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コース概要
CUDAの概要
- CUDA 技術とエコシステムの概要
- CUDA バージョンと互換性の理解
CUDAのインストール
- 事前インストール要件
- CUDA Toolkit のダウンロードとインストール
- インストールの確認
CUDA環境の設定
- 環境変数の設定
- 複数 GPU 用の CUDA 設定
- CUDA ライブラリとパスの管理
CUDAリソースの管理
- ユーザー アクセスと権限
- GPU リソースの割り当て
- CUDA リソース監視ツール
パフォーマンスタuning と最適化
- CUDA アプリケーションのプロファイリング
- 最大限のパフォーマンスを実現するためのチューニング
- 最適化のベストプラクティス
CUDAトラブルシューティング
- 一般的なインストールと設定の問題
- CUDA アプリケーションのデバッグ
- パフォーマンスボトルネックの解決
上級トピック
- CUDA でのアップデートとアップグレード
- CUDA と他のアプリケーションとの統合
- CUDA 技術の将来の動向
まとめと次回のステップ
要求
- コンピューター操作の基本的な理解
- オペレーティングシステム(特に Linux または Windows)に関する知識
- 並列計算と CUDA の学習への関心
対象者
- システム管理者
- IT プロフェッショナル
35 時間
お客様の声 (1)
様々な例を使って非常にインタラクティブで、研修の始まりから終わりまで難易度が適切に段階的に上がります。
Jenny - Andheo
コース - GPU Programming with CUDA and Python
機械翻訳