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Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/gpu-programming Современные вычислительные задачи требуют все большей вычислительной мощности, и программирование на графических процессорах (GPU) становится все более актуальным. Курс GPU Programming, предлагаемый Университетом Джонса Хопкинса, может стать…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda こんにちは、皆さん！今日は、Courseraで提供されている「CUDAによる並列プログラミング入門」というコースをレビューしたいと思います。このコースは、データを並列に処理するためのプログラミング技術を学び、特にNvidiaのCUDAを使用して、複雑な問題を解決するためのソフトウェアの実装にフォーカスしています。 コースの概要: このコースは、学生がGPU（Graphics Processing Units）上で大量のデータを処理するためのコードを開発する準備を整えることに役立ちます。CUDAを使用して、消費者向けから企業向けのGPUまで、最新のハードウェアとソフトウェア機能を学ぶことができます。特に、100から1000のスレッドを使用したり、さまざまな形式のメモリーを整備したりすることに重点を置いています。 シラバス: コースの概要: コースの運営方法、トピック、評価方法、期待されることを理解します。 スレッド、ブロック、グリッド: GPUを使用して大規模な問題を解決するための最も重要な概念の一つは、スレッドの管理です。CUDAは、スレッド、ブロック、グリッドを使用して、大規模な2Dおよび3Dデータセットを処理するプログラムを開発します。 ホストメモリとグローバルメモリ: データの物理メモリへのアクセスと修正を効果的に管理します。学生は、ホストメモリを割り当て、グローバルメモリにデータを転送するソフトウェアを作成します。 共有メモリと定数メモリ: GPUソフトウェアのパフォーマンスを向上させるために使用します。マスクを適用したり、スレッド間の通信を管理したりします。 レジスタメモリ: GPUの最も局所的なメモリの利点と制約を学びます。レジスタを使用してアルゴリズムの実装を行い、性能分析を生成します。 このコースは、並列プログラミングやデータ処理に興味がある方々に強くお勧めします。特にGPUを使った開発に魅力を感じている方には、基礎から高度なテクニックまで学ぶことができる貴重な機会です。 さらに、具体的なプロジェクトや演習も充実しているため、実践的なスキルを身につけることができます。並列プログラミングの理解を深め、私たちのデジタル世界をさらに進化させるために、是非このコースを試してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda