课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda
在当今数据驱动的时代，处理大量数据的能力变得尤为重要。本课程《CUDA并行编程入门》为学生提供了开发能够在图形处理单元（GPU）上并行处理大数据的能力。通过利用Nvidia的CUDA技术，学生将学习如何编写软件来解决复杂问题。
课程的主要目标是教授学生如何有效地管理线程，以及如何利用GPU的硬件和软件特性来实现大规模并行计算。首先，课程将介绍线程、块和网格的概念，这是使用GPU解决复杂问题的关键。学生将能够通过实现2D和3D数据集的程序，深入理解这些抽象概念。
课程还将涉及主机与全局内存的管理，学生会学习如何在CPU（主机）和GPU（全局）之间进行数据的加载和转换。通过分配主机内存并将其传输到全局内存，学生能够掌握数据访问与修改的有效性。
在共享和常量内存部分，学生将学习如何利用可变内存和静态内存来提升GPU软件的性能。这一模块将帮助学生理解线程间的通信，并应用于复杂程序中的数据缓存。
最后，课程还将深入讲解寄存器内存的优势与限制。虽然利用寄存器内存是直观的，然而要想从中获得最大的性能提升，学生需要在软件设计上花心思，课程将引导学生实现使用各种内存的算法，并进行性能分析。
综合而言，此课程对于想要深入了解并行编程及其应用的程序员和研究人员来说，非常适合，是一门极有价值的学习课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda