教學優勢
曙海教育的課程培養了大批受企業歡迎的工程師。大批企業和曙海
建立了良好的合作關系。曙海教育的課程在業內有著響亮的知名度。
本課程，秉承20年積累的教學品質，以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。
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：
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主題 |
內容 |
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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 |
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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 |
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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 ? |
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?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 ? |
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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 |
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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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以上課程可以根據客戶實際情況進行靈活調整。
