Dasar-dasar Komputasi GPU NVIDIA dan CUDA

Tugas komputasi modern, mulai dari deep learning hingga simulasi ilmiah, membutuhkan daya pemrosesan yang sangat besar. Mempelajari cara memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel GPU sangat penting untuk membangun aplikasi yang cepat dan skalabel. Kursus berbasis teks ini memperkenalkan Anda pada prinsip-prinsip inti komputasi GPU. Anda akan belajar cara beralih dari pemrograman CPU sekuensial ke eksekusi paralel, memahami arsitektur perangkat keras dan alat perangkat lunak yang memungkinkan akselerasi. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami perbedaan arsitektur antara CPU dan GPU - Mempelajari konsep inti pemrograman CUDA dan grid eksekusi - Mengelola alokasi memori GPU dan mengoptimalkan jalur transfer data - Menerapkan teknik profil kinerja untuk mengidentifikasi hambatan eksekusi - Menjelajahi kerangka kerja akselerasi AI modern dan optimasi khusus perangkat keras Kursus ini dimulai dengan definisi dasar dan konsep komputasi paralel, maju selangkah demi selangkah melalui model memori, sinkronisasi thread, dan strategi optimasi praktis. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak, profesional ilmu data, dan penggemar teknologi yang ingin memahami akselerasi GPU. Tidak diperlukan pengalaman pemrograman paralel sebelumnya, meskipun keakraban dengan konsep pemrograman dasar direkomendasikan. Mulailah membaca sekarang untuk menguasai dasar-dasar komputasi GPU berkinerja tinggi.