Освоение параллельного программирования на GPU с CUDA: HW & SW

Курс «Mastering GPU Parallel Programming with CUDA» представляет собой углубленное практическое руководство по освоению технологий параллельных вычислений на современных графических процессорах. Программа разработана для тех, кто стремится выйти за рамки базового программирования и научиться использовать колоссальную вычислительную мощность GPU для решения сложных инженерных, научных и AI-задач. Обучение построено на сочетании теоретических основ аппаратной архитектуры и интенсивной практики написания кода, что позволяет слушателям не просто копировать примеры, а глубоко понимать процессы, происходящие «под капотом» видеокарт.

Курс охватывает эволюцию архитектур NVIDIA — от Fermi до современных Hopper и Ampere, объясняя, как аппаратные изменения влияют на производительность программного обеспечения. Участники получат комплексное представление о различиях между CPU и GPU, изучат иерархию памяти, принципы работы потоков (threads), блоков (blocks) и сеток (grids), а также освоят методы эффективного распараллеливания вычислений. Особое внимание уделяется инструментам профилирования, таким как Nsight Compute и nvprof, которые необходимы для поиска «узких мест» в коде, анализа задержек и оптимизации использования ресурсов GPU.

В процессе обучения вы научитесь настраивать среду разработки CUDA Toolkit в различных операционных системах (Windows, Linux и WSL), освоите двумерную индексацию для работы с матрицами, научитесь эффективно использовать shared memory и минимизировать warp divergence. Практическая часть включает в себя отладку приложений, обработку ошибок через runtime API и применение модели Roofline для анализа ограничений производительности (вычислительных или пропускной способности памяти).

Курс идеально подходит для студентов инженерных специальностей, исследователей и разработчиков, желающих углубить свои знания в области параллельного программирования. Благодаря структурированному подходу, вы пройдете путь от написания простейшей программы «Hello World» до проектирования высокопроизводительных ядер (kernels), способных эффективно работать на современном оборудовании. По завершении обучения вы будете обладать навыками тонкой настройки CUDA-приложений, что является критически важным для высокопроизводительных вычислений (HPC). Материал курса является независимым образовательным ресурсом, предоставляющим фундаментальные знания, необходимые для профессиональной работы с технологиями NVIDIA.