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 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！
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