Khóa học "Lập trình CUDA cho AI" giúp học viên hiểu rõ về cách sử dụng CUDA để tối ưu hóa hiệu suất trong lập trình trí tuệ nhân tạo. Học viên sẽ học cách triển khai các thuật toán AI trên GPU bằng cách sử dụng CUDA để tăng tốc độ xử lý dữ liệu đáng kể.

Lập trình CUDA cho AI

ProtonX

Giới thiệu CUDA<ul><li>Các khái niệm cơ bản như Thread, Block và Grid.</li></ul>

Giới thiệu CUDA

CUDA là một nền tảng tính toán song song và lập trình với C. Với CUDA, bạn có thể triển khai một thuật toán song song một cách dễ dàng như viết các chương trình C. Bạn có thể xây dựng các ứng dụng cho hàng loạt hệ thống sử dụng CUDA trên các GPU của NVIDIA, từ các thiết bị nhúng, máy tính bảng, laptop, desktop, và workstation cho đến các hệ thống cụm HPC. Trong phần này, bạn sẽ học cách viết một chương trình CUDA thông qua hai ví dụ đơn giản: cộng vector và cộng ma trận.

Viết một chương trình CUDA

Lệnh gọi kernel CUDA là một phần mở rộng trực tiếp của cú pháp hàm C, thêm cấu hình thực thi của kernel bên trong dấu ngoặc ba dấu góc

#	Topic
1	Giới thiệu CUDA Giới thiệu CUDA Các khái niệm cơ bản như Thread, Block và Grid.
2	Viết một chương trình CUDA CUDA là một nền tảng tính toán song song và lập trình với C. Với CUDA, bạn có thể triển khai một thuật toán song song một cách dễ dàng như viết các chương trình C. Bạn có thể xây dựng các ứng dụng cho hàng loạt hệ thống sử dụng CUDA trên các GPU của NVIDIA, từ các thiết bị nhúng, máy tính bảng, laptop, desktop, và workstation cho đến các hệ thống cụm HPC. Trong phần này, bạn sẽ học cách viết một chương trình CUDA thông qua hai ví dụ đơn giản: cộng vector và cộng ma trận.
3	Tất tần tật về Kernel Lệnh gọi kernel CUDA là một phần mở rộng trực tiếp của cú pháp hàm C, thêm cấu hình thực thi của kernel bên trong dấu ngoặc ba dấu góc
4	CUDA Execution Model No content
5	Global Memory No content