++CUDA C | Real Time College

Name: קורס CUDA-C: לנצל את כוח ה-GPU בתכנות מקבילי
Rating: 4.8 (45 reviews)

קורס ++CUDA C

על הקורס

קורס ++CUDA C מעניק הכשרה מעמיקה בפיתוח יישומים עתירי־ביצועים על גבי מעבדי GPU של NVIDIA, תוך שילוב בין הבנה הנדסית של ארכיטקטורת GPU לבין פיתוח מתקדם בשפת ++C.

במהלך הקורס המשתתפים ילמדו לפתח יישומים מורכבים המבוססים על מחשוב מקבילי רחב־היקף, עם דגש על:

אופטימיזציה וביצועים
ניהול זיכרון יעיל
פיתוח Kernels וניתוח עומסי חישוב

הקורס מתמקד ביישומים מעשיים מעולמות המדע, ההנדסה, עיבוד תמונה, עיבוד וידאו, למידה עמוקה וניתוח נתונים בקנה מידה גדול.

CUDA – פלטפורמת המחשוב המקבילי של NVIDIA

במערכות חישוב מודרניות, כוח העיבוד הנדרש בתחומים כגון Computer Vision, סימולציות, Deep Learning ו־Big Data חורג לעיתים מיכולות ה־CPU בלבד.

פלטפורמת CUDA (Compute Unified Device Architecture), שפותחה על ידי NVIDIA, מאפשרת למפתחים לנצל את העוצמה החישובית של כרטיסי המסך לביצוע חישובים מקביליים מורכבים ביעילות גבוהה.

פיתוח ב־++CUDA C מאפשר:

שליטה ישירה בחומרת ה־GPU
ניצול אלפי ליבות מקביליות
פיתוח פתרונות Real-Time עתירי ביצועים
אינטגרציה עמוקה בין קוד תוכנה לחומרה גרפית

לימודי ++CUDA C פותחים דלת לפיתוח מערכות מתקדמות בתחומים כגון רכב אוטונומי, מערכות רפואיות חכמות, AI תעשייתי ומערכות עתירות חישוב.

להמשך קריאה

למה כדאי ללמוד ++CUDA C ?

בעידן שבו מחשוב מקבילי הוא תנאי הכרחי לפיתוח מערכות מתקדמות, הביקוש למפתחי CUDA C++ נמצא בעלייה מתמדת.

הקורס מקנה:

יכולת פיתוח אלגוריתמים מואצים על GPU
שליטה מלאה בזיכרון ובביצועים
הבנה עמוקה של ארכיטקטורת GPU
יתרון משמעותי בשוק העבודה בתחומי HPC, AI ו־Computer Vision

הקורס מהווה בסיס מקצועי חזק להמשך התפתחות בתחומים כגון Deep Learning, עיבוד וידאו מתקדם, אינטגרציה עם FPGA ומערכות הטרוגניות.

מה לומדים בקורס ++CUDA C?

הקורס מתמקד בפיתוח מקבילי מתקדם בפלטפורמת CUDA, תוך עבודה ישירה עם ארכיטקטורת GPU וניצול מיטבי של משאבי חישוב.

במהלך הקורס הסטודנטים ילמדו:

לפתח Kernels יעילים ומואצים
לנהל זיכרון גלובלי, משותף ו־Unified Memory
להתמודד עם סנכרון, Latency ו־Memory Bottlenecks
לנתח ולשפר ביצועים באמצעות כלים מתקדמים
לשלב CUDA ביישומים מהעולם האמיתי

בחלקו המתקדם של הקורס תתבצע עבודה מעשית על טיוב קוד, Debugging, Profiling ואינטגרציה של CUDA בפרויקטים תעשייתיים.

למי מיועד הקורס?

מפתחי תוכנה
מהנדסי ראייה ממוחשבת
מדעני נתונים
מהנדסי רובוטיקה
מפתחי מערכות אוטונומיות
מפתחים בעלי ניסיון קודם ב־++C

תנאי קבלה

השלמת קורס ++C
ידע בסיסי בתכנות מונחה עצמים

מיומנויות וטכניקות

הבנת ארכיטקטורת GPU והבדלים מול CPU
תכנות CUDA – בסיסי ומתקדם
פיתוח אלגוריתמים מקביליים
ניהול זיכרון GPU (Global / Shared / Unified)
פיתוח Kernels יעילים
סנכרון Threads ו־Streams
שימוש בטכניקות אופטימיזציה מתקדמות
עבודה עם ספריות וכלי CUDA
Debugging ו־Profiling ליישומי CUDA

מבנה הקורס

פרק 1

Introduction to GPU Computing

פרק 2

CUDA C/C++ Basics

פרק 3

CUDA Programming Fundamentals

פרק 4

CUDA Memory Management

פרק 5

CUDA Synchronization and Events

פרק 6

CUDA Libraries and Tools

פרק 7

Case Studies and Hands-On Practice

פרק 8

CUDA Programming Model Review

פרק 9

Performance Optimization Techniques

פרק 10

Advanced Memory Management

פרק 11

Advanced CUDA Features

פרק 12

CUDA Libraries and Frameworks

פרק 13

CUDA and Heterogeneous Computing

פרק 14

CUDA Debugging and Profiling

פרק 15

Advanced Topics and Real-World Applications

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 ליבות CPU לליבות GPU?

ליבות CPU בנויות לביצוע מספר פקודות בו-זמנית ומתאימות לעיבוד סדרתי מורכב, בעוד ליבות GPU פשוטות יותר, קטנות פיזית ומתמחות בעיבוד מקבילי של פעולות פשוטות. ליבת CPU חזקה וגדולה יחסית, אך GPU מציע אלפי ליבות קטנות שמאפשרות האצת חישובים כבדים.

איך מתמודדים עם בעיות ביצועים בקוד CUDA?

יש להתמקד באופטימיזציה של זיכרון (כמו coalesced access), ניהול תהליכונים (threads) ושימוש ב-shared memory כדי למקסם תפוקה. בדיקת פרופיילינג עם כלים כמו NVIDIA Nsight מאפשרת זיהוי צווארי בקבוק בזמן אמת.

מה לגבי שילוב CUDA עם טכנולוגיות אחרות?

CUDA משתלב מצוין עם Python דרך Numba או CuPy, ועם ספריות כמו TensorFlow/PyTorch לאימון מואץ על GPU. ניתן לשלב עם OpenCV לעיבוד תמונה בזמן אמת או עם MPI לחישובים מבוזרים.

מה נדרש כדי להתחיל את הקורס?

דע בסיסי בשפת C/C++, הבנה של תכנות מקבילי וחומרה של NVIDIA GPU (כרטיס תומך CUDA 11+). הקורס כולל תרגול מעשי בסביבת Linux עם התקנת CUDA Toolkit, ללא צורך בניסיון קודם ב-GPU.

איך הקורס מכין לשוק העבודה?

הקורס כולל פרויקטים מעשיים מהתעשייה, ליווי מנטורים ולימודים היברידיים (פרונטלי/אונליין) בסניפי תל אביב. בוגרים מקבלים סיוע בהשמה בחברות הייטק, תעשייה ביטחונית וסטארטאפים שדורשות פיתוח GPU.