Dasar-dasar Komputasi Dipercepat dan Pemrograman GPU

Seiring pertumbuhan ukuran data dan meningkatnya tuntutan komputasi, pemrosesan CPU tradisional dapat menjadi hambatan utama. Komputasi yang dipercepat memanfaatkan kekuatan pemrosesan paralel untuk menjalankan perhitungan kompleks secara signifikan lebih cepat, menjadikannya keterampilan penting bagi pengembang, ilmuwan data, dan insinyur modern. Dalam kursus ini, Anda akan beralih dari pemrograman sekuensial standar ke pemikiran paralel. Anda akan membaca penjelasan yang jelas, mempelajari cuplikan kode yang dioptimalkan, dan belajar cara memanfaatkan akselerator perangkat keras untuk mempercepat aplikasi Anda. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami arsitektur dasar GPU dan bagaimana perbedaannya dengan CPU - Menerapkan prinsip-prinsip pemrograman paralel untuk memecah tugas-tugas kompleks menjadi operasi konkuren - Menulis program CUDA dasar dan mengelola alokasi memori antara host dan perangkat - Mempercepat alur kerja ilmu data dan machine learning menggunakan pustaka yang mendukung GPU - Menganalisis hambatan kinerja dan mengoptimalkan pola akses memori untuk throughput maksimum - Mengimplementasikan pola komputasi paralel modern yang cocok untuk inferensi AI dan pemrosesan data skala besar Kursus dimulai dengan terminologi penting dan konsep perangkat keras sebelum memandu Anda melalui struktur kode praktis, strategi optimasi, dan alur kerja eksekusi dunia nyata. Program berbasis teks ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak dan profesional data yang baru mengenal komputasi paralel dan ingin membangun pemahaman dasar yang kuat. Tidak diperlukan latar belakang perangkat keras tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini untuk membuka kekuatan kode yang dipercepat perangkat keras.