这有可能是全网最好的《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》!预售开启!

news2024/12/23 13:39:43

大模型一出,各类企业的各类“模型”竞赛般的亮家伙,算力时代抢先到来。2023年4月超算互联网的正式部署,标志着,很快,越来越多的应用都需要巨大的计算资源。

这给传统的计算机体系结构带来了巨大的挑战,计算领域的革命性技术将持续涌现。而基于CUDA的GPU并行程序优化正引领着这场变革的浪潮!

CUDA对于加速模型训练和部署有着显著的积极影响:CUDA提供了强大的并行计算能力,可以大幅度减少训练和推理深度学习模型所需的时间,同时可以帮助开发人员进行大规模的计算和优化模型的部署过程。

使用CUDA的优点显而易见,更创新,更速度、高质量。

技术人的科技嗅觉永远都是最敏锐的,也是最爱学习、不断进修的。自从我们的CPU并行程序优化实战课程面世之后,催更GPU并行程序优化的声音就越来越多、越来越多不同行业的朋友关注到了高性能计算。

附:各路小伙伴随手一截的、最近3个月收到的催更信息

终于,不负众望,我们精心研发的GPU并行程序性能优化实战课程将如期和大家见面。先睹为快(《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》课程大纲)→

第一章:GPU并行计算导论
类型内容知识点
课堂教学CUDA导论及课程介绍并行计算、GPU、CUDA导论
课程内容介绍
课堂教学CUDA软件结构异构编程模型
课堂实战,第一个CUDA程序:Hello WorldCUDA软件结构
kernel函数定义与调用
CUDA函数前缀
nvcc编译
第二章CUDA编程模型
类型内容知识点
课堂教学CUDA 内存管理CUDA编程模型
课堂实战:CUDA实现向量相加GPU存储层次
device和host数据传输
CUDA内存管理API
cudaMalloc()
cudaMemcpy()
cudaFree()
课堂教学CUDA线程层次thread
课堂实战:GPU加速模拟信号降噪:一维卷积平滑滤波block
grid
一维、二维、三维索引
课堂实战CUDA 存储模型寄存器
课堂实战:一维卷积平滑滤波程序性能优化(常量内存+共享内存优化)共享内存
本地内存
常量内存
全局内存
纹理内存
第三章CUDA进阶使用
类型内容知识点
课堂教学CUDA硬件结构与调度SM的结构
线程调度机制:
硬件Core、SM、Device到线程层次的映射
SIMT
线程束
延迟隐藏
课堂实战CUDA常用编程接口
流和事件事件
课堂实战:流和事件演示实验异步传输
原子操作
设备管理
错误管理
内置数据类型
原子操作
课堂实战多GPU数据传输Peer-to-Peer Memory Access
课堂实战:演示实验大数据向量点积运算
第四章 CUDA进阶项目(一)
高性能计算经典问题:基于CUDA的归约及求和优化
类型内容知识点
课堂教学归约算法实现及优化访存优化、线程调度优化
课堂实战前缀求和算法实现及优化内存优化、线程调度优化
课堂实战SN递归算法实现及优化
第五章 CUDA进阶项目(二)
高性能计算经典问题:基于CUDA的矩阵乘优化
类型内容知识点
课堂教学矩阵乘算法SGEMM实现及优化分块算法、存储、cudaMallocPitch()、分支消除等优化
课堂实战稀疏矩阵向量乘算法实现及优化矩阵存储格式CSR、ELL等优化
第六章 CUDA进阶项目(三)
基于GPU的人工智能/深度学习框架与图像处理
类型内容备注
课堂教学CUDA深度神经网络库cuDNN部署与应用cuDNN安装
轻量级神经网络库Darknet介绍与安装darknet安装、参数调优
课堂教学深度学习推理库TensorRT+CUDA加速Pytorch模型利用TensorRT对Pytorch模型推理加速
课堂教学基于GPU的图像处理算法优化CUDA+CV处理大图像数据

导师团介绍:

在《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》中,我们将通过实战化项目学习带你深入理解GPU的工作原理,并教授最佳实践技巧,帮助你快速解决复杂任务。

你将学习如何使用CUDA编程模型,优化并行算法,充分利用GPU的强大计算能力。通过实际案例和项目实践,你将亲手开发出高效且稳定的GPU并行程序。

无论你是数据科学家、人工智能工程师还是深度学习研究者,或者对高性能计算感兴趣的在校大学生,这门课程都将为你的工作和研究带来质的飞跃!

🎁 现在,我们面向粉丝朋友和老用户准备了独家福利!参与课程预售,将享受超值优惠!以及购课福利!

《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》将于2023年6月21日开启预售。

每期限额15人,预售截止时间为2023年8月1日。

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时代在发展,技术在飞速演进。

学习是最好的投资,抓住机会,成为不输时代的人。

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