CUDA GPU 프로그래밍

  • 교육장소 : 이대·신촌캠퍼스 / 강남캠퍼스
  • 교육시간 : 종일반(월~목) 09:00~18:00, 2일, 16시간
                                     야간반(월~금) 19:00~22:00, 5회, 16시간
                                     주말반(토) 09:30~18:00, 2회, 16시간
  • 수강료 : 900,000원
  • 교육대상 : 학생, 일반, 재직자, 실업자
  • 교육문의 : 이대캠퍼스 02)313-1711
                                      강남캠퍼스 02)561-1911
1. 교육개요

• 4차 산업 혁명의 핵심인 GPU를 이용한 병렬 처리 프로그래밍을 학습
• 물리/과학/의료/데이터/인공지능/딥러닝에서 필수적으로 사용되는 GPU 프로그래밍 학습
• GPU 프로그램 중에서 가장 인기있는 Nvidia 의 CUDA 를 이용해 기존 CPU 프로그램을 GPU 프로그램으로 컨버트한다.

2. 교육목표

• GPU 의 가치, 사용 현황, 구조 이해
•CUDA 구조 및 기본적인 사용법 학습
• CUDA 최적화 방법 이해
• 디버깅, 프로파일링 방법 학습

3. 교육대상

•4차 산업 분야 취업 준비생
• 어플리케이션 가속화가 필요한 개발자
•딥러닝 인퍼런스 엔진 개발자

4. 선수지식

• C / C++

5. 사용 소프트웨어 및 실습장비

• Nvidia Graphic card
• Windows 7
• CUDA

6. 교육강사

• 박천덕 교수
• 학력
      - 서강대학교 학사
      - 현)한림대학교 컴퓨터공학 패턴인식 전공 박사 수료 후 연구원
      - 현) (주)웨이전스 인공지능(신호,영상처리)기반 의료기제조 프로젝트 연구원
      - 딥러닝 신호처리 & 영상처리 글로벌 연구논문 준비중

• 강의경력
      - 전)중앙정보처리학원 외래강사
      - 전)중앙정보기술인재개발원 전임강사
      - 현)중앙정보기술인재개발원 산학겸임 교수
      - LG 인공지능 연구소 무인자동차시스템 CUDA GPU 병렬 처리 강의
      - (주)마젠타로보틱스 딥러닝 기반 영상처리를 통한 스마트 공장 적용 및 활용 강의
      - (주)CJ E&M SW개발자 신입사원 직무교육
      - ㈜NAVER Technology Services SW개발자 신입사원 직무교육
      - ㈜사이버로지틱스 SW개발자 신입사원 직무교육
      - 고용노동부위탁 청년취업아카데미사업 컴퓨터공학분야 전공심화 취업교육
      - esp Systems Deep Learning-OCR 개발
      - 전)강원대 대학원생 및 지오멕스소프트 직원 대상 딥러닝(Deep Learning) 강의
      - 전)사학연금회관 CUDA강의
      - 전)충북대학교 석·박사 대상 CUDA C강의
      - 전)한화그룹 전산직 대상 머신러닝 강의
      - 전)신한금융, 신한 DS전산직 대상 빅데이터 분석 강의
      - 전)두산그룹 전산직 대상 파이썬을 활용한 머신러닝 강의
      - 전)SK(주) C&C의 AIBRIL 챗봇만들기 강의

7. 교육교재

• CUDA 병렬 프로그래밍 : 고성능 GPGPU를 이용한 NVIDIA 병렬 컴퓨팅 아키텍처

8. 교육내용


주차 교육내용
1주차 ㆍ CUDA 설치
      - VisualStudio, Cuda Toolkit, Cuda Sample
ㆍ CUDA 구조
      - 코어, 메모리, 버스
ㆍ Global 함수 생성, 호출
      - Device, Host 메모리간 데이터 전달
      - 스레드 블록, 그리드
      - 스레드 스케줄링
ㆍ 메모리 종류
      - 공유 메모리, 동기화
      - 상수 메모리
      - 메모리 성능 최적화
ㆍ 디버깅
2주차 ㆍCUDA API학습
ㆍ성능측정
ㆍ원자 연산
      - sum
ㆍ텍스쳐 메모리
      - texture2d, 3d
ㆍ CUDA 스트림
ㆍ 동기화
      - 아토믹 함수, 스레드 카운트, 히스토그램
ㆍ 최적화
      - 프로파일러
      - 최적화 팁
ㆍ GPU-Accelerated Libraries
      - NPP, cuDNN