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异构并行编程（伊利诺伊大学：胡文美教授）- 重点讲解CUDA编程

2.5万
1
2021-05-09 23:37:18
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转载自cousera，但是现在链接好像已经找不到了 本课程由伊利诺伊大学香槟分校的Wen-mei W. Hwu教授讲课，重点是CUDA编程，建议搭配书籍《Programming Massively Parallel Processors A Hands-On Approach》观看，中文版的名字是《大规模并行处理器编程实战》，胡文美教授是ACM/IEEE双院士，拥有美国加州大学伯克利分校计算机科学博士学位，目前已经从美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)退休。
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CUDA编程
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思辨，践行，分享@杭州
视频选集
（1/47）
1.1 Course Overview
21:05
1.2 Introduction to Heterogeneous Parallel Computing
16:58
1.3 Portability and Scalability in Heterogeneous Parallel Computing
09:26
1.4 Introduction to CUDA Data Parallelism and Threads
23:21
1.5 Introduction to CUDA Memory Allocation and Data Movement API
19:49
1.6 Introduction to CUDA Kernel-Based SPMD Parallel Programming
19:54
1.7 Kernel-based Parallel Programming Multidimensional Kernel Configuration
16:38
1.8 Kernel-based Parallel Programming Basic Matrix-Matrix Multiplication
18:18
2.1 Kernel-based Parallel Programming - Thread Scheduling
19:47
2.2 Control Divergence
14:46
2.3 Memory Model and Locality -- CUDA Memories
21:44
2.4 Tiled Parallel Algorithms
19:14
2.5 Tiled Matrix Multiplication
21:48
2.6 Tiled Matrix Multiplication Kernel
30:06
2.7 Handling Boundary Conditions in Tiling
14:56
2.8 A Tiled Kernel for Arbitrary Matrix Dimensions
18:04
3.1 Performance Considerations - DRAM Bandwidth
23:38
3.2 Performance Considerations - Memory Coalescing in CUDA
16:49
3.3 Parallel Computation Patterns - Convolution
15:26
3.4 Parallel Computation Patterns - Tiled Convolution
18:49
3.5 Parallel Computation Patterns - 2D Tiled Convolution Kernel
19:16
3.6 Parallel Computation Patterns - Data Reuse in Tiled Convolution
23:40
4.1 Parallel Computation Patterns - Reduction
22:57
4.2 Parallel Computation Patterns - A Basic Reduction Kernel
17:59
4.3 Parallel Computation Patterns - A Better Reduction Kernel
14:23
4.4 Parallel Computation Patterns - Scan (Prefix Sum)
20:33
4.5 Parallel Computation Patterns - A Work-Inefficient Scan Kernel
21:15
4.6 Parallel Computation Patterns - A Work-Efficient Parallel Scan Kernel
21:10
4.7 Parallel Computation Patterns - More on Parallel Scan
21:39
5.1 Parallel Computation Patterns - Histogramming
12:19
5.2 Parallel Computation Patterns - Atomic Operations
12:38
5.3 Parallel Computation Patterns - Atomic Operations in CUDA
17:32
5.4 Parallel Computation Patters - Atomic Operations Performance
15:48
5.5 Parallel Computation Patterns - A Privatized Histogram Kernel
13:34
6.1 Efficient Host-Device Data Transfer - Pinned Host Memory
20:07
6.2 Efficient Host-Device Data Transfer - Task Parallelism in CUDA
19:19
6.3 Efficient Host-Device Data Transfer - Overlapping Data Transfer with Computa
22:40
7.1 Related Programming Models - OpenCL Data Parallelism Model
15:08
7.2 Related Programming Models - OpenCL Device Architecture
09:49
7.3 Related Programming Models - OpenCL Host Code Part 1
23:29
7.4 Related Programming Models - OpenCL Host Code (Cont.)
14:00
7.5 Related Programming Models - OpenACC
16:28
7.6 Related Programming Models - OpenACC Details
16:07
8.1 Related Parallel Models - C++ AMP
15:59
8.2 Related Parallel Models - C++ AMP Advance Concepts
18:28
8.3 Related Parallel Models - Introduction to Heterogeneous Supercomputing and M
21:24
8.4 Conclusions and Future Directions
19:46

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