קורס CUDA

1. cuda cores: אלה יחידות עיבוד קטנות שמסגלות לבצע עיבוד מקביל. הן צרובות על הכרטיס גרפי של חברת Nvidia.

2. חוץ מ cuda cores ישנם גם tensor cores.

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.

תכנות CUDA נדרש במגוון תחומים בתעשייה: למידה עמוקה, עיבוד תמונה וראייה ממוחשבת, סימולציות מדעיות, כריית מטבעות, ועוד. הקורס מתמקד בפרקטיקות עבודה מקצועיות ומכין את הסטודנטים לעבודה בפרויקטים אמיתיים.

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.

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

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.

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.