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Distributed Computing
Parallel Computing Platform
CUDA
Compute Unified Device Architecture
쿠다
10개 레벨
병렬 컴퓨팅을 위한 플랫폼으로, NVIDIA에서 개발했어요. CPU와 GPU 간의 통합을 통해 고성능 연산을 가능하게 해요. 주로 과학 기술 계산, 머신 러닝 등에서 활용되어요.
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10개 레벨
전체 10
Lv 1. GPU와 CUDA의 기본 모델을 이해하고 간단한 커널을 실행할 수 있어요
1. GPU vs CPU
2. CUDA 프로그래밍 모델
3. CUDA 개발 환경 설정
4. 첫 번째 CUDA 커널 실행
Lv 2. CUDA 메모리 계층 구조를 이해하고 최적화의 기초를 마련할 수 있어요
Lv 3. 스레드 계층과 동기화 기법을 사용해 복잡한 병렬 알고리즘을 구현할 수 있어요
Lv 4. 프로파일링 도구를 활용해 병목 구간을 분석하고 기본 최적화를 수행할 수 있어요
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Lv 5. CUDA 스트림을 이용해 데이터 전송과 연산을 병렬화할 수 있어요
Lv 6. 통합 메모리와 고정 메모리를 활용해 개발 편의성과 성능을 높일 수 있어요
Lv 7. CUDA 전용 라이브러리를 사용해 복잡한 연산을 쉽게 구현할 수 있어요
Lv 8. 디버깅과 에러 처리를 통해 안정적인 CUDA 코드를 작성할 수 있어요
Lv 9. 여러 GPU를 활용해 대규모 연산을 분산 처리할 수 있어요
Lv 10. CUDA 애플리케이션을 컨테이너화하고 실서비스에 배포할 수 있어요
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[NetsPresso] AI Software Engineer (SW Development)
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학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요
AI 엔지니어