Ich beschleunige deine Anwendungen mit CUDA-GPU-Programmierung
CUDA-Ingenieur für GPU-Optimierung und Computer Vision
Über diesen Service
Brauche CUDA-Code, der schneller läuft, oder eine Windows-Desktop-Anwendung, die deine GPU nutzt? Dabei helfe ich dir gern.
Ich bin Softwareingenieur mit Schwerpunkt auf C++, CUDA und GPU-Performance und habe praktische Erfahrungen in Echtzeit-Computer Vision, Bild- und Videorekonstruktion sowie in Embedded NVIDIA Jetson-Systemen.
Woran ich arbeiten kann:
- Langsame CUDA-Kernel optimieren (Speicherzugriff, Auslastung, Streams, Profiling)
- GPU-Beschleunigung in deine bestehende C++-Anwendung integrieren
- CPU-Code auf CUDA portieren
- Qt- und MFC-Desktop-Apps bauen oder reparieren
- Auf Jetson Orin / Xavier bereitstellen und optimieren
Was du bekommst:
- Sauberer, getesteter und kommentierter Code
- Ein kurzer Leistungsbericht mit Vorher-Nachher-Ergebnissen
- Build-Anleitung, damit er auf deiner Maschine läuft
Bevor du bestellst, schreib mir bitte mit deinen Projektdetails, GPU-Modell und Betriebssystem, damit ich dir das passende Paket empfehlen kann.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Arbeitest du nur unter Windows oder auch Linux und Jetson?
Beides. Ich arbeite an Windows und Linux und kann CUDA-Code auf NVIDIA Jetson-Boards (Orin NX, Xavier NX) bereitstellen und optimieren. Sag mir bitte dein OS und GPU-Modell, wenn du mir schreibst.
Kannst du meinen vorhandenen CUDA-Code beschleunigen?
Ja. Ich profiliere deine Kerne, finde die Engpässe (Speicherzugriff, Belegung, Transfers) und optimiere sie. Du erhältst den verbesserten Code plus einen kurzen Bericht mit Vorher-/Nachher-Zeiten.
Kannst du meinen CPU-Code portieren, damit er auf der GPU läuft?
Ja, für rechenintensive Codes wie Bildverarbeitung, Signaldarstellung oder Matrizenarbeit. Schick mir zuerst den Code oder eine Beschreibung, damit ich prüfen kann, ob die GPU wirklich eine Geschwindigkeitssteigerung bringt.
Was soll ich vor der Bestellung schicken?
Bitte schreib mir mit einer kurzen Projektbeschreibung, deinem GPU-Modell, OS, CUDA-Version und, wenn möglich, Beispielcode. Dann empfehle ich das passende Paket und bestätige den Zeitplan.

