קורס CUDA | לנצל את הכוח GPU של המחשב

קורס CUDA

על הקורס CUDA

קורס CUDA מספק הכשרה מקיפה בפיתוח יישומים על גבי מעבדי GPU של חברת NVIDIA. הקורס משלב הבנה עמוקה של ארכיטקטורת GPU עם פרקטיקות פיתוח מתקדמות. המשתתפים ילמדו לפתח יישומים מורכבים המנצלים את עוצמת המחשוב המקבילי, תוך התמקדות בביצועים ואופטימיזציה. הקורס מדגיש יישומים מעשיים בתחומי מדע, הנדסה, למידה עמוקה ועיבוד נתונים בקנה מידה גדול.

בשנים האחרונות עם התפתחות הטכנולוגיה בתעשיית ההייטק ניתן לראות כי נוספו מספר תחומים חדשים פורצי דרך אליהם מופנים משאבים רבים לצורך פיתוחים אינטנסיביים ומורכבים במגוון רחב של תחומי החיים.

חברות ההייטק כיום בשוק המקומי והבינלאומי שואפות לספק פתרונות מתקדמים לצורך פתרון בעיות, ייעול תהליכים ויצירת מוצרים חדשים.

האתגר הוא שפתרונות מתקדמים שכאלו שלוקחים לשלב הבא את המעורבות של הטכנולוגיה בחיינו והאפקטיביות שלה עבורנו ברוב המקרים גם יצרכו משאבים רבים ויצטרכו שימוש בכוח חישוב בצורה אינטנסיבית על מנת לספק את השירות הרלוונטי, כאן בדיוק נכנסת לתמונה פלטפורמת CUDA.

פלטפורמת CUDA פותחה ע"י חברת NIVIDA על מנת לנצל את הכוח GPU של המחשב על מנת לבצע פעולות שדורשות פעילות אינטנסיבית של חישובים, ביצועים וכו. כוח ה CPU אינו מספיק בתחומים רבים ובעיקרם תחום עיבוד התמונה ועיבוד הווידאו.

בעת פיתוח פתרונות בתחומים כגון תחבורה אוטונומית, טיפולים רפואיים אוטומטים ועוד אנחנו נצטרך במקרים רבים את הגשר בין הקוד שפיתחנו לבין כרטיס גרפי לצורך קבלת משאבים חזקים לפעילות התוכנה ובעזרת לימודי פיתוח בפלטפורמת CUDA נוכל להשיג בדיוק את המטרה הזו ולמצוא פתח לעולם חדש של אפשרויות פיתוח תוכנה ועבודה בשוק ההייטק.

להמשך קריאה

למה כדאי ללמוד CUDA ?

בעידן של Big Data ולמידה עמוקה, היכולת לנצל את כוח המחשוב של GPU הפכה לקריטית. הקורס מעניק למשתתפים יתרון משמעותי בפיתוח יישומים בעלי ביצועים גבוהים.

בוגרי הקורס יכולים להשתלב במגוון תפקידים ותעשיות, כולל:

פיתוח מערכות למידה עמוקה וAI
מחקר ופיתוח בתחום המחשוב המדעי
אופטימיזציה של מערכות מחשוב מורכבות
פיתוח יישומי עיבוד תמונה וראייה ממוחשבת
סימולציות מדעיות והנדסיות
פיתוח מערכות לעיבוד אותות בזמן אמת

הביקוש למפתחים עם ידע ב-CUDA גדל בהתמדה, במיוחד בתחומי AI, מדע נתונים ומחשוב ביצועים גבוהים.

מה לומדים בקורס CUDA?

יסודות CUDA

ארכיטקטורת GPU ומודל התכנות
ניהול זיכרון וסנכרון
אופטימיזציה בסיסית

פיתוח מתקדם
תכנות מקבילי ברמת החומרה (low-level)
תכנות מקבילי ברמת התוכנה (high-level)
טכניקות אופטימיזציה
הכרות עם ממשק PyTorch

יישומים מעשיים
למידה עמוקה ו-AI
עיבוד תמונה וראייה ממוחשבת
חישובים מדעיים

למי מיועד הקורס?

מפתחי תוכנה
מדעני מחשב
מהנדסי ביצועים
חוקרי AI
מפתחי מערכות HPC
מתאים גם לחסרי נסיון ובעלי עניין בתחום.

