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CUDA Academy

Programma la GPU con CUDA C++. Dai thread e la gerarchia della memoria ai kernel, l'ottimizzazione e il vero calcolo parallelo. Un percorso di apprendimento CoddyKit con 30 corsi brevi e 120 lezioni interattive, con un tutor IA disponibile 24/7 al tuo fianco.

Corsi
30
Lezioni
120
Passaggi interattivi
1,560
Gratis per iniziare
Corso 1
Curriculum

30 corsi in questo percorso

Ogni corso del percorso CUDA Academy, in ordine di apprendimento. Il primo è gratuito.

1

A14 lezioniGratis

Spieghi cos'è una GPU e perché, nei problemi paralleli, migliaia di piccoli core superano pochi core CPU veloci

  1. 1CPU contro GPU: latenza e throughput
  2. 2SIMT: la stessa istruzione, molti thread
  3. 3Che cos'è davvero CUDA
  4. +1 altri
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2

A14 lezioniPRO

Installi il CUDA Toolkit, verifichi il driver e compili il primo programma con nvcc

  1. 1Versioni di driver, runtime e toolkit
  2. 2Leggere nvidia-smi come un professionista
  3. 3Compilare con nvcc
  4. +1 altri
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3

A14 lezioniPRO

Distingua il codice host della CPU dal codice device della GPU e sappia quale memoria può essere utilizzata da ciascun lato

  1. 1Il qualificatore di funzione __global__
  2. 2Funzioni __device__ e __host__
  3. 3Spazi di indirizzamento separati
  4. +1 altri
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4

A14 lezioniPRO

Definisca, avvii ed esegua un kernel GPU che stampi dati dal device

  1. 1Anatomia di un kernel
  2. 2L'avvio con tripla parentesi angolare
  3. 3printf dentro un kernel
  4. +1 altri
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5

A14 lezioniPRO

Mappi un problema sulla gerarchia CUDA di thread, blocchi e griglia

  1. 1La gerarchia dei thread
  2. 2threadIdx, blockIdx, blockDim
  3. 3Perché esistono i blocchi
  4. +1 altri
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6

A24 lezioniPRO

Calcoli un indice globale univoco affinché ogni thread gestisca esattamente un elemento di dati

  1. 1La formula classica dell'indice
  2. 2Proteggersi dagli indici fuori intervallo
  3. 3Arrotondare per eccesso il numero di blocchi
  4. +1 altri
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7

A24 lezioniPRO

Allochi e liberi memoria GPU e comprenda l'heap del device

  1. 1cudaMalloc e cudaFree
  2. 2Puntatori alla memoria GPU
  3. 3Inizializzare con cudaMemset
  4. +1 altri
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8

A24 lezioniPRO

Trasferisca array tra host e device in entrambe le direzioni in modo affidabile

  1. 1Trasferimenti da host a device
  2. 2Trasferimenti da device a host
  3. 3L'enumerazione della direzione di copia
  4. +1 altri
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9

A24 lezioniPRO

Scriva sulla GPU un programma completo C = A + B, dall'allocazione alla verifica

  1. 1Il kernel di somma di vettori
  2. 2Collegare il lato host
  3. 3Verificare il risultato sulla CPU
  4. +1 altri
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10

A24 lezioniPRO

Rilevi e segnali gli errori CUDA derivanti dalle chiamate API e dall'avvio dei kernel

  1. 1Codici di ritorno contro errori asincroni
  2. 2Usare cudaGetLastError dopo l'avvio
  3. 3Una macro CUDA_CHECK riutilizzabile
  4. +1 altri
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11

B14 lezioniPRO

Scelga lo spazio di memoria giusto tra global, shared, constant, local e registri

  1. 1Registri e memoria locale
  2. 2Compromessi della memoria globale
  3. 3Memoria costante e relativa cache
  4. +1 altri
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12

B14 lezioniPRO

Organizzi i pattern di accesso affinché una warp legga memoria contigua in un'unica transazione

  1. 1Che cos'è una transazione di memoria
  2. 2Letture coalescenti contro strided
  3. 3Structure of Arrays contro Array of Structs
  4. +1 altri
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13

B14 lezioniPRO

Usi la memoria __shared__ e __syncthreads per condividere dati all'interno di un blocco

  1. 1Dichiarare array __shared__
  2. 2Sincronizzare con __syncthreads
  3. 3Evitare i conflitti tra banchi
  4. +1 altri
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14

B14 lezioniPRO

Applichi il pattern load-sync-compute del tiling per riutilizzare i dati e ridurre il traffico globale

  1. 1Il problema del riutilizzo dei dati
  2. 2Il modello Load-Sync-Compute
  3. 3Stencil e finestre scorrevoli
  4. +1 altri
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15

B14 lezioniPRO

Costruisca una GEMM tiled con memoria shared che superi nettamente la versione ingenua

  1. 1Il kernel matmul ingenuo
  2. 2Suddividere il prodotto interno in tile
  3. 3Iterare sulle fasi dei tile
  4. +1 altri
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16

B14 lezioniPRO

Sommi in modo efficiente un array sulla GPU usando una riduzione ad albero

  1. 1L'idea dell'albero di riduzione
  2. 2Eliminare la divergenza dei warp
  3. 3Indirizzamento sequenziale
  4. +1 altri
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17

B14 lezioniPRO

Usi operazioni atomiche per aggiornare risultati condivisi senza race condition

  1. 1Condizioni di gara sulla GPU
  2. 2atomicAdd e funzioni correlate
  3. 3Costruire un istogramma
  4. +1 altri
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18

B14 lezioniPRO

Esegua kernel e trasferimenti contemporaneamente usando stream non predefiniti

  1. 1La trappola dello stream predefinito
  2. 2Creare e utilizzare gli stream
  3. 3Eventi per misurazione e sincronizzazione
  4. +1 altri
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19

B14 lezioniPRO

Velocizzi i trasferimenti con memoria host pinned e copie asincrone negli stream

  1. 1Perché la memoria pageable è lenta
  2. 2Memoria pinned con cudaMallocHost
  3. 3cudaMemcpyAsync in uno stream
  4. +1 altri
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20

B14 lezioniPRO

Usi cudaMallocManaged per un unico puntatore condiviso tra host e device

  1. 1Un puntatore, entrambi i lati
  2. 2Migrazione delle pagine su richiesta
  3. 3Prefetching con cudaMemPrefetchAsync
  4. +1 altri
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21

B24 lezioniPRO

Scelga la dimensione dei blocchi e limiti le risorse per massimizzare l'occupancy degli SM

  1. 1Che cosa significa davvero occupancy
  2. 2Limiti di registri e memoria condivisa
  3. 3API del calcolatore dell'occupancy
  4. +1 altri
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22

B24 lezioniPRO

Individui i colli di bottiglia usando le metriche di Nsight Systems e Nsight Compute

  1. 1Vista della timeline in Nsight Systems
  2. 2Metriche dei kernel in Nsight Compute
  3. 3Limitato dal calcolo contro limitato dalla memoria
  4. +1 altri
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23

B24 lezioniPRO

Scambi dati all'interno di una warp con intrinsic di shuffle e voto, senza memoria shared

  1. 1Warp, lane e maschere
  2. 2__shfl_down_sync per le riduzioni
  3. 3Funzioni ballot e vote
  4. +1 altri
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24

B24 lezioniPRO

Applichi ILP, srotolamento dei cicli e caricamenti vettoriali per raggiungere le massime prestazioni

  1. 1Parallelismo a livello di istruzione
  2. 2Srotolare i cicli con #pragma unroll
  3. 3Caricamenti vettorializzati con float4
  4. +1 altri
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25

B24 lezioniPRO

Distribuisca il lavoro su più GPU e trasferisca direttamente i dati tra loro con P2P

  1. 1Enumerare e selezionare i dispositivi
  2. 2Partizionare il lavoro tra le GPU
  3. 3Accesso peer-to-peer alla memoria
  4. +1 altri
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26

B24 lezioniPRO

Chiami le librerie ottimizzate di NVIDIA per GEMM, ordinamento e algoritmi paralleli

  1. 1cuBLAS GEMM nel modo corretto
  2. 2Vettori e trasformazioni Thrust
  3. 3Reduce, Scan e Sort con Thrust
  4. +1 altri
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27

B24 lezioniPRO

Avvii kernel dal device e registri il lavoro in grafi CUDA riutilizzabili

  1. 1Lanciare kernel da un kernel
  2. 2Quando il parallelismo dinamico conviene
  3. 3Acquisire il lavoro in un grafo
  4. +1 altri
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28

B24 lezioniPRO

Usi Tensor Core a precisione mista tramite l'API WMMA per calcoli rapidi sulle matrici

  1. 1Cosa calcolano i Tensor Core
  2. 2Precisione mista: FP16, BF16, TF32
  3. 3L'API dei fragment WMMA
  4. +1 altri
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29

