高效分布式GPU编程教程开源项目介绍

高效分布式GPU编程教程开源项目介绍

tutorial-multi-gpu Efficient Distributed GPU Programming for Exascale, an SC/ISC Tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/tutorial-multi-gpu

本项目是一个开源的GPU编程教程，旨在帮助开发者理解和掌握如何高效利用GPU进行分布式计算。该项目主要由以下编程语言实现：

• Cuda：用于GPU加速计算的编程语言
• C++：用于编写高性能的计算核心
• Jupyter Notebook：用于创建交互式的文档和教程

核心功能

项目的核心功能是提供一系列关于如何使用MPI（Message Passing Interface）进行分布式GPU编程的教程。它涵盖了从基础的GPU编程概念到高级的优化技巧，包括但不限于以下内容：

• GPU并行化的基础知识
• 使用MPI进行分布式计算
• 多GPU并行化技术
• 性能优化和调试工具
• 多GPU应用的优化技术
• NCCL和NVSHMEM在MPI程序中的使用
• 使用CUDA图和NVSHMEM的设备启动通信

最近更新的功能

最近的项目更新包含以下新功能和改进：

• 增加了关于如何使用CUDA图进行优化的新课程，使得开发者能够更好地理解和应用CUDA图来提高程序性能。
• 引入了NVSHMEM的设备启动通信教程，帮助开发者掌握如何在GPU上直接进行通信，进一步优化分布式计算的性能。
• 更新了性能和调试工具的章节，介绍了最新的工具和技术，帮助开发者更有效地调试和优化他们的GPU程序。
• 对一些示例代码进行了优化和更新，使其更加现代化和高效。

这个项目不断更新，致力于为GPU编程社区提供一个全面、实用的学习资源。

tutorial-multi-gpu Efficient Distributed GPU Programming for Exascale, an SC/ISC Tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/tutorial-multi-gpu