GPU를 이용한 병렬 프로그래밍 (CUDA 병렬 프로그래밍)

High Performance Parallel Programming with Nvidia GPU

강의 자료는 PPT 디렉토리볼수 있습니다. (All the lecture materials can be found in PPT Directory)
실습 자료는 01_a_lab, 02_a_lab, 및 03_a_lab을 참조하시기 바랍니다. (Lab materials can be found in 01_a_lab, 02_a_lab, and 03_a_lab)
Most of lab materials are developed with Google Colab environment. So you can do the lab practices with web browser in your computer without any GPU.
짧은 Youtube 동영상 강의 (Short lecture movie clips can be found in Short Introduction to CUDA in Youtube)

Day 1
- 병렬프로그래밍소개 ([PPT](./PPTs/Robot_01_Intro. Parallel Computing.pdf), pthread / openmp / avx)
- GPU 병렬프로그래밍 기초
- GPU 아키텍쳐
- GPU 병렬프로그래밍: 실습
  - colab.research.goole.com에서 GPU 활용하기 (hello_CUDA.ipynb)
  - Google Drive와 연동하기
  - Udacity GPU Programming 강좌 예제 파일
Day 2
- GPU 프로그래밍: 최적화
- GPU 프로그래밍: 최적화 실습
- Parallel Transpose 최적화
- Parallel Reduction 최적화
- CUDA 최적화 실습
Day 3
- 병렬 CUDA 벡터곱 최적화 (2시간)
- Host-GPU 인터페이싱: Streams
- Host-GPU 인터페이싱: Streams 실습
- 개발사례: GPU 기반 초음파영상처리

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 170 Commits
01_cuda_lab		01_cuda_lab
02_cuda_lab		02_cuda_lab
03_cuda_lab		03_cuda_lab
PPTs		PPTs
images		images
00_googleDrive_CUDAExam.ipynb		00_googleDrive_CUDAExam.ipynb
01_PyCUDA_simple_example.ipynb		01_PyCUDA_simple_example.ipynb
03_numba_vectorize.ipynb		03_numba_vectorize.ipynb
README.md		README.md
a.out		a.out
colab_gdrive.ipynb		colab_gdrive.ipynb
hello_CUDA.ipynb		hello_CUDA.ipynb
saxpy.cu		saxpy.cu