzielle CPU-Algorithmen und -Programme in CUDA-Kernel um, die 100- bis 1000-mal gleichzeitig auf GPU-Hardware ausgeführt werden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Fehlersuche
Kategorie: Programm-Entwicklung
Kategorie: Befehlszeilen-Schnittstelle
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Computer Architektur
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Leistungstests
Kategorie: Datenspeicherung
Kategorie: C und C++
Kategorie: Datenzugriff
Kategorie: Computergestütztes Denken
Kategorie: Computer Hardware
CUDA im Maßstab für das Unternehmen

CUDA im Maßstab für das Unternehmen

KURS 328 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Die Studenten werden lernen, Software zu entwickeln, die in Rechenumgebungen mit mehreren CPUs und GPUs ausgeführt werden kann.

  • Die Studenten werden Software entwickeln, die CUDA verwendet, um interaktive GPU-Rechenkerne für die Verarbeitung asynchroner Daten zu erstellen.

  • Die Studenten werden CUDA, Hardware-Speicherfähigkeiten und Algorithmen/Bibliotheken verwenden, um Programmieraufgaben zu lösen, einschließlich der Bildverarbeitung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Ereignisgesteuerte Programmierung
Kategorie: Skalierbarkeit
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Hardware-Architektur
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Verteiltes Rechnen
Kategorie: Softwareentwicklung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Computergrafik
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: C und C++
Erweiterte CUDA-Bibliotheken

Erweiterte CUDA-Bibliotheken

KURS 425 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Sie werden lernen, Software zu entwickeln, die mit Hilfe von Bibliotheken wie cuFFT und cuBLAS mathematische Operationen auf hohem Niveau ausführt.

  • Sie werden lernen, die Thrust-Bibliothek zu verwenden, um eine Reihe von Datenmanipulationen und Datenstrukturen durchzuführen, die die Speicherverwaltung abstrahieren.

  • Sie lernen, Software für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Zwecken zu entwickeln, indem Sie neuronale Netzwerke verwenden, die mit den Bibliotheken cuTensor und cuDNN modelliert werden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Softwareentwicklung
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Numerische Analyse
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Leistungsoptimierung

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Wenn Sie dieses Spezialisierungabschließen, können Sie sich Ihr Wissen möglicherweise anrechnen lassen, wenn Sie zu einem der folgenden Online-Studiengänge zugelassen werden und sich dort einschreiben.¹

 

Dozent

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Kurse20.625 Lernende

von

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