• 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

-Good-to-See Source Example: https://github.com/jeonggunlee/cs344

• CUDA Sample Directory: C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples
• CUDA 최고의강좌! 강추! Udacity Intro to Parallel Programming
• Udacity High Performance Computer Architecture
• Udacity High Performance Computing
• CUDA LECTURE - Oklahoma State University
• 코딩 실습을 위한 클라우드 설정(AWS)
• NOC Jan 2020: GPU Architectures and Programming