Fundamentals of Accelerated Computing with CUDA Python
(CUDA Python을 활용한 가속 컴퓨팅의 기초)
이 교육에서는 CUDA® GPU와 Numba 컴파일러를 사용하여 GPU 가속 Python 애플리케이션을 실행하기 위한 기본 도구 및 기술을 배울 수 있습니다.
-
교육시간
1일 8시간
-
언어
한국어, 영어
-
기술
Numba, NumPy
학습목표
교육이 끝나면 CUDA 및 Numba를 사용하여 GPU 가속 Python 애플리케이션을 실행하기 위한 기본 도구 및 기술에 대하여 수행할 수 있습니다.
-
01
몇 줄의 코드만으로 GPU 가속 NumPy ufuncs 사용
-
02
CUDA 스레드 계층 구조를 사용하여 코드 병렬화 구성
-
03
최대의 성능과 유연성을 위해 사용자 지정 CUDA 디바이스 커널 작성
-
04
메모리 결합 및 디바이스 공유 메모리를 사용하여 CUDA 커널 대역폭 증대
-
전제조건
변수 유형, 루프, 조건문, 함수, 어레이 처리 등 기본 Python 역량
- ndarrays 및 ufuncs의 사용을 포함하는 NumPy 역량
- CUDA 프로그래밍 사전 지식 필요 없음
-
인증서
평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정 받고, 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.
-
사전준비 (하드웨어 요구 사항)
최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북을 준비한 참가자에게는 클라우드 상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.
교육개요
| 인트로(15분) |
|
| Numba를 사용하는 CUDA Python 개론 (120분) |
|
| 휴식 (60분) | |
| Custom CUDA Kernels in Python with Numba (120분) |
|
| 휴식 (15분) | |
| 다차원 그리드 및 Numba를 사용한 CUDA Python의 공유 메모리 (120분) |
|
| 최종 복습 (15분) |
|