Организация freeCodeCamp выпустила бесплатный видеокурс по программированию CUDA. С его помощью разработчики могут научиться использовать архитектуру параллельных вычислений от Nvidia для глубокого обучения и решения ресурсоёмких задач.
Курс доступен на YouTube и включает в себя почти 12 часов материала. Доступны следующие разделы:
Экосистема глубокого обучения. Расскажет, как устроено глубокое обучение, и какую роль в нём занимают графические ускорители. Помимо этого, объяснят, в каких ещё задачах нельзя обойтись без видеокарт.
Настройка CUDA. Всё про настройку среды разработки для программирования CUDA.
Обзор C/C++. Краткое введение в программирование на C/C++, чтобы можно было приступать к написанию кода. Раздел включает в себя разбор ключевых концепций и синтаксиса, для полного понимания стоит пройти дополнительный курс по C/C++.
Введение в графические процессоры. Как работают графические процессоры и чем они отличаются от обычных. Также в этом разделе рассказывают про возможности параллельной работы на нескольких GPU.
Пишем первые ядра. Основы программированию CUDA, включая разбор синтаксиса и структуры.
CUDA API. Подробное изучение CUDA API, включая управление памятью, запуск ядра и эффективную обработку ошибок.
Умножение матриц. В этом разделе расскажут про оптимизацию задачи умножения матриц с помощью CUDA. Также научат оптимизировать другие вычисления, которые используют в машинном обучении и научных расчётах.
PyTorch. Всё об интеграции кода CUDA с PyTorch для работы с моделями машинного обучения.
Многослойный перцептрон (MLP) на данных MNIST. Расскажут, как применить полученные знания для классификации набора данных MNIST. Это практический проект, которые поможет закрепить навыки.
Что дальше. В этом разделе расскажут про дальнейшие шаги по изучению CUDA и поделятся ссылками на полезные ресурсы.
Курс ведёт разработчик Эллиот Арледж (Elliot Arledge). Он опубликовал на GitHub репозиторий с материалами курса и кодом (1, 2).
Источник новости: habr.com