תנאי קבלה

השלמת קורס ML Fundamentals
השלמת קורס Scientific Python
השלמת קורס ML with Python
השלמת קורס DL with Tensorflow
השלמת קורס OpenCV
השלמת קורס ++C (ידע ב-++C רחב כולל מונחה עצמים, ניהול זיכרון, תכנות מקבילי, ניהול חוטים ותהליכים)
השלמת קורס מערכת הפעלה Linux (ידע ב-Linux רחב כולל שימוש בטרמינל ברמה גבוהה וידע בכתיבה סקריפטים)

מיומנויות וטכניקות

תכנות מקבילי ב-CUDA C/C++
אופטימיזציה של קוד ל-GPU
ניהול זיכרון יעיל ב-GPU
פיתוח קרנלים מורכבים
תכנון וניהול מערך החוטים
שימוש יעיל ב-Shared Memory
אינטגרציה בין CPU ל-GPU
עבודה עם CUDA Streams
פיתוח אלגוריתמים מקביליים
אופטימיזציה של העברות נתונים
דיבוג קוד CUDA
פרופיילינג וניתוח ביצועים
שימוש בספריות CUDA רמה נמוכה (low-level)
שימוש בספריות CUDA רמה נמוכה (low-level)
תכנון ארכיטקטורת מערכת מקבילית
אופטימיזציה של גישות לזיכרון
טכניקות סנכרון מתקדמות
שימוש בממשק PyTorch לטובת בניית רשתות עצבים שונות

מבנה הקורס

פרק 1

CPU working

פרק 2

Graphic card

פרק 3

GPU threads

פרק 4

CuPy

פרק 5

Numba

פרק 6

Kernel

פרק 7

PyTorch: ANN, DNN

פרק 8

PyTorch: CNN

פרק 9

PyTorch: RNN

פרק 10

PyTorch: NLP

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

תשובות לשאלות נפוצות

מה ההבדלים בין לבות של CPU ולבות של GPU?

1. מטרות: CPU נועדו כדי לבצע מספר פקודות בו זמנית, לאומת GPU ליבה מבצע ברגע נתון פעולה אחת בלבד.

2. ליבת CPU זה יחידה חזקה וגדולה (פיזית יחסית ליבה של GPU). ליבת GPU זו יחידה יותר פשוטה וקטנה.

3. ליבות GPU מתאימות לעיבוד מקבילי לאומת ליבות CPU מתאימות לעיבוד סדרתי.

איך מתמודדים עם בעיות ביצועים?

התרגול מתבצע במעבדות המצוידות בכרטיסי NVIDIA מהדור האחרון. הסטודנטים עובדים על פרויקטים מעשיים שכוללים פיתוח אלגוריתמים מקביליים, אופטימיזציה ופרופיילינג. יש גם אפשרות לעבודה מרחוק דרך שרתי המעבדה.

מה לגבי שילוב CUDA עם טכנולוגיות אחרות?

נלמד על אינטגרציה של CUDA עם טכנולוגיות נפוצות כמו OpenCV, TensorFlow. נתרגל כתיבת קוד שמשלב CUDA עם ספריות סטנדרטיות ומסגרות עבודה מודרניות.

איך לומדים להתמודד עם מגבלות זיכרון?

הקורס מעמיק בטכניקות לניהול יעיל של זיכרון GPU, כולל שימוש ב-streams, מימוש אלגוריתמים out-of-core, וטכניקות לאופטימיזציה של העברות נתונים. נלמד גם על פתרונות למערכות Multi-GPU וניהול זיכרון מבוזר.

מה ההבדל בין קורס זה לקורסים אחרים בתכנות מקבילי?

קורס CUDA מתמקד ספציפית בתכנות GPU ואופטימיזציה, בעוד קורסי תכנות מקבילי אחרים עוסקים בעקרונות כלליים יותר. הקורס מעמיק בארכיטקטורת NVIDIA ובטכניקות ספציפיות למימוש אלגוריתמים על GPU.

מה זה CUDA בעצם? האם זו שפת תכנות?

CUDA (Compute Unified Device Architecture) היא לא שפת תכנות נפרדת, אלא פלטפורמה וממשק תכנות (API) שפותחה על ידי NVIDIA. היא מאפשרת למתכנתים להשתמש בכרטיס המסך (GPU) לביצוע חישובים כלליים (GPGPU) ולא רק לגרפיקה. כותבים קוד (לרוב ב-++C) ומשתמשים בהרחבות של CUDA כדי לנהל את הזיכרון והתהליכים ב-GPU.

האם אני יכול להריץ CUDA על כרטיס מסך של AMD או Intel?

לא. והרבה שואלים את זה וזוהי שאלה חשובה ביותר. CUDA היא טכנולוגיה קניינית של NVIDIA ועובדת אך ורק על כרטיסי NVIDIA (מסדרת GeForce, Quadro, Tesla וכו').

למה ללמוד Cuda

מהנדסי ביצועים/חוקרים: שצריכים לכתוב אלגוריתם חדש לגמרי שלא קיים בספריות המוכרות, יצטרכו ללמוד לכתוב CUDA C++. עבור הכפלת מטריצות או עיבוד תמונה – השיפור יכול לנוע בין פי 10 לפי 100 בהשוואה ל-CP