CUDA (Compute Unified Device Architecture) یک پلت فرم محاسباتی موازی و مدل رابط برنامه نویسی برنامه (API) است که توسط NVIDIA ایجاد شده است. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا از یک واحد پردازش گرافیکی (GPU) با قابلیت CUDA برای پردازش همه منظوره استفاده کنند، رویکردی که به عنوان GPGPU (محاسبات با هدف عمومی در واحدهای پردازش گرافیکی) شناخته می شود. یادگیری CUDA دنیایی از امکانات را در زمینه‌هایی مانند محاسبات علمی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین باز می‌کند، جایی که عملکرد و سرعت بسیار مهم هستند.

ما فقط یک دوره 12 ساعته CUDA را در کانال YouTube freeCodeCamp.org ارسال کردیم. این دوره جامع که توسط Elliot Arledge ایجاد شده است، برای تجهیز شما به مهارت های مورد نیاز برای استفاده از قدرت پردازنده های گرافیکی برای کارهای محاسباتی با کارایی بالا طراحی شده است. چه یک برنامه نویس مبتدی یا یک برنامه نویس با تجربه باشید که به دنبال گسترش مجموعه مهارت های خود هستید، این دوره بینش های ارزشمندی را در مورد دنیای برنامه نویسی CUDA ارائه می دهد.

تحلیل اجمالی دوره

دوره برنامه نویسی CUDA به گونه ای طراحی شده است که شما را از طریق هر آنچه که باید در مورد محاسبات GPU بدانید، راهنمایی کند. در اینجا یک تفکیک دقیق از آنچه می توانید انتظار داشته باشید آورده شده است:

مقدمه

این دوره با مقدمه ای آغاز می شود که زمینه را برای آنچه یاد خواهید گرفت، آماده می کند. این یک نمای کلی از اهمیت پردازنده‌های گرافیکی در محاسبات مدرن و اینکه چگونه CUDA می‌تواند یک تغییر دهنده بازی در برنامه‌های مختلف باشد، ارائه می‌کند.

فصل 1: اکوسیستم یادگیری عمیق

درباره اکوسیستم یادگیری عمیق بیاموزید و درک کنید که چگونه GPU ها نقش مهمی در تسریع مدل های یادگیری عمیق دارند. این فصل یک درک اساسی از ابزارها و چارچوب هایی که از قدرت GPU استفاده می کنند ارائه می دهد.

فصل 2: ​​راه اندازی CUDA

یاد بگیرید که چگونه محیط خود را برای برنامه نویسی CUDA تنظیم کنید. این فصل نصب و پیکربندی نرم‌افزار لازم را پوشش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که برای شروع کدنویسی آماده هستید.

فصل 3: تحلیل C/C++

دانش خود را در مورد برنامه نویسی C/C++ که برای نوشتن کد CUDA ضروری است، تازه کنید. این فصل مفاهیم کلیدی و نحو را بازبینی می کند تا شما را برای برنامه نویسی GPU آماده کند.

فصل چهارم: مقدمه‌ای بر پردازنده‌های گرافیکی

درک عمیق تری از معماری GPU و تفاوت آن با CPU های سنتی به دست آورید. این فصل قابلیت‌های پردازش موازی پردازنده‌های گرافیکی و مزایای آن‌ها در محاسبات با کارایی بالا را توضیح می‌دهد.

فصل 5: نوشتن اولین هسته های شما

شروع به نوشتن اولین هسته های CUDA خود کنید. این فصل شما را با اصول برنامه نویسی CUDA از جمله نحو و ساختار آشنا می کند و شما را قادر می سازد تا کارهای موازی ساده را روی GPU انجام دهید.

فصل 6: CUDA API

CUDA API را با جزئیات کاوش کنید. یاد بگیرید که چگونه حافظه را مدیریت کنید، هسته ها را راه اندازی کنید، و خطاها را به طور موثر مدیریت کنید. این فصل ابزارهای مورد نیاز برای نوشتن برنامه های CUDA کارآمد و قوی را ارائه می دهد.

فصل 7: ضرب ماتریس سریعتر

نحوه بهینه سازی ضرب ماتریس را با استفاده از CUDA کشف کنید. این فصل تکنیک هایی را برای افزایش عملکرد، یک مهارت حیاتی برای برنامه های کاربردی در محاسبات علمی و یادگیری ماشین نشان می دهد.

فصل هشتم: تریتون

با Triton، یک زبان و کامپایلر برای نوشتن اصول اولیه یادگیری عمیق سفارشی آشنا شوید. بیاموزید که چگونه تریتون می تواند فرآیند توسعه کد GPU با کارایی بالا را ساده کند.

فصل 9: برنامه های گفت نی PyTorch

نحوه گسترش PyTorch با عملیات CUDA سفارشی را بیاموزید. این فصل به شما نشان می دهد که چگونه کد CUDA را با PyTorch ادغام کنید و به شما امکان می دهد لایه ها و عملیات سفارشی را برای مدل های یادگیری عمیق ایجاد کنید.

فصل 10: پرسپترون چند لایه MNIST

دانش خود را با ساختن یک پرسپترون چند لایه برای طبقه بندی مجموعه داده های MNIST اعمال کنید. این پروژه عملی یادگیری شما را تثبیت می کند و کاربرد عملی CUDA را در یادگیری عمیق نشان می دهد.

فصل 11: مراحل بعدی؟

گام های بعدی بالقوه در سفر برنامه نویسی CUDA خود را کاوش کنید. این فصل راهنمایی در مورد منابع و پروژه های بیشتر برای ادامه یادگیری و توسعه شما ارائه می دهد.

Outro

این دوره با یک برون آموزشی به پایان می رسد که آنچه را که آموخته اید خلاصه می کند و شما را تشویق می کند تا مهارت های جدید خود را در پروژه های دنیای واقعی به کار ببرید.

نتیجه گیری

چه به دنبال ارتقای چشم انداز شغلی خود باشید و چه به دنبال کشف دنیای شگفت انگیز محاسبات GPU باشید، این دوره یک نقطه شروع عالی است.

دوره کامل را در کانال YouTube freeCodeCamp.org تماشا کنید (تماشای 12 ساعته).

خبرکاو