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產業動態 研碩資訊:CUDA C 程式設計課程,2015.03.31開課
研碩資訊股份有限公司 本新聞稿發佈於2015/02/12,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

GPU計算為現今主流趨勢,為提昇您未來的競爭力,請加緊腳步學習並投入深受科學研究領域歡迎的CUDA世界!課程兼顧科學研究與產業發展的需求,而具備豐富的教學經驗與熱忱的講師,將提供您最完整的深入鑽研與實務學習能力!我們將一步步帶領您輕鬆跨越門檻,大幅提升您的專業能力。敬請把握這次提昇個人競爭力的學習機會!

 
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【主辦單位】研碩資訊股份有限公司
【協辦單位】博盛數碼動力(股)公司、鴻鵠國際(股)公司
【上課日期】2015/03/31, 04/01 , 04/10
【報名截止日】2015/03/23
【上課時間】上午10:00~12:00 至 下午01:00~05:00
【上課場次】台北場

03/31 :

(01) Introduction of parallel processing
a. Shared Memory Multipleprocessor b. Distributed Memory Multiplecomputer

(02) Concept of CUDA
a. CUDA supported GPUs b. What is CUDA ?

(03) CUDA installation
a. CUDA driver & toolkit b. CUDA SDK c. Meet DeviceQuery

(04) CUDA programming model
a. CUDA execution flow    b. Index system in kernel function
c. Streaming Multiprocessor(SM) d. NVCC - NVidia C Compiler
e. CUDA Runtime library    f. example: CUDA memory management

(05) CUDA memory hierarchy
a.Register b. Shared memory c. Local memory d. Global memory
e. L1/L2 cache f. Constant memory g. Texture memory


04/01:

(06) Your First CUDA program : Vector Addition
a. sequencial b. 1 B 1 T c. 1 B N T d. M B N T e. CUDA event functions

(07) CUDA performance tunnig basic : Vector inner productor
a. sequencial b. naive c. atomic function d. shared memory
e. tree reduction f. kernel execution time distribution analysis

(08) CUDA programming skills
a. Device I/O bridge b. Separate Compilation
c. Flexible use of CUDA function type qualifiers d. fast CUDA porting model

04/10:

(09) Profilers
a. Valgrind b. NVVP - NViadia Visual Profiler

(10) CUDA Stream and Concurrency
a. Concurrency b. Streams c. Explicit Synchronization d. Stream Scheduling e. hyper - Q

(11) Multiple GPUs
a. CUDA + OpenMP b. Concurrency for multiple CUDA Kernel

(12) Something for Adcance Programmers


更多詳細資訊,請上研碩資訊網站:www.yanshuo.cc

- 新聞稿有效日期,至2015/03/12為止


聯絡人 :黃小姐
聯絡電話:(02)2912-0128#2114
電子郵件:frances@yanshuo.cc

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