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Udacity公开课课程1.1 GPU编程模型的相关介绍
这部关于GPU(图形处理器)的视频教程是Udacity公开课最新推出的一部线上课程,有两个讲师。其中,John Ownes是UC Davis大学电子与计算机工程学院的副教授,在学校带领一群优秀的研究生探索图形处理器(GPU)计算前沿。另一位讲师叫Dave Luebke,是NVIDA的高级研究主管,在NVIDIA研究三维图。他与John Ownes及另外一些人一起致力于扩展GPU的应用范围已经有很多年了。
这门课集中讨论在GPU上进行并行计算,将带领大家学习现代GPU的硬件和软件。作业中你将用高端GPU开发一系列的图像处理工具。例如那些你可能知道的超酷的应用,比如Photoshop或者Instagram。两位讲师认为这个项目会十分有趣好玩。但是最重要的是,你将学习如何思考并行方式计算。并行思维是一项关键技能,也许甚至当你在任何计算领域遇到挑战性的问题时,并行思维都将成为关键技能。
图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。