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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 理解为什么需要Cuda编程，掌握Cuda编程基础的Api接口，并理解Cuda编程的核心--并行计算。
适用人群
有一定的C语言基础，对Cuda编程并行计算感兴趣的朋友。
课程简介
Cuda编程简介，介绍Cuda环境搭建，以及如何验证环境搭建成功；
- 介绍Cpu编程与Gpu编程的区别和联系，引入为什么现在需要做Cuda编程，以及Cuda编程与Cpu编程处理延时的区别；
- 讲解C语言内存申请与释放的接口函数；
- Cuda编程基础概念进行讲解，为后续编程做好准备；
- 引入第一个Cuda程序，方便以后讲解Cuda编程的并行计算；
- 引入程序苹果方式方法，苹果自己的程序是否足够优秀；
- 引入多线程的概念，加上程序的执行效率；
- 讲解内存连续存储机制，优化读写内存的效率；
- 引入线程块的概念，加大线程数量，精细线程管理，提升程序效率；
- 引入共享内存的概念，实现线程同步机制；
- 应用树状求和算法，对循环数据做进一步的优化。
19.1 cuda简介和环境搭建
29.2 为什么选择Cuda
3C语言接口回顾
4Cuda编程基础概念串讲
5计算随机数的立方和
6Cuda程序优化与评估的方式方法
7多线程概念引入
8内存连续存
9线程块概念引入
10共享内存机制
11树状求和算法简介开始学习
优化for循环累和加法，继续提升效率
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