课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda

课程简介

随着数据处理需求的不断增长，学习如何利用图形处理单元（GPU）进行并行编程成为了一项重要的技能。《CUDA并行编程入门》是Coursera上一个非常受欢迎的课程，旨在帮助学生掌握如何使用Nvidia CUDA开发能够处理大量数据的并行代码。

课程大纲

该课程内容丰富，主要包括以下几个模块：

• 课程概述：介绍课程的运行方式、主题、评估标准和预期。
• 线程、块和网格：学生将学习如何管理线程，这是使用GPU解决复杂和大规模问题的关键。通过编写程序，利用线程、块、和网格处理2到3维的大型数据集。
• 主机和全局内存：学习如何有效管理CPU（主机）和GPU（全局）通用内存的数据访问和修改。学生将创建软件，分配主机内存并将其传输到全局内存中供线程使用。
• 共享和常量内存：利用可变（共享）和静态（常量）内存来提高GPU软件的性能，管理线程间的通信以及在复杂程序中进行缓存。
• 寄存器内存：了解GPU最本地化的内存（寄存器）的优势和限制，开发算法实现并进行性能分析。

个人评析

该课程不仅教授如何使用CUDA进行编程，更重要的是让学员理解并行计算的核心概念。课程内容易于理解，同时又具有挑战性，非常适合希望深入理解GPU编程的开发者。

对于希望进行高性能计算的科研工作者，或者需要处理大量数据的计算机科学学生来说，这门课程无疑是一个非常好的选择。通过实践操作和性能分析，学生能够更好地掌握加载数据和优化程序的技巧。

总结与推荐

如果你想进入高性能计算和数据处理领域，《CUDA并行编程入门》是一个不可错过的课程。无论你是初学者还是有一定基础的程序员，这门课程都能帮助你在GPU编程上迈出扎实的一步。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda