교육 개요
| 일수/시간 | 1일 / 6시간 | 난이도 | 입문 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 강사 | 한컴아카데미 소속 / NVIDIA 인증 강사 | ||||
| 매니저 | 정승호 (031-622-7684) | "교육 신청 전 문의 주시기 바랍니다." | ||||
| 교육비 | 400,000원 (VAT포함) | ||||
| 정원 | 20명 | ||||
| 실습환경 | nvprof, nvpp | ||||
교육 소개 및 목적
CUDA® 기반의 초병렬 GPU에서 실행되도록 C/C++ 애플리케이션을 가속화하는 기본 도구와 기법을 설명합니다.
코드를 작성하고, CUDA를 사용하여 코드 병렬화를 구성하고, CPU와 GPU 가속기 간의 메모리 마이그레이션을 최적화하고,
새로운 작업에서 학습한 워크플로우를 구현함으로써 입자 시뮬레이터(완전하게 기능하지만 오직 CPU 전용)를 가속화함으로써 엄청난 성능 향상을
이뤄내는 방법을 설명합니다.
· CUDA의 사용법을 배우고자 하는 사람
· 실무에서 CUDA를 사용해야 하는 사람
· CUDA 가속 컴퓨팅의 기초 이론을 알고자 하는 사람
교육 효과
· GPU 가속기로 실행할 코드 작성
· C/C++ 애플리케이션에서 데이터 및 명령어 수준 병렬 처리 제공 및 표현
· CUDA 관리 메모리를 활용하고 비동기 프리패치를 사용하여 메모리 마이그레이션 최적화
· 명령줄 및 시각적 프로파일러를 활용한 작업
· 명령어 수준 병렬 처리에 동시 스트림 활용
· GPU 가속 CUDA C/C++ 애플리케이션을 작성 / 프로필 중심 접근 방법을 활용한 애플리케이션 리팩토링
커리큘럼
NVIDIA DLI 전체 교육과정
 | 가속 컴퓨팅 기초: CUDA C/C++
|  | 가속 컴퓨팅 기초: Python
|
 | 다중 GPU로 CUDA C++ 애플리케이션 가속화
|  | 딥러닝 기초
|
 | Al 사이버 보안 파이프라인 구축
|  | 모델 병렬처리: 대규모 신경망 구축 및 배포
|
 | 데이터 병렬화: 다중 GPU 딥러닝 모델 훈련
|  |
교육 개요
| 일수/시간 | 1일 / 6시간 | 난이도 | 입문 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 강사 | 한컴아카데미 소속 / NVIDIA 인증 강사 | ||||
| 매니저 | 정승호 (031-622-7684) | "교육 신청 전 문의 주시기 바랍니다." | ||||
| 교육비 | 400,000원 (VAT포함) | ||||
| 정원 | 20명 | ||||
| 실습환경 | nvprof, nvpp | ||||
교육 소개 및 목적
CUDA® 기반의 초병렬 GPU에서 실행되도록 C/C++ 애플리케이션을 가속화하는 기본 도구와 기법을 설명합니다.
코드를 작성하고, CUDA를 사용하여 코드 병렬화를 구성하고, CPU와 GPU 가속기 간의 메모리 마이그레이션을 최적화하고,
새로운 작업에서 학습한 워크플로우를 구현함으로써 입자 시뮬레이터(완전하게 기능하지만 오직 CPU 전용)를 가속화함으로써 엄청난 성능 향상을
이뤄내는 방법을 설명합니다.
· CUDA의 사용법을 배우고자 하는 사람
· 실무에서 CUDA를 사용해야 하는 사람
· CUDA 가속 컴퓨팅의 기초 이론을 알고자 하는 사람
교육 효과
· GPU 가속기로 실행할 코드 작성
· C/C++ 애플리케이션에서 데이터 및 명령어 수준 병렬 처리 제공 및 표현
· CUDA 관리 메모리를 활용하고 비동기 프리패치를 사용하여 메모리 마이그레이션 최적화
· 명령줄 및 시각적 프로파일러를 활용한 작업
· 명령어 수준 병렬 처리에 동시 스트림 활용
· GPU 가속 CUDA C/C++ 애플리케이션을 작성 / 프로필 중심 접근 방법을 활용한 애플리케이션 리팩토링
커리큘럼
NVIDIA DLI 전체 교육과정
| 가속 컴퓨팅 기초: CUDA C/C++
| | 가속 컴퓨팅 기초: Python
|
| 다중 GPU로 CUDA C++ 애플리케이션 가속화
| | 딥러닝 기초
|
| Al 사이버 보안 파이프라인 구축
| | 모델 병렬처리: 대규모 신경망 구축 및 배포
|
| 데이터 병렬화: 다중 GPU 딥러닝 모델 훈련
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