Johns Hopkins University

Spécialisation "Programmation GPU"

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Johns Hopkins University

Spécialisation "Programmation GPU"

Relevez les défis grâce à des GPU puissants.

Développer la maîtrise du calcul à haute performance et l'appliquer à de nombreux domaines.

17 503 déjà inscrits

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Développer le logiciel CUDA pour exécuter des calculs massifs sur du matériel couramment disponible

  • Utiliser des bibliothèques qui intègrent des algorithmes bien connus dans les logiciels sans qu'il soit nécessaire de redévelopper les capacités existantes

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Architecture des ordinateurs
  • Catégorie : Principes de programmation
  • Catégorie : Gestion de la mémoire
  • Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
  • Catégorie : Apprentissage profond
  • Catégorie : Flux de données
  • Catégorie : Informatique distribuée
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Programmation événementielle
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Évolutivité
  • Catégorie : Développement du programme
  • Catégorie : Architecture matérielle
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : C et C++
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Traitement des signaux numériques
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : Programmation du système

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : C++ (langage de programmation)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Préparer un diplôme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels concurrents dans les langages de programmation Python et C/C++.

  • Les étudiants acquerront un niveau d'introduction à la compréhension des architectures matérielles et logicielles des GPU.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : C++ (langage de programmation)
Catégorie : Architecture matérielle
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Environnement de développement
Catégorie : Développement du programme
Catégorie : Accès aux données
Catégorie : Gestion des processus du système d'exploitation
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Partage des données
Catégorie : C et C++
Catégorie : Architecture des ordinateurs
Catégorie : Algorithmes
Introduction à la programmation parallèle avec CUDA

Introduction à la programmation parallèle avec CUDA

COURS 2, 22 heures

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à utiliser le framework CUDA pour écrire des logiciels C/C++ fonctionnant sur des CPU et des GPU Nvidia.

  • Les étudiants transformeront des algorithmes et des programmes CPU séquentiels en noyaux CUDA qui s'exécutent des centaines, voire des milliers de fois simultanément sur le matériel GPU.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Gestion de la mémoire
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Matériel informatique
Catégorie : Tests de performance
Catégorie : Programmation du système
Catégorie : Architecture matérielle
Catégorie : Architecture des ordinateurs
Catégorie : Développement du programme
CUDA à l'échelle de l'entreprise

CUDA à l'échelle de l'entreprise

COURS 3, 29 heures

Ce que vous apprendrez

  • Les étudiants apprendront à développer des logiciels pouvant être exécutés dans des environnements informatiques comprenant plusieurs CPU et GPU.

  • Les étudiants développeront des logiciels qui utilisent CUDA pour créer des noyaux de traitement informatique GPU interactifs pour traiter des données asynchrones.

  • Les étudiants utiliseront CUDA, les capacités de mémoire matérielle et les algorithmes/bibliothèques pour résoudre des problèmes de programmation, y compris le traitement d'images.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation événementielle
Catégorie : Gestion de la mémoire
Catégorie : Flux de données
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Évolutivité
Catégorie : Développement du programme
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : C++ (langage de programmation)
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Traitement des signaux numériques
Catégorie : Informatique distribuée
Bibliothèques CUDA avancées

Bibliothèques CUDA avancées

COURS 4, 26 heures

Ce que vous apprendrez

  • Vous apprendrez à développer des logiciels qui effectuent des opérations mathématiques de haut niveau en utilisant des bibliothèques telles que cuFFT et cuBLAS.

  • Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Thrust pour effectuer un certain nombre de manipulations de données et de structures de données qui font abstraction de la gestion de la mémoire.

  • Vous apprendrez à développer des logiciels d'apprentissage automatique à des fins diverses en utilisant des réseaux neuronaux modélisés à l'aide des bibliothèques cuTensor et cuDNN.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Structures de données
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Traitement des signaux numériques
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Science des données

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Spécialisation, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

Instructeur

Chancellor Thomas Pascale
Johns Hopkins University
4 Cours29 235 apprenants

Offert par

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions