課程簡介：

課程列表

GPU與深度學習加速計算培訓

課程大綱

【培訓內容】
課程目標：

1、掌握GPU CUDA的Windows/Linux環境搭建實操

2、掌握深度學習Tensorflow、Pytorch框架的GPU加速環境實操

3、掌握GPU CUDA與深度學習技術的關系

4、掌握并行算法的基礎知識

5、掌握深度學習調用GPU進行網絡訓練加速的技術

6、掌握GPU CUDA線程組織結構

7、掌握GPU CUDA內存組織結構

8、掌握GPU CUDA?內核算法的編寫邏輯

9、掌握Python調用GPU CUDA的底層邏輯

10、掌握CUDA內核運行檢測工具的實操

11、掌握一個初級GPU CUDA并行算法的設計實現過程

12、掌握一個初級深度學習算法的GPU加速設計實現過程

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課程大綱：

主題	內容
初識、需求分析、環境搭建	1、?GPU CUDA的選擇與安裝 2、?深度學習框架的選擇與安裝 3、?GPU CUDA?簡介 4、?GPU CUDA與深度學習技術的關系
并行計算相關知識	1、?并行算法基礎知識 2、?加速比、并行層次 3、?GPU的硬件特征 4、?GPU第一個CUDA程序
GPU CUDA相關知識	1、?GPU CUDA線程組織結構 l?線程塊、線程Grid 2、?GPU CUDA內存組織結構 l?局部、全局、共享內存 3、?GPU CUDA?內核編寫邏輯 ?
?GPU CUDA相關知識	1、?CUDA Atomic操作 2、?CUDA?流 3、?CUDA內核函數優化技術 4、?CUDA內核運行檢測工具 ?
GPU CUDA并行算法實測	1.?實際編寫CUDA內核實現計算加速 2.?對比CUDA內核優化策略實現不同加速效果 3.?一個完整的GPU CUDA并行計算、不同加速比的程序
GPU CUDA深度學習技術加速實測	1.?Python調用CUDA的底層邏輯 2.?深度學習Tensorflow與GPU加速實測 3.?一個完整的實現GPU加速訓練的程序

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練習

答疑