Udemy – Learn CUDA with Docker! 2021-4

در تاریخ: 1405/06/31 7:04:23

توضیحات

دوره Learn CUDA with Docker!. این دوره آموزشی جامع به یادگیری برنامه‌نویسی CUDA بدون نیاز به کارت گرافیک‌های گران‌قیمت انویدیا و از طریق استفاده از ابزار Docker و شبیه‌سازها می‌پردازد. این دوره آموزشی نوین، رویکردی بسیار انتظارکشیده را برای یادگیری برنامه‌نویسی CUDA بدون نیاز به داشتن کارت‌های گرافیک اختصاصی انویدیا ارائه می‌دهد. در نهایت، علاقه‌مندان می‌توانند مباحث مربوط به CUDA را صرفاً بر روی لپ‌تاپ، تبلت یا حتی تلفن همراه خود به سادگی فرا گیرند. تکنولوژی CUDA یک مدل برنامه‌نویسی با هدف کلی فراهم می‌کند که به کاربران امکان دسترسی به قدرت محاسباتی فوق‌العاده پردازنده‌های گرافیکی مدرن و همچنین کتابخانه‌های قدرتمند برای یادگیری ماشین، پردازش تصویر، جبر خطی و الگوریتم‌های موازی را می‌دهد. در این دوره آموزشی، نحوه استفاده از Docker، مجازی‌سازی در سطح سیستم‌عامل و شبیه‌سازهای چرخه‌ای پردازنده‌های گرافیکی به صورت عملی به فراگیران نشان داده می‌شود تا مباحث معماری موازی و مدل برنامه‌نویسی انویدیا به شکلی روان و قابل فهم آموزش داده شود. علاوه بر این، دوره یاد شده با بهره‌گیری از کلاس‌های زنده آنلاین و مباحث مرتبط با محاسبات موازی، توزیع‌شده و سیستم‌های نرم‌افزاری پردازش با کارایی بالا تکمیل شده است. شرکت‌کنندگان علاوه بر دسترسی به محتوای ویدیویی، از امکانات تعاملی پلتفرم‌های تخصصی برنامه‌نویسی علمی نیز بهره‌مند می‌شوند تا مهارت‌های خود را در پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی به بالاترین سطح برسانند. این آموزش مسیری هموار برای توسعه‌دهندگانی است که می‌خواهند بدون درگیر شدن با هزینه‌های سنگین سخت‌افزاری، به دنیای محاسبات سنگین و پردازش‌های موازی وارد شوند و پروژه‌های خود را بهینه‌سازی کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

برنامه‌نویسی بدون کارت گرافیک: یادگیری نحوه کدنویسی با CUDA بدون نیاز به سخت‌افزار گران‌قیمت GPU.
مفاهیم داکر و مجازی‌سازی: آشنایی با اصول داکر، مجازی‌سازی در سطح سیستم‌عامل و استفاده از کانتینرها.
آشنایی با مبانی گرافیک: شناخت پایه پردازنده‌های گرافیکی و معماری‌های پردازش موازی.
نصب و راه‌اندازی ابزارها: یادگیری روش‌های نصب محیط CUDA و ابزارهای مرتبط با آن.
مدیریت رشته‌ها و بلوک‌ها: بررسی نحوه کارکرد رشته‌ها و بلوک‌های CUDA در ترکیب‌های گوناگون.
پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی: توانایی طراحی و ساخت الگوریتم‌های موازی کارآمد با استفاده از کدهای نمونه.
محاسبات با کارایی بالا: آشنایی با پشته‌های نرم‌افزاری محاسبات سنگین، سیستم‌های توزیع‌شده و ابزارهای مدیریت وظایف.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان بدون سخت‌افزار: افرادی که علاقه‌مند به یادگیری برنامه‌نویسی CUDA هستند اما به کارت گرافیک‌های گران‌قیمت دسترسی ندارند.
برنامه‌نویسان زبان‌های سی و سی‌پلاس‌پلاس: کسانی که دانش پایه برنامه‌نویسی دارند و می‌خواهند وارد حوزه محاسبات موازی شوند.
محققان و دانشجویان حوزه هوش مصنوعی: پژوهشگرانی که در زمینه یادگیری ماشین، پردازش تصویر و الگوریتم‌های سنگین فعالیت می‌کنند.
علاقه‌مندان به پردازش سریع: افرادی که به یادگیری فناوری‌های مدرن نرم‌افزاری و سیستم‌های پردازش با کارایی بالا تمایل دارند.