NVIDIA 在 2007 年推出圖形處理器 (GPU: Graphics Processing Unit) 程式開發工具 CUDA (Compute Unified Device Architecture),讓開發者可以在通用圖形處理器 (GPGPU: General Purpose GPU) 上開發各類的科學運算 (Scientific Computing),促成許多 HPC (High Performance Computing) 應用領域的進步;具有高度運算需求的科學領域包括:人工智慧 (Artificial Intelligence)、機器學習 (Machine Learning)、深度學習 (Deep Learning)、影音3D多媒體、生物醫學、國防科學、石油探勘、財務工程、土木建築、電腦輔助製造(CAM: Computer Aided Manufacturing)、計算機輔助工程(CAE: Computer Aided Engineering)、電腦輔助設計(CAD:Computer Aided Design)、氣體煙霧模擬、火焰模擬、模流水流模擬等。
隨著半導體技術的迅速成長,至今在單一個 GPU 中,處理器核心(processor core)的個數已增加到數萬核以上,使得 GPU 的計算能力也跟著快速成長;至今 CUDA 開發環境已經相當成熟,超高速運算時代已經來臨。
本 GPU 平行運算課程聚焦於「基礎 ➜ 實作 ➜ HPC應用 ➜ 產業趨勢」四大主軸,每個單元搭配「實務案例及應用場景」,最大目標是引導 CUDA 初學者能夠快速瞭解 CUDA 的平行理念。首先從 CUDA 的基礎平行計算模式開始介紹,針對在撰寫 CUDA 平行程式時,使用特殊記憶體該注意的事項、大量資料在平行處理時的各種切割方式、從多執行緒(multiple threads)到多 GPU 處理核心的分配方法、進而跨越多 GPU 晶片(multiple GPUs)的多串流(multiple streams)處理等議題,都是本課程要探討的內容;同時,基於新版 CUDA SDK、新款 GPU 及 NVIDIA AI Supercomputer 架構等新功能,本課程也將介紹其發表的新架構及新技術。首重加強學習效果,本課程的安排特別著重於由淺而深,逐步引導從理解進而以最快的速度上手 CUDA 平行程式開發;只要具備 C 程式語言的設計基礎就可參加此課程,快速瞭解 CUDA 平行處理程式的設計技巧及 GPU 的平行概念。
2025 國立臺灣大學 高效能運算服務 暑期高效能運算課程 (請詳見以下網站)
https://course.cc.ntu.edu.tw/202507/course/course5.html
※上課時間 :歡迎機關團體或個人隨時來電洽詢。
※基礎 :具備有 C 程式語言的設計基礎者均可參加此課程。
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