Dasar-Dasar Akselerasi GPU dengan CUDA C/C++

Dalam pengembangan perangkat lunak modern, kekuatan pemrosesan CPU saja seringkali tidak cukup untuk menangani tugas-tugas komputasi berat secara efisien. Dengan memanfaatkan kekuatan pemrosesan paralel masif dari GPU menggunakan CUDA, Anda dapat mempercepat aplikasi C dan C++ Anda secara dramatis. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip dasar komputasi terakselerasi. Anda akan beralih dari menulis kode CPU sekuensial standar ke merancang dan menjalankan program paralel yang berjalan langsung pada perangkat keras grafis berkinerja tinggi. Apa yang akan Anda pelajari: 1. Memahami perbedaan inti antara arsitektur CPU dan GPU serta cara kerja eksekusi paralel. 2. Menulis dan meluncurkan kernel CUDA untuk melakukan perhitungan paralel di C/C++. 3. Mengelola alokasi memori dan transfer data antara host CPU dan perangkat GPU. 4. Menerapkan teknik Unified Memory untuk menyederhanakan manajemen memori dalam aplikasi terakselerasi. 5. Menganalisis eksekusi kode GPU untuk mengidentifikasi hambatan kinerja dan mengoptimalkan throughput. 6. Mengimplementasikan pola pemrograman paralel dasar untuk pemrosesan data yang efisien. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting, konsep perangkat keras, dan dasar-dasar desain paralel sebelum beralih ke struktur kode praktis dan strategi optimasi. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan panduan kode langkah demi langkah, Anda akan membangun fondasi yang kuat dalam komputasi terakselerasi. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak dan mahasiswa dengan pengetahuan dasar C atau C++ yang ingin mempelajari pemrograman paralel. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan komputasi GPU atau CUDA. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi kinerja penuh perangkat keras modern.