课程主页: https://www.coursera.org/specializations/gpu-programming
随着技术的不断进步，GPU（图形处理单元）在高性能计算中的重要性日益凸显。约翰霍普金斯大学提供的GPU编程课程，通过多种模块，帮助学生掌握GPU编程的核心概念和技巧。课程主要包括：
1. **引入并发编程与GPU** – 这个模块旨在帮助学生理解如何使用GPU进行并行计算，处理大数据集。学生将学习基本的并发编程技能，准备开发以GPU为基础的应用程序。
详细课程链接：[引入并发编程与GPU](https://www.coursera.org/learn/introduction-to-concurrent-programming)
2. **CUDA的并行编程入门** – 在这一模块中，学生将学习如何利用CUDA进行高效的数据处理，掌握CUDA的基本语法和应用。该模块为学生提供了一个良好的实践基础。
详细课程链接：[CUDA的并行编程入门](https://www.coursera.org/learn/introduction-to-parallel-programming-with-cuda)
3. **企业中的CUDA规模应用** – 针对希望将GPU应用于企业解决方案的学生，该模块将探讨如何在大规模环境中有效使用CUDA。
详细课程链接：[企业中的CUDA规模应用](https://www.coursera.org/learn/cuda-at-scale-for-the-enterprise)
4. **CUDA高级库** – 在课程的最后一个模块，学生将深入学习相关的高级库，以增强其程序的功能性和性能。这是完成GPU专门化的关键一步。
详细课程链接：[CUDA高级库](https://www.coursera.org/learn/cuda-advanced-libraries)
综合来看，这门课程非常适合那些希望深入了解GPU编程、提升数据处理能力的学生和专业人士。通过这些模块，学生不仅可以掌握GPU的使用，还能在未来的项目中有效应用这些技能。参加此课程的学生，可以为他们的职业生涯提供一个显著的提升。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/gpu-programming