并行编程入门

使用 CUDA 来利用 GPU 的能力

高级

大约 3 个月

6小时每周 (自主学习)

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课程概述

了解 GPU 和 CUDA 编程环境中的并行计算基础知识!在此课程中,你将通过编码一系列图像处理算法了解并行编程,如 Photoshop 或 Instagram 中一样。你将能够在高端 GPU 上编程和运行你的任务,即使你自己不具备高端 GPU。

并行思考的重要性何在

了解如何通过将理论和实验与计算相结合来加快科学发现,从而对抗癌症、预防心脏病和促进机器人手术的新进步。

为什么学习这门课程?

你将通过使用 CUDA C/C++ 编程现代 GPU,掌握大规模并行计算的基本原理。你将学习 GPU 编程模型与架构、关键算法和并行编程模式以及优化技术。你的任务也将通过图像处理应用体现这些概念,但这是并行计算课程,你所学的内容可转化到任何应用领域。最重要的是,我们希望你能学会并行思考。

先修要求

我们希望学生拥有扎实的 C 编程语言功底和数据结构与算法的基本知识。

查看使用优达学城的技术要求

学习计划

第 1 课:GPU 编程模型

项目 1:灰度转换(打造优雅质地!)

第 2 课:GPU 硬件和并行通信

项目 2:特殊模糊(去除皱纹的神奇产品!)

第 3 课:基础并行算法

项目 3:高动态范围 (HDR) 色调映射(当 1000:1 的对比还不够!)

第 4 课:使用排序和扫描

项目 4:去红眼(柔和去除明亮红眼)

第 5 课:优化 GPU 程序

项目 5:加快直方图显示速度(当多快都不够快)

第 6 课:并行计算模式

项目 6:无缝图像合成(游泳池中的北极熊)

第 7 课:GPU 计算的新领域和未来

讲师与合作伙伴

David Luebke

David Luebke

David Luebke 在结束美国弗吉尼亚大学 8 年计算机科学任教生涯后,于 2006 年帮助成立了英伟达研究 (NVIDIA Research)。当 GPU 计算还处于萌芽期时,Dave 在实时 3D 计算机图形方面的研究引起了早期人们对该领域的兴趣。如今,Dave 是一名图形研究高级主管,并拥有英伟达杰出发明家称号。Dave 与他的妻子和三个儿子住在弗吉尼亚中部,喜欢玩短网拍墙球和飞盘,比起 NBA 更喜欢大学篮球。你可访问其个人网站或在 Twitter 帐户 @davedotluebke 上了解他的信息。

John Owens

John Owens

John Owens 是加利福尼亚大学戴维斯分校电气与计算机工程专业副教授,并领导着一个并行计算研究小组。他在斯坦福大学(研究生)和加州大学伯克利分校(本科)度过了愉快的求学时光,并最终成为加利福尼亚大学戴维斯分校的一名教师,如今他与妻子和女儿住在伯克利。闲暇时光,他喜欢玩字谜游戏、水球和正在研究有限的埃尔德什-贝肯数。John 有自己的网页,并正在学习使用 @jowens 发推文。

Mike Roberts

Mike Roberts

Mike Roberts 是斯坦福大学的一名计算机科学博士生。在来到斯坦福前,Mike 花了两年时间在哈佛大学做 GPU 计算研究,期间参与了非常有意思的跨学科项目——构建小鼠大脑的纳米级连接图。Mike 还收集了为数不多的 Funk 45 唱片,以前他每个周末都会与好友在汽车城的晚上玩 DJ。你可前往他的网站了解他的近期活动。

Cheng-Han Lee

Cheng-Han Lee

加入优达学城之前,Cheng-Han 曾在微软公司担任项目经理。他曾就在德克萨斯大学奥斯汀分校和加州大学圣地亚哥分校攻读计算机科学学位。

在工作之外,Cheng-Han 是一名世界旅行者。他曾在台湾、上海、查尔斯顿 (SC)、达拉斯、奥斯汀、圣地亚哥、西雅图和海湾地区生活。除旅游外,他还喜欢探寻新公园、参观新场馆、尝试新餐馆。

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