In this course, you’ll master GPU programming using C++ and CUDA to significantly enhance your software's performance. By focusing on parallelism, you’ll learn to leverage the full power of GPUs for high-performance computing applications.
GPU Programming with C++ and CUDA
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Accelerate real-world tasks using GPU parallelism
Optimize performance with CUDA streams and custom C++ solutions
Create and share GPU libraries with Python integration
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computer Architecture
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: Containerization
- Kategorie: Software-Defined Networking
- Kategorie: Test Tools
- Kategorie: Scripting
- Kategorie: Hardware Architecture
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: Memory Management
- Kategorie: Development Testing
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Software Development Tools
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: System Programming
- Kategorie: C and C++
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Docker (Software)
- Kategorie: C++ (Programming Language)
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
März 2026
Bewertungen
10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 10 Module
Dozent
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Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Status: VorschauBirla Institute of Technology & Science, Pilani
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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