B24 lezioniPRO

Individui crash, race condition ed errori di memoria con gli strumenti di debug CUDA

  1. 1Eseguire passo passo i kernel in cuda-gdb
  2. 2Trovare le perdite con memcheck
  3. 3Cercare le race con racecheck
  4. +1 altri
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30

B24 lezioniPRO

Riunisca kernel, stream e profiling in un elaboratore di immagini realmente accelerato dalla GPU

  1. 1Progettare la pipeline di elaborazione
  2. 2Fondere i filtri in un unico kernel
  3. 3Elaborare tile in streaming per immagini grandi
  4. +1 altri
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CoddyKit PRO

Sblocca tutti i 30 corsi di questo percorso e di ogni altro percorso

Tutor IA, esame di certificazione e certificato. Funziona sul web, su iOS e Android.

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Annuale$29.90 / annoCirca $2.49 al mesePaga una voltaA vita$69.99 una voltaNessun rinnovo. PRO per sempre.
Panoramica del Corso

CUDA: GPU Programming with C++

Programma la GPU con CUDA C++. Dai thread e la gerarchia della memoria ai kernel, l'ottimizzazione e il vero calcolo parallelo. Questo percorso copre 30 mini-corsi progressivi dal principiante assoluto (A1) fino a livello avanzato (B2), con lezioni brevi e focalizzate e quiz veloci per consolidare ogni concetto.

What You Will Learn

Inizi con i fondamenti e avanzi attraverso argomenti intermedi e avanzati, ogni corso si basa sul precedente. Ogni lezione è pratica e in piccole dosi, con un tutor AI disponibile 24/7 quando hai bisogno di aiuto.

How It Works

Ogni corso è suddiviso in quattro lezioni focalizzate e in piccole dosi. Completa qualche lezione al giorno e padroneggerai l'intero percorso in settimane, non in mesi.

Strumenti

Fai pratica con l'IA, non limitarti a leggere

Potenzia il tuo apprendimento con strumenti e funzionalità alimentate da IA

Chat IAChatta con il tuo tutor IAFai una Super DomandaOttieni risposte a livello espertoPROCrea LezioneGeneratore di lezioni alimentato da IAPROInizia l'Esame di CertificazioneOttieni il tuo certificatoPROInizia la SfidaMetti alla prova le tue abilità

Come Imparerai

  1. 01

    Lezioni Interattive

    Esercizi di codifica pratici con feedback in tempo reale

  2. 02

    Tutor IA

    Ricevi aiuto istantaneo dalla nostra IA quando sei bloccato

  3. 03

    Editor Integrato

    Scrivi ed esegui il codice direttamente nel tuo browser

  4. 04

    Certificato

    Guadagna un certificato al completamento del corso

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FAQ

Domande Frequenti

Il corso CUDA Academy è gratuito?

Sì. Puoi iniziare il corso CUDA Academy gratuitamente e completare le sue lezioni interattive senza costi. Un abbonamento PRO opzionale sblocca strumenti IA avanzati e un certificato condivisibile.

Serve esperienza precedente per imparare C++?

No. Il corso inizia con i fondamenti e prosegue gradualmente verso argomenti più avanzati, quindi puoi iniziare anche senza alcuna esperienza precedente in C++.

Come imparerò C++ su CoddyKit?

Impari facendo. Brevi lezioni interattive abbinano una spiegazione chiara a un esercizio di codifica pratico che gira in tempo reale, e un tutor IA disponibile 24/7 offre aiuto personalizzato quando rimani bloccato.

Ricevo un certificato per il completamento di CUDA Academy?

Sì. Gli studenti PRO possono sostenere un esame e guadagnare un certificato condivisibile di completamento con un codice verificabile per il corso CUDA Academy.

Posso imparare C++ dal mio telefono?

Sì. CoddyKit è disponibile sul web e come app native iOS e Android, quindi puoi imparare C++ su qualsiasi dispositivo e i tuoi progressi si sincronizzano tra loro.

Quanto costa CoddyKit PRO?

Il primo corso di CUDA Academy è gratuito. CoddyKit PRO sblocca ogni corso: $5.90 a settimana, $7.90 al mese, $29.90 all'anno oppure $69.99 una volta, per un accesso a vita senza rinnovi.

Quanto tempo serve per completare CUDA Academy?

CUDA Academy comprende 30 corsi e 120 lezioni. La maggior parte delle lezioni richiede circa 5–10 minuti, quindi l'intero percorso richiede circa 14 ore di pratica concreta, al tuo ritmo.

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