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本课程将帮助学生学习扩展 GPU 使用的概念，以及管理 GPU 使用的 CPU，使其超越最常见的消费级 GPU 安装。他们将学习如何管理异步工作流、发送和接收事件以封装数据传输和控制信号。此外，学生还将学习如何将 GPU 应用于数据排序和图像处理，并使用这些技术和库实现自己的软件。 课程结束时，您将能够做到以下几点： - 开发可使用多个 CPU 和 GPU 的软件 - 开发使用 CUDA 的事件和流功能创建异步工作流的软件 - 使用 CUDA 计算模型解决包括数据排序和图像处理在内的典型编程难题 要成功学习本课程，您必须了解并行编程并具有 C/C++ 编程经验。
企业级 CUDA
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 GPU 编程 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本模块的目的是让学生了解课程的实施方式、主题、评估方式和期望。
涵盖的内容
3个视频1篇阅读材料1个编程作业2个讨论话题1个非评分实验室
在专业环境中，使用一个 CPU 管理一个 GPU 并不是解决复杂难题的可行配置。 学生将应用 CUDA 功能，允许多个 CPU 在多个 GPU 上通信和管理软件内核。这将允许扩展输入数据的大小和计算复杂性。 学生将了解这种同步处理形式的优势和局限性。
涵盖的内容
7个视频2个编程作业1次同伴评审1个讨论话题2个非评分实验室
学生将学习在程序中使用 CUDA 事件和流，以实现异步数据和控制流。这将使软件具有更强的交互性和更长的使用寿命，包括分析用户界面、近乎实时流的视频或金融信息以及动态业务处理系统。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料1个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
本模块的目的是让学生了解 CUDA 所使用的硬件和软件基础。这是适当开发软件以最佳利用 GPU 资源所必需的。
涵盖的内容
11个视频1篇阅读材料1个编程作业1个讨论话题1个非评分实验室
本模块旨在让学生了解开发基于 CUDA 的软件的原理。
涵盖的内容
7个视频1次同伴评审1个讨论话题1个非评分实验室
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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