2023年为什么你需要学习GPU？掌握这一绝对重要的技能，开启你的未来之旅！
亲爱的朋友们，时光飞逝，2023年已经悄然而至。在这个充满机遇和挑战的数字时代，学习GPU成为了你无法忽视的重要任务。为什么呢？让我向你解析。
首先，GPU（图形处理器）是当今计算领域的巨无霸，拥有强大的并行计算能力。无论是数据科学、人工智能还是深度学习，GPU都是你追求卓越的利器。它可以极大地提升算法处理速度，让你在海量数据中游刃有余，从容应对各种复杂任务。
其次，学习GPU是站在技术前沿的必经之路。在2023年，科技的进步依然迅猛，新技术的涌现不断推动着社会的发展。作为一位渴望成就非凡的技术人才，掌握GPU编程技能将成为你跳出技术舒适区的关键。只有不断学习和适应最新技术，才能与时俱进、抢占先机。
最后，学习GPU将为你的职业生涯带来无限机会。在这个竞争激烈的职场中，拥有GPU并行程序优化的专业知识，将让你在众多求职者中脱颖而出。无论是科研领域的突破还是工业界的晋升，GPU技能都将成为你的竞争优势，为你的事业发展铺平道路。
那么，如何学习GPU呢？别担心！我们为你准备了一流的《基于CUDA的GPU并行程序优化实战课程》。在这门课程中，你将由顶尖专家亲自指导，掌握GPU的工作原理、CUDA编程模型和优化技巧。通过实战项目的实践，你将快速掌握GPU并行程序的开发和优化，成为领域的翘楚。
| 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 World | CUDA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 |
| 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 |
导师介绍：
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在这个快速变化的时代，学习GPU已经成为了你不容忽视的重要任务。它不仅能够帮助你提升算法效率，还能让你在科技浪潮中领先一步，为你的职业生涯打下坚实的基础。
随着数据的爆炸性增长和复杂任务的涌现，GPU的强大并行计算能力显得尤为重要。它能够以惊人的速度处理海量数据，让你的工作事半功倍。无论是进行大规模数据分析、训练深度神经网络还是加速科学模拟，学习GPU都能为你的工作带来巨大的提升。
更重要的是，学习GPU将为你的职业生涯注入强劲动力。在2023年这个充满机遇的时代，行业对GPU并行程序优化的需求将日益增长。掌握这一技能，你将成为稀缺的人才，为你的职业发展开启更广阔的空间。无论你是渴望在科研领域取得突破，还是希望在工业界获得更高的职位，学习GPU都将为你的事业铺平道路。
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2023年，让学习GPU成为你超越自我的关键一步！投资自己的未来，迎接挑战，开启技术领域的辉煌旅程！一起努力，让我们共同迎接未来的光芒！
