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コース概要
CUDA の概要
- CUDA テクノロジーとエコシステムの概要
- CUDA のバージョンと互換性について
CUDAのインストール
- インストール前の要件
- CUDA ツールキットのダウンロードとインストール
- インストールの確認
CUDA環境の構成
- 環境変数の設定
- 複数の GPU に対する CUDA の構成
- CUDA ライブラリとパスの管理
CUDAリソースの管理
- ユーザーのアクセスと権限
- GPU 個のリソースを割り当てています
- CUDAリソース監視ツール
パフォーマンスのチューニングと最適化
- CUDA アプリケーションのプロファイリング
- パフォーマンスを最大化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 のトラブルシューティング
- インストールと構成に関する一般的な問題
- CUDA アプリケーションのデバッグ
- パフォーマンスのボトルネックを解決する
高度なトピック
- CUDA 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の統合
- CUDAテクノロジーの今後の動向
概要と次のステップ
要求
- コンピュータ操作の基本的な理解
- オペレーティング システム (できれば Linux または Windows) に精通していること
- 並列コンピューティングと CUDA についての学習に興味がある
観客
- 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)
さまざまな例が非常にインタラクティブで、トレーニングの開始から終了までの間に複雑さが徐々に増していきます。
Jenny - Andheo
コース - GPU Programming with CUDA and Python
Machine Translated