Johns Hopkins University
Spécialisation Programmation GPU
11 533 inscrit(s)
Johns Hopkins University

Spécialisation Programmation GPU

Relevez les défis grâce à des GPU puissants. Développer la maîtrise du calcul à haute performance et l'appliquer à de nombreux domaines.

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niveau Intermédiaire

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Planning flexible
2 mois à raison de 10 heures par semaine
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Vue d'ensemble

  • Développer le logiciel CUDA pour exécuter des calculs massifs sur du matériel couramment disponible

  • Utiliser des bibliothèques qui intègrent des algorithmes bien connus dans les logiciels sans qu'il soit nécessaire de redévelopper les capacités existantes

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Computer Hardware
  • Catégorie : Programming Principles
  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Linear Algebra
  • Catégorie : Data Structures
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : System Programming
  • Catégorie : Program Development
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Distributed Computing
  • Catégorie : Numerical Analysis
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : C and C++
  • Catégorie : Computer Architecture
  • Catégorie : Hardware Architecture
  • Catégorie : Event-Driven Programming
  • Catégorie : Deep Learning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
9 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - 4 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels concurrents dans les langages de programmation Python et C/C++.

  • Les étudiants acquerront un niveau d'introduction à la compréhension des architectures matérielles et logicielles des GPU.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Débogage
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Matériel informatique
Catégorie : Programmation du système
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : C et C++
Catégorie : Informatique distribuée
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Architecture des ordinateurs

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à utiliser le framework CUDA pour écrire des logiciels C/C++ fonctionnant sur des CPU et des GPU Nvidia.

  • Les étudiants transformeront des algorithmes et des programmes CPU séquentiels en noyaux CUDA qui s'exécutent des centaines, voire des milliers de fois simultanément sur le matériel GPU.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Débogage
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Architecture des ordinateurs
Catégorie : Informatique distribuée
Catégorie : Stockage des données
Catégorie : C et C++

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels pouvant être exécutés dans des environnements informatiques comprenant plusieurs CPU et GPU.

  • Les étudiants développeront des logiciels qui utilisent CUDA pour créer des noyaux de traitement informatique GPU interactifs pour traiter des données asynchrones.

  • Les étudiants utiliseront CUDA, les capacités de mémoire matérielle et les algorithmes/bibliothèques pour résoudre des problèmes de programmation, y compris le traitement d'images.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Programmation événementielle
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : structures de données
Catégorie : Architecture matérielle
Catégorie : Informatique distribuée
Catégorie : C et C++

Ce que vous apprendrez

  • Vous apprendrez à développer des logiciels qui effectuent des opérations mathématiques de haut niveau en utilisant des bibliothèques telles que cuFFT et cuBLAS.

  • Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Thrust pour effectuer un certain nombre de manipulations de données et de structures de données qui font abstraction de la gestion de la mémoire.

  • Vous apprendrez à développer des logiciels d'apprentissage automatique à des fins diverses en utilisant des réseaux neuronaux modélisés à l'aide des bibliothèques cuTensor et cuDNN.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Développement du programme
Catégorie : structures de données
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Deep learning
Catégorie : C et C++
Catégorie : Science des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Analyse numérique
Catégorie : Analyse d'images

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Spécialisation, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

 

Instructeur

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Cours21 340 apprenants

Offert par

Johns Hopkins University

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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