This course will aid in students in learning in concepts that scale the use of GPUs and the CPUs that manage their use beyond the most common consumer-grade GPU installations. They will learn how to manage asynchronous workflows, sending and receiving events to encapsulate data transfers and control signals. Also, students will walk through application of GPUs to sorting of data and processing images, implementing their own software using these techniques and libraries.
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À propos de ce cours
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Labos Coursera
Inclut des projets d’apprentissage pratique.
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Niveau intermédiaire
Some experience in C/C++ programming
Approx. 29 heures pour terminer
Anglais
Ce que vous allez apprendre
Students will learn to develop software that can be run in computational environments that include multiple CPUs and GPUs.
Students will develop software that uses CUDA to create interactive GPU computational processing kernels for handling asynchronous data.
Students will use CUDA, hardware memory capabilities, and algorithms/libraries to solve programming challenges including image processing.
Compétences que vous acquerrez
- Cuda
- Algorithms
- C/C++
- GPU
- Nvidia
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Course Overview
4 heures pour terminer
3 vidéos (Total 11 min), 1 lecture, 1 quiz
10 heures pour terminer
Multiple CPU/GPU Systems
10 heures pour terminer
7 vidéos (Total 32 min)
4 heures pour terminer
CUDA Events and Streams
4 heures pour terminer
5 vidéos (Total 28 min), 2 lectures, 1 quiz
5 heures pour terminer
Sorting Using GPUs
5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 57 min), 1 lecture, 1 quiz
À propos du Spécialisation GPU Programming

Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Une aide financière est-elle possible ?
Can I program on my own desktop/laptop
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.