CUDA - 최신 GPU 프로그래밍의 정수!

CUDA를 통해 GPU의 기초 개념을 효율적으로 파악하고
인공지능/3D Vision/그래픽스 등 최신 고효율 컴퓨팅으로의 새로운 문을 열어보세요.

  • 수강 기간

    무제한
    다양한 실습 문제

  • 강의 내용

    영상 길이: 3시간 15분
    1. GPU 구조 이해
    2. 멀티쓰레딩 실습
    3. 이종간 병렬 처리

  • 강의 가격

    정상가 $80
    해외결제 가능한 체크/신용카드/페이팔

Course curriculum

강의 목차

챕터1. CUDA 시작하기

  • 강의 안내 
  • 프로그램 vs 프로세스 vs 쓰레드
  • CPU 멀티쓰레딩
  • 기본 템플릿 훑어보기
  • SISD vs SIMD vs SIMT
  • GPU 구조
  • 커널(kernel) 함수 호출
  • 블럭 여러개 사용하기


챕터2. 축소(Reduction) 연산

  • 원자적(Atomic) 연산
  • 쓰레드 동기화
  • 공유 메모리
  • 합치기


챕터3. 행렬 곱하기

  • 단순한 방법
  • 공유 메모리 사용하는 방법


챕터4. 지연 숨기기(latency hiding)

  • 시스템 프로파일러(system profiler)
  • 큰 벡터 쪼개서 더하기(직렬)
  • 스트림 여러 개 사용하기
  • 동시적 멀티스트리밍
  • 실시간 시스템 정리


챕터5. 이종간 병렬 처리

  • 쿠다-벌컨 상호운용(Interoperability)
  • 실시간 랜더링(셰이더 토이)
  • 생산자-소비자 패턴
  • 실시간 동영상 처리


질문답변 커뮤니티

서로의 꿈을 응원하고 함께 성장하는 곳

디스코드

Checklist

수강 전 체크리스트

  • 본 강의는 100% 한국어로 진행되며 영문 수료증이 발급됩니다! (*This lecture is 100% in Korean only)

  • 실습 환경: Nvidia GPU(20번대 이상 권장),
    윈도우즈 비주얼 스튜디오 2022(이론상으로는 리눅스 VSCode에서도 실행이 가능하지만 환경 설정을 스스로 하셔야 합니다. 챕터5에서는 Vulkan을 사용하기 때문에 클라우드 같은 콘솔 기반 원격 환경에서는 실행이 안됩니다.)

  • 선수 과목: 자료구조, 알고리듬, 그래픽스를 수강후에 공부하는것을 권장합니다.

  • 모든 강의의 환불 조건은 수강일 기준이 아닌 결제일 기준입니다. 부분환불은 불가능하며, 수강 시작 후 7일 이내 챕터1 까지는 공부량과 상관 없이 전액 환불해드립니다. 챕터2 부터는 수강 시작일과 상관 없이 환불이 불가능합니다.

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About Jeong-Mo Hong

15년 이상의 강의 경험과 실무 노하우로,
실전 중심의 체계적 학습을 이끌어갑니다!

약력
2020-2021 Instagram 소프트웨어 엔지니어
2008-2019 동국대학교 컴퓨터공학과 부교수
2005-2007 Stanford University 박사후 연구원
2002-2005 고려대학교 전산학 박사
1996-2002 카이스트 기계공학과 학석사
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