GPU-Mikroarchitektur-Studie an einem Münchner Visualisierungs-SaaS
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst 5 produktive WebGPU-Shader und Zugang zu einer NVIDIA-Workstation mit RTX-4090. Übersetze die Shader auf CUDA-Pendants, profiliere mit Nsight Compute (NVIDIA-Profiler) Warp-Auslastung, Memory-Stalls, Shared-Memory-Bank-Conflicts und Tensor-Core-Nutzung. Identifiziere pro Shader die Top-3-Engpässe und ordne sie der GPU-Mikroarchitektur zu. Liefere eine 10-seitige Studie, einen 30-minütigen Tech-Talk und konkrete Refactor-Empfehlungen pro Shader.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche GPU-Mikroarchitektur-Engpässe limitieren die WebGPU-Workloads des SaaS-Anbieters, und welche Shader-Refactors lösen sie?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Warp-Scheduling und Memory-Hierarchie moderner GPUs detailliert verstehen
- Bank-Conflicts und Memory-Stalls in echten Shadern diagnostizieren
- Tensor-Core-Nutzung als zusätzliche Performance-Achse erkennen
- Engineering-Empfehlungen mit messbaren Trade-offs untermauern
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftware Engineer
GPU-Mikroarchitektur-Verständnis ist eine seltene Spezialkompetenz und ein direkter Hebel für Software Engineers in Rendering-, Visualisierungs- und KI-Inferenz-Teams.
Dieses Projekt schärft
- gpu-architecture
- cuda
- performance-engineering
Backend Engineer
Backend Engineers in Visualisierungs- und Render-SaaS müssen GPU-Performance-Diskussionen führen können. Praktische Nsight-Compute-Erfahrung ist ein direkter Marker für diese Fähigkeit.
Dieses Projekt schärft
- performance-engineering
- shader-programming
- cuda
Noch eine Sache